在上一篇文章，我們瞭解Pi Pico 搭配Grove 擴展板以及各種感測器模組，如何使用及運作，但因為缺少網路相關模組所以無法將蒐集到的資料上傳雲端，這次我們將會使用NBIoT 模組AM7020 來充當網路模組的角色，將蒐集到的資料上傳雲端，完成一個簡易的雲端溫溼度監測站。
本篇文章要教大家使用MediaPipe Face Mesh，它是一種能將人臉劃分成許多區域的算法，可在臉上標註468個3D標註點。主要使用機器學習(Machine Learning)來運算3D表面的幾何形狀，無需使用深度相機，只要簡單的WebCam即可實現。
上一個單元教大家如何安裝 MediaPipe，相信您已經知道如何在虛擬環境中下指令，並且也準備好程式編輯器了吧？接下來要帶大家一起看看 MediaPipe官方網站針對每個功能，所提供的範例程式，本文的主題就是-人臉檢測 Face Detection。
「MediaPipe應用教學」系列文章將教大家如何應用 MediaPipe 這強大的機器學習程式庫，我們將採用Python這個程式語言來執行各個功能，本文單元(一)將教大家如何環境設定，包含安裝執行環境、設定執行環境等內容，最後加碼小編推薦的文字編輯器介紹。
本文要教大家如何將M5Stack Core2 結合Google 語音助理，透過語音訊息觸發 IFTTT 將內容傳至Adafruit IO ，並且讓M5Stack Core2 透過MQTT 訂閱Adafruit IO 主題接收語音內容，最後將語音內容顯示在LCD面板上。
想要了解更多有關 Duckietown 系列的操作文章，請參考以下文章 : Duckietown – […]
上一篇文章與大家介紹完 PID controller 的使用後，本篇文章將要為大家介紹如何在 Duckiebot DB21M上用來檢測外部環境的資訊的感測器-IMX219-160 Camera 進行Camera Calibration 相機校正。
上一篇文章我們成功的透過 Differential drive configuration 讓 Duckiebot DB21M(小鴨車)，能夠走在一條直線上。本篇文章要教大家如何使用PID 控制器，讓小鴨車能夠根據地圖白線與黃線的相對位置，自動駕駛於兩條線道之間。
威盛Pixetto為高畫質視覺感測器，能夠實現物體、形狀、顏色、人臉及手寫辨識等功能，非常適合使用者用來製作AI相關的專案。本篇教學文章將帶大家使用Arduino UNO、Pixetto視覺感測器與RGB LED模組製作一個可以檢測顏色的裝飾燈。
Raspberry Pi Pico進階套件內含Grove Shield for Pi Pico擴展板，可與Raspberry Pi Pico搭配使用，並且搭配十幾款的MIT Grove接頭模組，省去連接跳線及麵包板的困擾，本文將教大家安裝Thonny開發環境，以及學習各種感測器的應用。