Tu peux peut-être trouvé des documents en cherchant le numéro de série ou de modèle.

Peut-être qu'une autre télécommande de voiture radiocommandé à 27 MHz fonctionnera ?

Tu peux regarder quels sont les composants à l'intérieur et chercher leurs référence sur internet pour trouver de la documentation.

J'ai vu ça si tu veux avec un Arduino : https://passionelect...de-arduino-rc1/

Tout est toujours possible.

Peut-être si tu trouves les caractéristiques/modèle de ta voiture tu peux sois retrouvé une télécommande équivalente, soit utilisé un arduino comme contrôleur.

Tu as des photos et/ou un relevé des inscriptions qui sont dessus ? En générale c'est des télécommandes à 2,4 GHz.

Bienvenue à toi.

tu veux pas les mettre en stream sur Twitch pour rentabiliser ? ^^

Au moins ça progresse et c'est déjà pas mal 

whouah, m’intéressant au réseaux de neurones je suis ton sujet avec attention

autant la première version fais très bricolage, autant celle-ci fait très bien fini, j'espère juste que GlaDos n'a pas ramené son ami la neurotoxine...

et le gâteau aussi en une référence à Portal

pour un plateau physique j'ai vu ça :

Du coup tu utilise un Jetson Nano ? c'est une carte qui m'intéresse beaucoup aussi

j'ai fait une petite recherche et j'ai rien trouvé. En tout cas moi dès que j'ai possibilité je le fait  

Petit montage de mis en bouche :

Petit test.

Dans la phrase qu'on lui donne elle cherche le verbe, sujet et complément puis exécute le code correspondant. Ensuite elle compte le nombre de syllabes dans sa réponse pour faire bouger sa gueule.

J'ai reçu les yeux :

Testé vite fait avec mon Arduino, je mettrai de la feuille d'aluminium au fond de l'œil pour mieux réfléchir la lumière.

J'ai aussi le boitier pour le Raspberry :

J'ai bien avancé sur mon Terminatosaurus Rex.

Donc comme dit plus haut, cette tête me sert de base d'apprentissage (modélisation, impression 3D, programmation).

Les fonctions seront simples :

- Suivre quelqu'un avec les mouvements de tête

- Grogner

- Hurler

- Radio-réveil (avec le T-Rex qui hurle dans les oreilles de bon matin)

Je ne suis pas sûr de pouvoir avoir une vue stéréoscopique et les yeux sont fixes.

Je pense aussi réaliser une version plus petite comme simple radio-réveil.

Après quelques galères, il voit enfin. J'ai fait ce tuto : Vision artificielle : Testez la technologie TensorFlow / OpenCV4 sur Raspberry Pi 4 - Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.... D'abord le module Tensorflow ne voulait pas se charger, problème lors de l'installation avec "wrapt". Du coup je l'ai réinstaller en faisant "pip3 install -U --ignore-installed wrapt" puis "pip3 install tensorflow". Ensuite la caméra ne voulait pas se lancer, j'ai du faire une mise à jour firmware (sudo rpi-update). Et maintenant j'ai ce message d'erreur :

2021-03-15 22:58:36.578260: E tensorflow/core/platform/hadoop/hadoop_file_system.cc:132] HadoopFileSystem load error: libhdfs.so: cannot open shared object file: No such file or directory
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/compat/v2_compat.py:71: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
non-resource variables are not supported in the long term 

Bon en tout cas il arrive à identifier des objets et s'il y a quelqu'un, c'est même assez impressionnant puisqu'il arrive à faire la différence entre une TV et un ordi (TV = écran, ordi = écran + clavier). Concernant le "test du miroir" c'est pas encore fructueux… Il a identifier sa mâchoire inférieure comme étant une moto ^^

Faudra l'entrainer un peu. Prochaine étape : qu'il puisse suivre quelque chose du regard.

J'ai aussi reçu d'autres pièces :

Le mécanisme externe des pistons de la mâchoire et les pièces la liant au crâne

Les pièces imprimés sont en PETG et les pistons sont des tubes en aluminium.

La partie supérieure du crâne en PLA (la boite crânienne est une pièce à part)

Je le poncerais un peu avec la partie inférieure pour essayé d'avoir une meilleure uniformité entre les deux et ensuite je les peindrais.

Le couvercle de la boite crânienne imprimé par mike : https://www.robot-ma...3d-pla-261.html

Après un coup de peinture. Le bouton est celui de marche/arrêt du Raspberry.

La platine de branchement déporté du Raspberry sur le côté droit du crane

En alumide, la pièce ne sera pas peinte. Par contre je sais pas si je laisse le plastique noir des prises ou si je le peints en gris (plus foncé que le reste du robot) ? L'USB 3.0 s'est monté parfaitement mais je me suis un peu planté pour l'Ethernet, j'ai du repercer les trous de fixation...

