🎬 YOUTUBE SHORTS
觀看實作影片
點擊觀看 AI 自走車實際運作影片
↗
🎬 PROCES
查看完整製作流程
點擊查看 Raspberry Pi 安裝、設定、串流與自走車控制步驟
↗
📁 專案結構
Step 15 - Robot Motor Control Configuration
1. Module Overview:
- LOBOROBOT2.py: The main hardware controller that manages basic robot movements (forward, backward, stop) by communicating with the PCA9685 PWM driver via the I2C protocol.
2. Setup & Execution Steps:
- Update your system and install the required Python 3 SMBus dependency for I2C communication.
- Open the Raspberry Pi configuration menu (
raspi-config) to enable the I2C interface. - Create your project folder, transfer the
LOBOROBOT2.pyscript into it using WinSCP, and run the file to test the wheels.
💻 程式邏輯說明
網頁控制自走車系統架構
使用者開啟網頁
↓
Flask Web Server
↓
Video Stream
───
Control Button
↓
★ LOBOROBOT Control
↓
⚙️ Motor Control
📺 Live Video Feed
系統使用 Flask 建立網頁控制介面，使用者可以透過瀏覽器觀看 Raspberry Pi 攝影機的即時畫面。 VideoCamera 負責擷取影像並透過 video_feed 以 MJPEG 串流至網頁。 當使用者按下前進、後退、左轉、右轉或停止按鈕時， Flask 會將指令傳送至後端， 再由 LOBOROBOT 控制四輪馬達完成移動。 本系統主要實現即時影像監控與遠端網頁控制功能。
💡 學習心得
專案實作心得與學習收穫
前期設定 — Raspberry Pi 環境建立
學習內容
安裝 Raspberry Pi Imager、燒錄 Raspberry Pi OS、設定 Wi-Fi 與 SSH。
連線方式
透過 CMD 查詢 IP，並使用 SSH 與 WinSCP 連線 Raspberry Pi。
主要挑戰
需要確認電腦與 Raspberry Pi 在同一個網路，才能順利遠端連線。
收穫
學會不用 HDMI，也能透過網路遠端操作 Raspberry Pi。
後期整合 — 網頁控制自走車
學習內容
使用 Flask 建立 WebUI，結合 camera.py 與 LOBOROBOT2.py。
控制方式
在網頁按下前進、後退、左轉、右轉與停止按鈕，控制自走車移動。
主要挑戰
需要同時處理影像串流與馬達控制，並確認程式檔案放在正確資料夾。
收穫
理解 Flask 前後端互動，以及如何把硬體控制整合到網頁介面中。
這次專案讓我們從 Raspberry Pi 的基礎設定開始，逐步完成作業系統燒錄、Wi-Fi 與 SSH 設定、遠端連線、檔案傳輸、攝影機測試，以及 Flask 網頁控制介面的建立。
實作過程中最重要的收穫是了解「軟體」與「硬體」如何互相配合。網頁上的按鈕看起來只是簡單的操作，但背後其實需要 Flask 接收指令，再呼叫 LOBOROBOT2.py 控制馬達，才能讓自走車完成前進、後退、左轉、右轉與停止。
透過這次實作，我們學會了 Raspberry Pi 的遠端操作、Python 程式控制硬體、OpenCV 影像處理，以及 Flask 網頁串流的基本概念。雖然目前主要完成的是網頁控制與即時影像監控，但這也為之後加入 AI 辨識、循線或紅綠燈控制打下基礎。
實作過程中最重要的收穫是了解「軟體」與「硬體」如何互相配合。網頁上的按鈕看起來只是簡單的操作，但背後其實需要 Flask 接收指令，再呼叫 LOBOROBOT2.py 控制馬達，才能讓自走車完成前進、後退、左轉、右轉與停止。
透過這次實作，我們學會了 Raspberry Pi 的遠端操作、Python 程式控制硬體、OpenCV 影像處理，以及 Flask 網頁串流的基本概念。雖然目前主要完成的是網頁控制與即時影像監控，但這也為之後加入 AI 辨識、循線或紅綠燈控制打下基礎。