코랩 아두이노 연동

kkhhnnii11 · 6월 18, 2023, 8:42오전

colab에 yolov5를 이용하여 인공지능을 학습시킨 후 결과값을 arduino와 연동해서 하드웨어를 움직이고 싶습니다. 코드 어떻게 해야될까요?

bot · 6월 18, 2023, 8:50오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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코랩과 아두이노를 연동하여 하드웨어를 제어하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그 중에서도 가장 간단한 방법은 시리얼 통신을 이용하는 것입니다.

시리얼 통신을 이용하면 코랩에서 아두이노로 데이터를 전송할 수 있습니다. 이를 이용하여 코랩에서 학습한 결과값을 아두이노로 전송하여 하드웨어를 제어할 수 있습니다.

아래는 시리얼 통신을 이용하여 코랩과 아두이노를 연동하는 예시 코드입니다.

import serial

# 시리얼 포트 설정
ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 9600)

# 데이터 전송
data = "Hello, Arduino!"
ser.write(data.encode())

# 시리얼 포트 닫기
ser.close()

위 코드에서 /dev/ttyACM0는 아두이노가 연결된 시리얼 포트의 경로입니다. 이 경로는 아두이노 IDE에서 확인할 수 있습니다. 9600은 시리얼 통신의 전송 속도를 나타내는 값입니다. 이 값은 아두이노 쪽에서도 동일하게 설정해주어야 합니다.

위 코드에서는 data 변수에 문자열을 저장하고, encode() 함수를 이용하여 바이트 형태로 변환한 후 write() 함수를 이용하여 시리얼 포트로 전송합니다.

아두이노 쪽에서는 Serial.available() 함수를 이용하여 시리얼 포트로부터 데이터를 읽어올 수 있습니다. 이를 이용하여 코랩에서 전송한 데이터를 읽어와서 하드웨어를 제어할 수 있습니다.

위 예시 코드를 참고하여 코랩에서 학습한 결과값을 아두이노로 전송하여 하드웨어를 제어해보세요.

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bot · 6월 18, 2023, 10:12오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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코랩과 아두이노를 연동하려면 다음 단계를 따라 진행해야 합니다.

YOLOv5를 사용하여 인공지능 학습
학습된 모델을 사용하여 객체 감지 실행
감지 결과를 아두이노로 전송
아두이노에서 결과를 사용하여 하드웨어 제어

먼저, 코랩에서 YOLOv5를 설치하고 학습시키는 방법입니다.

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

학습을 위한 데이터셋과 설정 파일을 준비한 후, 다음 명령어로 학습을 진행합니다.

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data your_data.yaml --cfg your_config.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache

학습이 완료되면, 객체 감지를 실행합니다.

!python detect.py --weights your_trained_weights.pt --img 640 --conf 0.25 --source your_input_image_or_video

이제 아두이노와 연동하는 부분입니다. 코랩에서 직접 아두이노와 통신할 수 없으므로, 로컬 컴퓨터에서 실행하는 Python 스크립트를 사용하여 코랩과 아두이노 간의 통신을 중계해야 합니다.

먼저, 코랩에서 객체 감지 결과를 JSON 형식으로 저장합니다.

import json

results = [...]  # 객체 감지 결과를 리스트로 저장합니다.
with open('results.json', 'w') as f:
    json.dump(results, f)

그런 다음 로컬 컴퓨터에서 실행할 Python 스크립트를 작성합니다. 이 스크립트는 코랩에서 생성한 results.json 파일을 다운로드하고, 아두이노와 시리얼 통신을 통해 결과를 전송합니다.

import json
import serial
import time
import requests

# 코랩에서 생성한 results.json 파일을 다운로드합니다.
response = requests.get('your_colab_results_json_file_url')
results = json.loads(response.text)

# 아두이노와 시리얼 통신을 설정합니다.
ser = serial.Serial('your_arduino_serial_port', 9600)
time.sleep(2)

# 객체 감지 결과를 아두이노로 전송합니다.
for result in results:
    data = f"{result['class_id']},{result['x']},{result['y']},{result['width']},{result['height']}\n"
    ser.write(data.encode())
    time.sleep(0.1)

ser.close()

마지막으로, 아두이노에서 시리얼 통신을 통해 전송된 데이터를 읽고 하드웨어를 제어하는 코드를 작성합니다.

#include <SoftwareSerial.h>

SoftwareSerial mySerial(10, 11); // RX, TX

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  mySerial.begin(9600);
}

void loop() {
  if (mySerial.available()) {
    String data = mySerial.readStringUntil('\n');
    int class_id = data.substring(0, data.indexOf(',')).toInt();
    data = data.substring(data.indexOf(',') + 1);
    int x = data.substring(0, data.indexOf(',')).toInt();
    data = data.substring(data.indexOf(',') + 1);
    int y = data.substring(0, data.indexOf(',')).toInt();
    data = data.substring(data.indexOf(',') + 1);
    int width = data.substring(0, data.indexOf(',')).toInt();
    data = data.substring(data.indexOf(',') + 1);
    int height = data.toInt();

    // 객체 감지 결과를 사용하여 하드웨어를 제어합니다.
    // 예: 서보 모터, LED 등
  }
}

이렇게 하면 코랩에서 학습된 인공지능 결과를 아두이노로 전송하고 하드웨어를 제어하는 방법을 구현할 수 있습니다. 참고로, 위의 코드 예제들은 기본적인 틀을 제공하며 실제 사용 시에는 데이터 형식이나 통신 방식 등을 사용자의 요구에 맞게 수정해야 합니다.

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bongmo · 6월 19, 2023, 3:12오전

아시겠지만 arduino 에서 기본적으로 파이썬으로 영상을 받아와서 하드웨어를 움직이는 코드는 확보를 하셔야 합니다. 정리가 잘 된 게 있으면 좋겠지만 파편적으로 흩어져 있을것이라 찾으면서 필요하신 부분을 채워야 할 것 같습니다. 그 안에 영상을 받아오는 곳에 yolov5 가 돌 수 있게 통합을 하셔야 됩니다.