Merci, ça tombe bien, je viens de recevoir mes premières pièces.

"Monté pas-à-pas le terrible Terminatosaurus Rex ! Le numéro 1 :"

Il va falloir que je modifie l'orbite, le fait d'avoir la pièce en main avec la caméra m'a permis d'en voir les améliorations possibles et comment intégré la DEL rouge.

"Petit" avancement :

Je rappel que la tête de T-800 est à échelle 1...

Ajustement du couvercle sur la boite crânienne.

Il faut ajuster les pièces du crâne. La partie haute est en PLA, la partie basse en PETG et la boite crânienne en ABS (c'est elle qui va supporté le poids de la tête).

Une fois ajuster les trous tombent en face.

Bizarrement la pièce en PLA est légèrement trop courte, ce qui m'oblige de la repercer.

Et enfin après peinture :

Un beau bébé de 1,9 kg...

Et dire que ce n'est qu'un début.

Nouvelles pièces :

C'est un échec...

J'ai assemblé et peint les pièces que j'ai déjà reçu :

J'ai un peu avancé sur le programme :

Projet d'assistant virtuel sur plateforme "Rexy"

Objectifs Généraux

Avoir l'air amicale avec les utilisateurs.

Communication

• Si la commande de l'utilisateur correspond à une intention connue par Rexy, elle répond en conséquence. Cette manière de faire est assez répandue d'après les tutos que j'ai pu voir sur les chatbots en Python.
• Si la commande n'est pas reconnue par Rexy et qu'il s'agit d'après elle d'une phrase déclarative, exclamative ou impérative, elle répond avec la version Python NLTK du Chatbot des années 1970, Eliza.
• Si la commande n'est pas reconnue pa Rexy et qu'il s'agit d'après elle d'une phrase interrogative, elle cherchera la réponse sur Wikipédia.

Description des intentions

Les intentions permettent au chatbot de comprendre ce qu'on lui demande. L'apprentissage profond du langage naturel permet une souplesse dans la manière de lui demander des choses, sinon il faudrait écrire à la lettre près ce qu'il faut.
Si la commande de l'utilisateur correspond à une intention connue par Rexy, elle répond en conséquence.

Le fichier d'intentions est composé comme suit :

• Intentions :
  • Sujet : Résumé de l'intention (ex: demander le nom, demander la météo, etc...)
  • Structures : Exemples de phrases que l'utilisateur peut exprimer pour cette intention, sans traitement naturel du langage seuls ces phrases exactes fonctionneraient
  • Réponses : Le chatbot choisi au hasard une de ces réponses pour répondre. En plus on peut ajouter (pas dans cette version) :
  • Mets_contexte : Instaure un contexte, change la signifcation pour le Chatbot de l'intention suivante. Par exemple : quel est la météo ? => contexte demande la météo => et pour les 5 jours suivants ? => demande météo pour 5 jours suivants
  • Contexte : si un contexte est instauré, cette intention remplace une similaire

Pour l'instant je n'utilise le contexte.

Le fichier d'intentions contient des commandes appelant des variables, ces intentions sont :

• 11 L'heure actuelle
• 12 & 14 La météo pour un endroit donnée ou prend sa localisation actuelle (intention 12 météo actuelle ; intention 14 pour la journée ou date)
• 13 Horaires d'ouverture et fermeture de lieux
• 15 La date actuelle
• 16 Où se trouve quelque chose
• 17 Le chemin pour aller quelque part
• 18 Trouver un point d'intérêt à proximité

Les fonctions affiliées à une intention marquée d'une ne sont pas dans cette version.

Si elle ne peut pas répondre (erreur, pas d'accès à l'API nécessaire, etc...), il utilise une réponse de secours contenu dans le fichier d'intentions (attention, peut être un peu grossier...).

Eliza

Eliza est, en intelligence artificielle, un programme informatique écrit par Joseph Weizenbaum entre 1964 et 1966, qui simule un psychothérapeute rogérien en reformulant la plupart des affirmations du « patient » en questions, et en les lui posant.
Si la commande n'est pas reconnue par Rexy et qu'il s'agit d'après elle d'une phrase déclarative, exclamative ou impérative, elle répond à la façon d'Eliza.

Eliza fonctionne par reconnaissance de formes et substitution des mots-clés dans les phrases produites. Eliza se contente de relancer son interlocuteur, contrairement aux agents conversationnels de renseignement, qui sont conçus pour donner des réponses utiles en utilisant leur base de données.

La version utilisée est celle fournie dans la librairie de traitement naturel du langage NLTK : Code source pour nltk.chat.eliza J'ai seulement traduit les phrases et expressions en Français.

