この工房はロボット教室の講師陣により将来に向けた「上級・応用コース」用教材開発の取組です。
現在勉強中の子どもたちは、自分たちの上級コースのイメージを抱いて頂ければと幸いです。

ロボット教室を始める頃からロボット競技会での夢であったジオラマ風街並みを自由に自立して走行するロボット
が出来ないか考えていましたが、最近の技術がそれを可能にしてきました。

　１．画像処理技術（OpenCV）
　１．AI、ディープラーニング
　１．ROS（ロボット制御に特化したOS）
　１．SLAM（レーダーによる環境地図作成）

などが主なものです。
これらを少しづつ取り組む過程を報告していきます。

画像処理アプリを開発するにあたり言語として「C++」「Python」を使用しますが、これには専用のエディター
を使用することをお勧めします。
「Python」には、「VisualStadioCode」をお勧めします。RasPiへのインストール方法は左記の
「画像処理エンジン設定（顔認識）を選択し下部に記載しています。


【 目　次 】

　１．画像処理（Webカメラ編）
　２．画像処理（RaspbrryPiカメラ編）
　３．画像処理（顔認識）
　４．


　100．UbuntuMATE18.04 の問題


　400．ROS環境設定

　900．AI搭載カメラ