AUTONOMNO YOLO VOZILO

Otvorena platforma za istraživanje Edge AI tehnologija na Raspberry Pi 5 arhitekturi.

🎓 Edukativni Projekat 🧠 YOLOv26 & OCR 🚀 N1 Autonomija 🏎️ Mecanum Drive

Hardverska Arhitektura

Transparentan uvid u komponente namenjen inženjerima

Šema povezivanja Raspberry Pi 5, motora i senzora
Slika 1: Šema povezivanja RPi 5 i senzorskih modula
Napajanje

XL4015 Step-down konverter (5.1V, 5A) za stabilan rad Raspberry Pi 5.

Kretanje

Četiri DC motora sa Mecanum točkovima za kretanje u svim pravcima.

Vid

RPi Camera Module V2 (8MP) povezana putem MIPI CSI-2 interfejsa.

Softverska Inteligencija

Optimizacija neuronske mreže za rad u realnom vremenu

AI Model

YOLOv26 ONNX

Visok FPS na CPU korišćenjem ONNX optimizacija bez potrebe za eksternim akceleratorom.

OCR Engine

Tesseract OCR

Detekcija i ekstrakcija teksta sa tablica i saobraćajnih znakova u milisekundama.

Parallelism

Multithreading

Paralelna obrada akvizicije slike, AI inferencije i PWM kontrole motora.

Modularni Ekosistem

Kompletan izvorni kod dostupan na GitHub-u

Primena Projekta

Od edukativne platforme do industrijskih prototipova

Smart City

Monitoring Saobraćaja

Primena YOLO detekcije za brojanje vozila i analizu frekvencije saobraćaja u realnom vremenu.

Industry 4.0

AGV Logistika

Prototip za autonomne transportere u magacinima koji prate vizuelne oznake.