Sonyのtoioって何?ソニーが出したトイは、イーヨー!トイオ!

SONYのtoioが来た! 待ちに待ったSONYが出したトイ・プラットフォームtoioがうちにやってきました! とりあえずどんどん足されるtoio動画リストを見て下さい! で、toioって何?? SONYが出したおもちゃ、トイのtoioです。 まずは開封の儀:    子どもだけでも開けてすぐ楽しめる!これってオモチャとしては当たり前ですが、いいですよね!     まずtoioは、二つの小さな箱型で底にタイヤが付いた機械です。   これをあるシートの上で動かします。このシートの外でも動きますが、この丸や四角の特殊なシートに目に見えないくらいの記号が印刷されていて、それをtoioの底に付いたカメラで読み取って、今いる位置を把握しています。 これにより、toioの二つそれぞれの絶対的位置をとらえて、様々な動きを相互にする事ができるようになっています。   そしてこの本体にカセットのようなソフトを差して、色々遊ぶものを変える事ができます。   今のところ、2つの基本的なソフトが出ています。ソニー自身が出しているtoioコレクションと、ピタゴラスイッチなどで有名なユーフラテス監修のゲズンロイドというものです。   今回は、まず基本ソフトtoioコレクションを使っていきます。 まずは、ぶつかり相撲。輪っか型のコントローラーで、四角い箱を動かすことができます。    四角い箱の上にはレゴがピッタリはまるジョイントがついていて、思うがままにレゴで形を作って、それを乗っけて遊べます。   そしてここからが、toioの世界が広がるところ。 シートを切って、その上をtoioが通ると、ぐるぐる回ったり、加速したり、実際にその動きをします。   こちらは、スカンクの戦い  

Mashup Awards 2017

日本最大と言われている開発者の祭典・コンテスト「Mashup Awards 2017」今年も楽しかった! 実は去年初めて参戦して、2回目ですが、何でもっと前から参加しなかったのか悔やまれるくらいのたくさんのものが得られるイベントです。 そこで得られる最大のもの、それは仲間やアイディア、コネクションです! 去年参加した時は、IoTLTやリクルートの皆さん、Tech Lab Paakに出会う事が出来たし、今年は今年で、去年の悟空はどうしたんですか?とか、去年のよりスケールが小さくなってない?(なってないつもりです!)など、みんな覚えていてくれて、1年に一回集まるクリエイターの同窓会みたいな感じ! とはいえ、何か実際のモノもいっぱいくれるという事で、今回はテーマ賞として「Goodおしゃべり NTT Docomo賞」と「SONY賞」の二つをもらいました!とにかく作ったものをちゃんと見てくれていた人がいた、というのがうれしい。Docomo、Sonyの皆さんありがとうございました! ということで、今年のMashup Awards 2017の振り返り: 私個人(ヨシケン)としては、4作品をエントリー。そうです、別に一球入魂しなくても、たくさん出してもいいんです。(その分クオリティがアレなのは、その人次第!) Kopy コピーロボット MeshBot Kit メッシュ・ボット・キット AmaBonとGooHome AMAZing Button 2017年は全部で447作品の応募があって、そのうちだいたい50作品くらいが2nd Stage(準決勝)に進めます。 その他、IoT部門や学生部門などあるのですが、ちょっと(シクミガムズカシイ)ので飛ばして、結局、僕の作品ではコピーロボットが選ばれて、12/10に東京カルチャーカルチャーのこんなイベントスペースで、5分間のプレゼンをしました。 これは参加者100名くらいの相互投票で上位5チームが決勝戦に進出します。 僕のプレゼン、ビデオはこんな感じ、、、 Kopy Robot Presentation from Kenichi Yoshida 発表はこんな感じでしたが、、、  プレゼンが上手くいかないのを笑ってごまかし、、  デモの不備もビデオでごまかし、、 プロダクトのしょぼさもキャラでごまかし、 なんとかやりましたが、、 結果は、、やっぱりプレゼンは難しいですね。。作品自体もさることながら、短い時間に効果的なデモとちゃんと皆さんの反応を得るのがまったく思ったとおりにいかず、見事落選(10位以内にも入れず)でした。 ただTwitterを見ると、暖かいお言葉をもらえて、これを励みに頑張ります! 動画を褒めてもらえるのはありがたいことです。   準決勝第二部のまとめ記事はこちらです。   その後は、というか実際は朝から飲んでましたが、飲み会パーティー 1位になった「ネコになるVR」頑張ってください!決選投票で残った、GROOVEもすごい! そして、12/16 日の出タブロイドでの決勝戦は、僕は作品展示とテーマ賞の表彰式で出席しました。 ということで、本当の決勝戦まではいれませんでしたが、今年も最高のMashup Awardsでした! 受賞のまとめ記事とコメントはこちらです。   運営の皆さん、参加者の皆さん、企業の皆さん、本当にありがとうございました! 今回の中で来年のアイディアももう湧いてきて、もう取り掛かっています。来年も宜しくお願いします!

