Raspberry Pi 5 + Hailo-8L + webcam 來建置自走避障車

 使用 Raspberry Pi 5 + Hailo-8L + webcam 來建置自走避障車，是一個結合邊緣 AI 推論與機器控制的完整專案，非常有挑戰性也很實用。我可以幫你規劃整個開發架構與技術流程，以下是詳細介紹：

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🧠 專案核心架構概觀

css
[Webcam] → [Raspberry Pi 5 + Hailo-8L] → [AI 模型推論] → [避障邏輯] → [馬達控制板] → [驅動馬達]

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📦 建議使用的硬體

元件	建議說明
Raspberry Pi 5	運行主控邏輯與 AI 推論
Hailo-8L AI 加速器	執行即時影像辨識（物件偵測、路徑判斷）
Webcam / CSI 攝影機	擷取前方影像
馬達驅動板（L298N / PCA9685）	控制雙輪或履帶馬達
DC馬達 / 伺服馬達	作為行走與轉向裝置
電池供電模組	提供移動時所需動力

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🧠 軟體系統架構

1️⃣ AI 模型部分（避障核心）

• 模型建議：

  • ✅ 使用 YOLOv5s / YOLOv6 / NanoDet（有支援 Hailo）

  • ✅ 任務：物件偵測 + 區域距離估計

  • ✅ 可加強：路面/通道分割（使用 MobileUNet）

• Hailo 工作流程：

  1. 使用官方 Model Zoo 模型 (.hef)

  2. 實作推論流程：

     python
     from hailo_platform import HailoModel
     model = HailoModel("yolov5s.hef")
     preds = model.infer_from_frame(frame)
     

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2️⃣ Raspberry Pi 控制層

• 程式語言：Python

• 使用模組：

  • opencv-python：擷取與處理 webcam 影像

  • RPi.GPIO / gpiozero / pigpio：控制馬達

  • hailo_platform.py：模型推論

  • threading：推論與控制並行執行

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🧩 邏輯範例（簡化版）

python
if obstacle_ahead():
    stop()
    turn_left()  # 或右
else:
    go_forward()

可以依照物件 bounding box 的座標與大小判斷是否前方有障礙物、距離近遠。

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📹 相機處理

使用 OpenCV 擷取畫面：

python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    preds = model.infer_from_frame(frame)  # Hailo 推論
    process(preds)

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🛠️ 控制馬達示意

python
from gpiozero import Motor
motor = Motor(forward=17, backward=18)
motor.forward()  # 向前
motor.backward() # 後退
motor.stop()

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🎯 開發步驟建議

1. ✅ 測試 webcam + OpenCV 擷取影像

2. ✅ 安裝並驗證 Hailo 推論流程

3. ✅ 模擬模型輸出結果邏輯（可先用 fake data）

4. ✅ 整合馬達控制與避障邏輯

5. ✅ 加入 threading / asyncio 提高同步效率

6. ✅ 車體整合與實測校調

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如果你需要我幫你：

• 整理 YOLO 模型在 Hailo 上的部署範例

• 提供完整 Python 控制架構範例

• 幫你模擬避障邏輯或做影像區域分析

• 教你怎麼從模型 zoo 抓出合用的 .hef