Répondre aux questions

En traitement automatique du langage naturel, BERT, acronyme anglais de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un modèle de langage développé par Google en 2018. Cette méthode a permis d'améliorer significativement les performances en traitement automatique des langues.
La méthode a été adaptée à la langue française en 2019 avec les modèles CamemBERT et FlauBERT. CamemBERT a été pré-entraîné sur un corpus de 138 Go de texte et FlauBERT sur un corpus de 71 Go de texte.

Dans ce projet j'utilise CamemBERT pour répondre à des questions à partir de texte, en l'occurence le contenu d'articles de Wikipedia.

Sauf que les différents matériaux étaient pour la plupart de même couleur donc le panachage des matières n'était pas trop visible… Et puis je voulais le faire de cette couleur. Si ça peut te "rassurer" certaines pièces resteront brutes.

Alors j'ai surtout travaillé en textuel, tu trouveras la partie reconnaissance vocale dans les tutos qui m'ont servis de première base (utilisé pour la toute première version dont tu as pu lire le code plus haut).

Comme je le disait dans mon message précédent REXY, elle peut aussi chercher le verbe, sujet et complément puis exécute le code correspondant grâce à la bibliothèque Spacy : https://spacy.io/models/fr

Par exemple Spacy permet de voir ce qu'est le mot et sa dépendance aux autres :

import spacy
from spacy.lang.fr.examples import sentences 

nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
doc = nlp(sentences[2])
print(doc.text)
for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

Ce qui donne :

San Francisco envisage d'interdire les robots coursiers sur les trottoirs
San PROPN nsubj
Francisco PROPN flat:name
envisage NOUN ROOT
d' ADP case
interdire ADJ nmod
les DET det
robots NOUN nmod
coursiers NOUN amod
sur ADP case
les DET det
trottoirs NOUN nmod

J'utilise un Jetson Nano comme ordinateur, la machoire est controlée directement par un Arduino, le Jetson ne pouvant pas la contrôler directement.

Le programme compte les syllabes dans la phrase de réponse et le Jetson Nano envoie une impulsion par syllabes (comme s'il faisait clignoter une DEL le nombre de fois qu'il y a de syllabes) vers une entrée de l'Arduino qui ouvre la gueule à 1 et la referme à 0.

Je suis très content de la pièce, j'ai même pu visser le bouton sans avoir besoin de l'écrou derrière..

Pour être plus exacte ce sera la gravité qui va ouvrir la gueule, et un servo-moteur qui la refermera.
Pour le test du miroir : https://fr.wikipedia.../Test_du_miroir

En gros il faudra qu'il soit capable de reconnaitre un "Terminatosaurus Rex", faire ensuite quelques mouvements aléatoires. Et si celui en face fait les mêmes mouvements avec une synchro parfaite, il déduira qu'il se voit lui-même.

J'ai changé la fixation d'écran par une fixation perso me permettant de libérer de l'espace et j'ai créer un support pour intégrer un nano-ordinateur Jetson-Nano à l'arrière du crâne.

J'ai conçu les pièces sur Fusion 360 et utiliser les fonction de 'tôleries' pour avoir le plan à plat de la fixation du crâne, le support du Jetson-Nano était déjà une pièce plate.

J'ai fait une capture d'écran des plans des deux pièces avec les cotes et je les ai redimensionnés dans Photofiltre à la bonne taille. Je les ai imprimés, découpés et reporter sur une plaque d'aluminium de 2 mm d'épaisseur que j'ai scié en suivant ces plans.

J'ai aussi installé une caméra.

Le bouton sur le crâne permet d'allumer le Jetson-Nano et les yeux s'allument en même temps (branchés comme voyant d'allumage).

Concernant la programmation, j'ai pris des cours de français 

https://fr.wikipedia...en_linguistique

Mon but est de créer un modèle du langage capable de "comprendre" la logique de la langue française.

Par exemple si je lui dit « J'ai mangé une pomme », il devra "comprendre" qu'une pomme a été mangé par moi. Mais le modèle n'aura aucune notion de ce qu'est une pomme, mangé ou même "Je". Et servira seulement à décortiquer ce qu'on lui dit pour un autre programme qui pourra prendre une décision.

Ou autre exemple « Dis bonjour », le modèle enverra sous forme de tableau (ou autrement, peut-être en json) :

{

"proposition1": {
"type": "imperatif",
"verbe":  [{ "infinitif" : "dire"}, {"pronom" : "tu"}, {"temps" : "present" }],

"complement_d-objet": "bonjour" }

}

Ce serais une "traduction" interprétable pour un autre programme qui "comprendrais" qu'on lui demande de dire « Bonjour ».

En tout cas il est pas mal, ça donne envie.

Et avec des tutos en plus 

Très beau projet et belle collection. Tu vas en faire quoi de ton robot ?

Tu utilise une version d'essais avs4you pour tes vidéos du coup il y a le logo au milieu, c'est dommage.