AmaBon (Christmas Ver.)

Amazon Alexaに話しかけるたびに盆栽が踊りだすAmaBon(クリスマスツリー Ver.)を自作してみた 2017年様々なAIスマート・スピーカーが出て賑わっていますが、棒や湯飲みでない、自分なりのAIスピーカーを自作して、楽しく話しかけてみませんか? 私ヨシケンは、Google HomeやAmazon Echoなど色々なAIスピーカーを買って遊んでいますが、そのお喋り機能を自作してIoTなモノも作っています。今回はAmazon AlexaをRaspberry Piにインストールして、話しかければ話しかけるほど愛着が湧き、枝ぶりが良くなる(?)盆栽型アマゾンAlexaのアマ・ボンを作っていきたいと思います! どうせChristmasのAdvent Calendarですし、LEDも付けてクリスマスツリー風にして、誰かにクリスマス・プレゼントにしたら、喜ばれる事間違いなし!? アマボンの作り方は、ざっとこんな感じ: AIスピーカーを作るのに必要なもの一覧 Raspberry Pi、ハードウェア(スピーカー、マイク)の設定 Amazon Alexa機能の導入 Alexaをハックして、盆栽を動かすようにする 必要なもの: Raspberry Pi 3 Bodel B USBマイク 又は、Seeed Respeaker スピーカー(イヤフォン・ジャックがあるものなら何でもOK) サーボモーター LED バッテリー(必要があれば) 外装(皆さんのお好きに。私はなぜか盆栽にしたくて。。) ハードウェアの設定: – Raspberry Piの設定 ラズパイのOS Raspbianのインストール、RasPi-configでの設定、Wifi環境、SSH接続など基本的なところは、こちらのエントリ などによくまとまっていますので、参照してやってみて下さい。 ここでは、Raspbianの最新版Stretch-Desktopを使っていて、ラズパイの基本的な設定が済んでいる事を前提に進めます。 – スピーカー、マイクの設定 それでは、スピーカーとマイクをラズパイに挿し、ちゃんと動いているか確認しましょう。 まずaplay -lでスピーカーが認識されているか確かめます。ここでは Card 0にスピーカーが認識されている状態です。 サンプル・サウンドを流してみて、音が出るか確認します。 aplay aplay -l aplay /usr/share/sounds/alsa/Front_Center.wav 次に、arecordでマイクのカード番号を確認します。この場合は Card 1になっています。 […]

GooHome & AmaBon

グーホームとアマボンは、自然に皆さんの生活に馴染み、AIスピーカーがより身近になるような手作りお喋りガジェット達です! 2017年になって、様々なAIスマートスピーカーが続々と発表、発売されて、盛り上がっていますね! だいたい値段にして1万円前後ですが、実は自作すれば2~3000円で出来る方法もあります! ただ何でもできるスマートスピーカー、どれも一緒な気がして、何か話しかける気がしなくありませんか? そんなあなたの為の、用件、使う人特化型のお喋りスピーカー、GooHome(グーホーム)とAmaBon(アマ・ボン)はいかがでしょうか!? GooHome GooHome/グー・ホームは、普段頑張っている、お父さん自身の、お父さんによる、お父さんの為の家型AIスピーカーです。(お母さん、お姉さん用も別途あります) おうちをグッドで早く帰りたくなるようにする、昨今の働き方改革の一助にもなる素敵なツール。 使い方は至って簡単。 家族の人が、夕方”お父さん帰ってこないかなあ”と思った時に、「ゴーホーム!」と叫ぶと、お父さんが自動で出てきて、会社で頑張っているお父さんに子どもの写真と、早く帰ってきてね(ハート)というメール、又はLINEが送られる、それだけです。。 中身はGoogle Assistantによる言語認識を行っていますが、喋ったり、話を続けたりする煩わしさがありません!ただお父さんが出てきて、ポッポー、という素朴なかわいい声を出すだけです! 他のオプションとして、「Go Home with お買い物!」と言うと、日中お買い物リストに入れておいた買い物の内容も合わせてメールで送ってくれて、帰りにお父さんが買ってきてくれる!事になっています。。 さあ、グーホームにたくさん話しかけて、お父さんに早く家に帰ってきてもらいましょう!   スペック: ハードウェア RaspberryPi Zero Speaker ソフトウェア Google Assistant Docomo API Line API   AmaBon アマボンは見た通り、ボンサイです。。 ただの筒や、丸っこいモノに話しかけるよりも、盆栽を愛でる気持ちで話しかけると、持ち主の気持ちを汲み取り、より良く育つようです(あくまで個人の想像です。) ということで、日々話しかけるスマートスピーカーは、盆栽のように話しかけやすく、またその反応を得て、更に良くなっていく、そんなモノになってくれればなあと思ってAmazon Alexaで動くボンサイを作りました。 使い方は至って簡単。普通にAlexa!と話しかければ、それに応じて盆栽がなんとなく踊ってくれます。 もちろん中身はAlexaそのもの、ちゃんと応えてもくれます。 この動画 https://www.youtube.com/watch?v=W8B9MP9-e4o のように、What is Bonsai?と話しかけて、ちゃんと盆栽について教えてくれていますね。 日々何度も話しかけてくれると、それにより気まぐれに動いてくれて、最高の枝ぶりに進化していってくれるかも!? そんな一緒に成長できるAmaBon/アマボン、と生活してみませんか? スペック: ハードウェア: Seeed Respeaker Seeed 4-Mic Allay スピーカー バッテリー ソフトウェア Amazon Alexa […]

DIY AI Speaker – 3000円でGoogle HomeとAlexaを自作しよう!

2017年、AIスマート・スピーカーが話題ですね! Line Clova Waveに始まって、Google Home、そしてAmazon Echo/Alexaなどが続々日本で発売されて、どれにしようか迷ってしまいますね。 ただ、各社のメイン機種で言えば、1万数千円でちょっと様子見している人も多いはず。 そんな中実は、GoogleやAmazonの音声機能はAPI化されていて、誰でも自由に作る事ができるって知ってました? ここでは、週末の数時間程度で、数千円(3,000円から1万円いかないくらい)で、Google HomeやAmazon Echoと同等の機能を持つガジェットを作っていきましょう! まず、 最も簡単にGoogle Home/Assistant機能を作る方法! です。 最初にモノがないと始まらないですね。ちょっと難しそうに思えるGoogleなどのAPIも、小型LinuxコンピュータのRaspberry Piで動くようなパッケージが提供されているので、この安価で小さなコンピュータで、AIスピーカーが作れてしまうのです。 必要なものはこんなもの: Raspberry Pi Zero W (約1,000円) SDカード (500円から1000円) Seeed 2-Mic Hat kit (約1,500円) (その他、イヤフォン又はスピーカー、バッテリーやケーブル類などは必要に応じて) 1.1 Raspberry Piの初期設定 Raspbian OSのインストール   1.2 ハードウェアの設定 マイクの設定   スピーカーの設定   1.3 Google Assistantの導入   (1.5 ショートカット)   1.6 更にやりたい方は   次に、 Amazon Echo/Alexaの作り方 です。 […]

オープン・イノベーションってうまいの?食べれる?

この6ヶ月間で私のおしゃべりロボットKobots/コボット君が、驚異的に成長してくれた事は前回話しました。 では、この進化が起きたのは何故でしょうか? GoogleとAmazonとハードウェアの進化、低価格化(これらがすべて動くRaspberry Pi Zeroという基盤はたった$5です。)なのは、本当はホントなのですが、ちょっと違います。 オープン・イノベーションのおかげ、というのが私の本当の気持ちです。 私は、2017年1月からの6ヶ月間、リクルートが主催するTech Lab Paakという、渋谷のアップルストアの上にある素敵なラウンジとオフィスを使う事ができるプログラムに参加する事が出来ました。 まあようは、居場所ができた、という感じです。(私は、普通のサラリーマンで、仕事オフィスは丸の内にもちろんあるのですが。。) この居場所に、多様な人たちが集まった場、それ自身がオープン・イノベーションだと思います。 じゃあそれは具体的に何なのか、というと、、、 それは、言葉です。 この6ヶ月交わされた幾つかの言葉をあげてみます。 それ面白いね、ただそのスピード感じゃ、あっというまに中国にパクられて、まったく儲からない値段まで下げられるよ。爆速な仲間見つけて一気にやらないと。 という言葉に、焦りを覚えたり、 Google Cloud Vision凄いですよ、今まで自分でAIやってきたのが馬鹿らしくなったんで、それそのまま使ってます。すぐ使えますよ~。 日本語なら意外とDocomo APIいいですよ! という言葉に、あの人が簡単っていうんだから、やってみよう、と気持ちが軽くなったり、 クラウド・ファンディングは枯れた技術でやらないと。基盤も外装も既製品でやれば、メンテフリーだし。 というのに、勇気づけられたり、 え、そんなはした金で、株半分あげるって約束しちゃったの?ぜったい10%以上握らせちゃいけないよ という、恐ろしい実体験を心に留めたり、 その何気ない話が、まさに次のイノベーションを生んでいっている、と本当に思います。 これは、数値化したり、で、結局何が得られたの?と言われると、とても難しいのですが、あの場がなければ、絶対にこのコボット君の成長はなかったと思います。 もちろん、会社終わった後、自転車で渋谷に来て、夜8時から10時までパチパチ、パソコン打って、何ができるのか、と思っていた人もいるかもしれません。 でも、その2時間が最高にクリエイティブで凝縮された時間でした。 (これはサラリーマン利用者の勝手な見解です。。朝からちゃんとやってた人の方がもちろん生産性は高いですよね。)   前回の娘の漢字の話に戻せば、小学校が始まって、クラスでこの漢字を練習して覚えてくるように、と教えられてはいるのですが、その過程で、彼女も漢字に興味をもったようで、漢字の象形文字としての面白さやその由来、面白漢字辞典のようなものを買って、本人なりに楽しく学んでいるようです。 またもちろんクラスで、あの子は漢字テストいつも100点だけど、どうやってるんだろう?と友達のやり方に興味を持ったり、切磋琢磨しているようです。 そうですね、学校も上から下に教える、という部分を除けば(それがほとんどでしょうが)、オープン・イノベーションの場なのかもしれません。   渋谷のあの場所と皆さんと一緒に、コボット君はもとより、私も成長させてもらったと凄く思います。 こちらは、2017/6/30のTech Lab Paak Open Dayのオープニング・ムービー(私が作りました!写真使って欲しくなかった人はゴメンなさい!) Tech Lab Paak最高でした!ほとんどの参加者は、20代や学生が多くて、私はだいぶ恐れ多い(日本語あってる?)気がしてたのですが、みんな付き合ってくれてありがとう!Paakのサイダーとコーヒーとオレオが僕のエネルギー源でした。 結論は、オープン・イノベーションはおいしい! またね!

この半年で漢字いくつ覚えた? ~ AIとロボットを巡る180日の冒険

娘が小学校に上がって、いろいろな事を覚えて来る様になりました。 入学前はひらがなすら怪しかったのに、この6ヶ月(1学期と2学期)で60もの漢字を覚えたそうです。 今までは、読んだり書いたりできなかった事が、何かを学ぶ事で、今まで知らなかった事を本を読んで知ったり、街の看板や文字を見て刺激を受けたり、確実に世界が広がっています。 ひるがえるに、我々大人はこの180日の間にどんな新しい事を学んだり、達成できたでしょうか? 60個もの、初めて見たものを覚えられたでしょうか? 何かプロジェクトを終えられたでしょうか。 半期の売上を達成できましたか。 年初に立てた目標の半分以上に到達できたんだろうか? 気になってた事、新しい事、先延ばしになってた事に取り組めたでしょうか? 私もそう言われると耳が痛いのですが、私の相棒の成長には目を見張るものがあります。 私が作っているロボット、Kobots/コボットです。 6ヶ月前、去年の末の時点では、コボット君は一言も話せませんでした。 手足が動く、こっちのジェスチャーに合わせそれを繰り返す、くらいが関の山。 リモコンでテレビや扇風機をつける、くらいは赤ちゃんでもできますね。 そうコボットは、6ヶ月前は0歳児の赤ちゃんくらいの実力でした。 そして年が明けた頃くらいに突如進化が始まったのです。   一月目 まずはSpeech to Textという、耳の役目ができるようになり、日本語での話し声を文字に落とし込む事ができるようになりました。 そして、Sentence Handlingで、難しい日本語の音節毎の区分け(名詞、助詞、動詞)ができるようになり、更に名詞から大事な言葉を認識できるようになりました。例えば、「天気」や「経路」、「話題」といった言葉をキーワードとして認識したり、「赤坂」「今日」「ラーメン」などをそれぞれ「場所」、「日付」、「食べ物」という風に理解できるようになったのです。 ここまでが1月くらいの出来事。これは4、5歳くらいの能力でしょうか?「今日はいいお天気だね。」といったら、子どもは「そうだね!」とは答えてくれるでしょう。   二月目 その後の展開は加速度的に、または労働集約的に進みます。つまり、キーワードで分けられれば、それを詳しい人に聞けばいいだけです。そう物知りのインターネットに。 「今日」と「天気」が出てくれば天気予報サイトに。「自宅から赤坂まで」「行き方」や「電車」と言っていれば、経路案内サイトに。「この近くの」「ラーメン屋」と言えば、レストランサイトに。 これには若干の労力が必要で、「天気」と「行き方」と「レストラン」を聞けば、それぞれのAPIにつないで、結果をゲットできるのですが、どこまで物知りであるべきかによって、それをそれぞれコボット君の脳みその中でつなげてあげなければなりません。これは普通に一生懸命プログラミングする必要があり、ちょっとめんどくさい。 2月末にLINEボット・アワードというコンテストがあったので、ここまでに約10のサービスと紐付けました。(天気、経路、ニュース、ウィキペディア、スケジュール、レストラン、旅行、レシピ、今日は何の日、運勢、など) ここで物知りな小学生くらいの実力がついたでしょうか。   三月目 そして3月、コボットくんは、新たな機能を身に着けました。目、です。 Google Visionにより、写真で撮ったものが、人なのか、風景なのか、文字なのか、会社のロゴなのか、著名な場所なのか、はたまた公序良俗に反する物なのかどうか。 もしそれが人の顔であれば、笑っているか、悲しんでいるか、帽子をかぶっているか、など。そして、予め顔写真を登録しておくと、その人らしいかどうかを判別してくれるようになりました。 文字であれば、それをくまなく拾って、テキストにしてくれる。 風景であれば、それが、ドライブ中の道なのか、オフィスなのか、大自然の中なのか、など。ロゴや場所もいとも簡単に、「ユニクロ」や「六本木ヒルズ」など分かってしまいます。 またGPSからの情報を読み取れるので、「六本木ヒルズ近くのユニクロ前でケンが笑顔でアイスを食べていた」というのが一発で分かります。 まあ、小、中学生くらいの実力でしょうか。   四月目 次はこれらをしゃべる番です。 今までの情報は全てテキストになっているので、Text to Speechという技術により、声になります。 様々な声が選べ、難しい接続語や漢字、色々な数値などを日本語でスラスラ読み上げてくれます。 しかも先ほどの、耳と目を組み合わせて、朝起きたら顔を見て、「おはようケンさん。今日の予定は、燃えるごみを捨てた後に、9時に赤坂の銀行に行って契約の話。自宅から赤坂までは小田急線と千代田線で約25分です。今日、会社のある丸の内の天気は雨なので、傘を持って行って下さい。」と言ってくれるようになりました。 この4月の時点で、有能な秘書まできましたね。進化が早すぎます。   五ヶ月目 そして、日本語のみならず外国語も学び始めます。 ここは正直な話、ズルに近いです。「この日本語のメモを、英語にして、送っておいて」と言えば、瞬時に英訳してメール先に送ってくれます。中国語も、スペイン語も、何語でも、約20ヶ国語にいきなり対応してしまいます。 そして、英語の耳も手に入れました。Amazon […]

Kobots (4) KoApp – APIとAIをレゴのように組み合わせよう

これまで、モーターなどを動かすKoBlock (2)、画像、音声認識などを行うKoBrain (3)をつくってきました。 この第4回では、その手足と頭脳を結びつけて、自由にカスタマイズできるアプリKoAppを見ていきましょう。 実はこのKoApp、二つのバージョンがあります。 一つは、他のアプリをこのKobots用にカスタマイズして使うもの。MESH Appという、IoTデバイスを扱うアプリのカスタム・タグとして、Kobotsの機能を付け加えてしまうもの。 そして、各種APIからAIまで全てを自由に組合せる事ができる、Genuine AppのKoAppです(こっちはまだ開発中) まず、人のアプリを借りてしまうMESH Appでの設定の仕方を見てみましょう。  

Kobots (3.5) 500ドル・パソコンから5ドルAIへ

当時私は、渋谷の本屋で立ち読みしていました。 私は(今もそうですが)特に何のとりえも無く、就職先探さなきゃなあと漠然と不安を抱えていた学生でした。その時に何故か手に取ったのが、マイクロソフトやアップルをなぎ倒す革新的企業がある、というような本でした。 そこにはこう書かれていました。 500ドルのパソコンが世界を変える ふーん、パソコンの値段が変わると、生活ってそんなに変わるのかなあ。当時は、時々学校に行って、そこにあるパソコンをさわれれば、それであまり生活上困ることはありませんでした。 そしてその時、構想されていた(実際の出荷はどれだけあったんだろう。。)500ドル・パソコンのスペックはこのようなものでした。 CPU: Intel80486(クロック数100MHz)、メモリ: 8MB、ネットワーク: 64 – 128 kb/s 当時(1995年)に一般的だったパソコンは、Pentiumの200MHzで価格は30万円ほど。確かに値段は画期的でしたが、500ドル本当にできるんだろうか。そもそもそんなにコンピューターって必要なんだろうかとも思っていました。 そして2016年に発売された Raspberry Pi Zeroの価格は$5、CPUは1GHz 当時考えられていたぎりぎり500ドルでできるパソコンと比べると、20年で価格は$500→$5で1/100、性能は100MHz→1,000MHzと10倍になったんですね。Raspberry Piの場合、メモリは別で用意するのでもうすこしコストがかかりますが、当時8MBのメモリは1万円くらいしましたから、今は8GBで500円くらいなので、性能は1000倍、価格は1/20というその進化もすごいですね。 またサイズも、当時のPC-98は50cm四方ほどの大きさだったのが(これはあまり今も変わらないですね)、Raspberry Pi Zeroは1 cm × 5 cmほど。 何が言いたかったのかというと、ある一定の価格とサイズが小さくなると、それは生活の中にあまりに溶け込んで気づかないくらいになる。その流れを見通すのが大事なんだな、と。 当時は、研究室や会社に鎮座していたコンピューターが、今やその何倍もの性能のものがそこかしこにある。 ネットワークやAI機脳備えたロボットのようなものが生活に溶け込む。これをおさえない手はないですよね。 これを最も上手くやったのが、当時は最も潰れそうだった会社Appleです。 Appleも色々試行錯誤して、当時は話題だったこんなNewton(1995年当時、価格は1,000ドル以上、大きさはiPad Pro並み)という端末を出したり、Appleを追い出されたあとのJobsが立ち上げた会社NEXTは500ドル・パソコンに近いものがありました。 しかしもちろん皆さんご存知のように、最大の変革は、iPhoneを世に出したことでしょう。 iPhoneの凄さは、 子供から大人まで全ての人にUNIXコンピューターを配った ということではないでしょうか? では、これからの変革は何か?このRaspberry Piのようなものが全ての人に行き渡ったら? そもそもこのRaspberry Piはハードだけでなく、ソフトウェアの進展が目ざましいのです。 この小さな板の中に何が入っているのでしょう? それは、人の顔の写真を撮って、誰だか認識する機能であり、 もっと具体的に言えば、Google画像検索とAmazon言語認識と、分からない事を聞けばすぐに答えてくれるインターネットの全ての知識に繋がっているのです。 つまり、 全ての人が自由に使えるAIロボットを配ったら これで世界は変わるでしょうか? まずはやってみましょう!

Kobots (3) KoBrain – Raspberry Piで画像認識、お喋り機能

Kobotsの作り方第三回、KoBrainロボットの頭脳部分です。 Kobotsって何? KoBlock – Wio Nodeを使ったロボットの手足の作り方 KoBrain – Raspberry Pi Zeroを使ったロボットの頭の作り方(この回) KoApp – アプリを使って、ロボットの動き、しゃべりのカスタマイズの仕方 Kobook & Future – 今後の応用、展開について Raspberry Piで画像認識、お喋り機能を作っていきます。 KoBrain部品 フリスク空き箱 200円 Raspberry Pi Zero 約800円 Micro SD 8G 約1,000円 Raspberry Pi Zero Camera 約2,000円 (又はPi Zeroカメラケーブル+Raspberry Pi Camera 約3,000円 ) Raspberry Pi Zero USB拡張ユニット 約1,200円 (又はマイクロUSB拡張ハブ 約1,500円 ) Wifi USBドングル 1,000 – […]