樹莓派應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Raspberry Pi最佳入門與應用(Python)(第三版)(附範例光碟)

為了解決樹莓派應用的問題，作者王玉樹  這樣論述：

　　本書分為基礎篇及實作篇，共十個章節。基礎篇著重於樹莓派的介紹、基本安裝以及Python基本語法；實作篇則著重於Python GPIO程式設計，全書收錄40個實驗，所有程式皆有逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，您可按照書內實體接線圖及範例撰寫操作Python程式，循序漸進的實驗安排可使您體驗到樹莓派的強大功能，並以此為基礎，設計功能更強大的嵌入式系統。   本書特色   　　1.樹莓派安裝、設定及Python程式教學與程式設計一氣呵成。 　　2.樹莓派中文系統安裝教學，建構中文使用環境。 　　3.輕鬆學習常用Linux作業系統指令。 　　4.選用樹莓派最佳開發語言Python，操作簡單

易學易懂。 　　5.濃縮的Python程式教學，縮短學習時間，以最快時間上手Python程式設計。 　　6.本書附錄詳列實驗材料之選購通路及網頁，材料選購無煩惱。 　　7.循序漸進的實驗安排，由基礎的樹莓派GPIO程式設計入門開始，再進階至GPIO結合網路運用，最後則是GPIO多媒體應用設計，替優質的物聯網前端應用學習打下良好的基礎。 　　8.全書收錄40個實驗，所有程式均逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，Maker及專題製作必備。

樹莓派應用進入發燒排行的影片

探討MAX30100應用在低成本脈搏分析儀之可行性

為了解決樹莓派應用的問題，作者鍾鎮謙 這樣論述：

脈診是中醫的診斷方法之一，透過脈象可以診斷出人體健康狀況，以往是以中醫師的經驗來去做判斷，有了脈診儀後，傳統中醫就能逐漸科學化。脈診儀可以檢測患者的脈搏波並記錄下來，將脈搏訊號數據、圖形化，接著記錄病患的脈搏波形。因此脈診儀對於中醫脈診的科學化和客觀化會有很大的幫助。 本論文目的是製作出一個低成本的脈搏監測儀，能夠將脈搏數據上傳至架設於樹莓派的資料庫。該設備中，使用了樹莓派、Arduino Mega2560和Max30100感測器。Max30100感測器是一顆脈搏血氧飽和、心率感測器，本文使用了MP160生理訊號擷取系統的光體積變化描記圖與Max30100進行準確度比較，實驗後

發現Max30100測量準確度與MP160的差異不大，但Max30100更穩定。最後建立了兩套系統，一套利用桌上型電腦收集生理訊號使用LabVIEW撰寫程式；另一套是利用樹莓派收集生理訊號，可以隨身攜帶。

樹莓派使用者指南（第4版）

為了解決樹莓派應用的問題，作者（美）埃本·阿普頓 這樣論述：

樹莓派（Raspberry Pi）是一款基於Linux系統的卡片式電腦，它外形小巧，相當於一張信用卡的大小。研發樹莓派的初衷是希望通過低價硬體和自由軟體來推動學校的基礎電腦學科教育，但很快樹莓派就得到了眾多電腦發燒友和硬體愛好者的青睞。他們用它學習程式設計，並創造出各種各樣新奇的、風靡一時的軟硬體應用。 本書由樹莓派的創始人編寫，是經典的樹莓派使用者指南。這是本書全新升級之後的第4版。本書共5篇，第1篇（第1～7章）介紹樹莓派的基礎知識（樹莓派的各個版本及其相關背景）、樹莓派入門、Linux系統管理、故障排查、網路配置、樹莓派軟體配置工具和樹莓派高級配置；第2篇（第8章和

第9章）介紹如何將樹莓派作為家庭影院電腦、如何將樹莓派應用於生產環境；第3篇（第10～12章）介紹Scratch程式設計、Python程式設計和樹莓派版Minecraft；第4篇（第13～16章）介紹硬體破解、GPIO埠、樹莓派的攝像頭模組和擴展電路板；第5篇（附錄A～附錄C）介紹Python程式碼、樹莓派的攝像頭知識快速參考和HDMI顯示模式。 本書可作為程式師、電腦軟硬體愛好者以及對樹莓派感興趣的讀者的參考讀物，也可作為樹莓派相關實踐課程的基礎教程。

無人搬運車智慧導航之研究與實作

為了解決樹莓派應用的問題，作者周宸弘 這樣論述：

無人搬運車（AGV）導航分為預設路徑和非預設路徑，預設路徑即 AGV 通過偵測信息得到控制的導航方式，而非預設路徑則是 AGV 不事先確定行駛路徑，AGV 根據移動要求在運行過程中透過方位辨別行駛路徑。本研究主要探討的導航類型為預設路徑的電磁導航與光學導航，對於電磁導航其優點為線段埋在地下、導線不易汙損、AGV 方便控制，缺點則是不易更改路徑；光學導航則是地面線段設置簡單較為彈性，透過紅外線或是 CCD 鏡頭控制 AGV，缺點為線段易汙損使行徑方向錯誤。在本研究中我們使用雙鏡頭作為感測器，利用卷積神經網路分成的兩個模型引導AGV 循跡控制方向及電腦視覺辨識站牌數字；模組一用於控制 AGV 前

進方向，基於鏡頭所拍攝的圖像來進行移動，利用邊緣偵測取得圖片特徵後，將圖片輸入至卷積神經網路運算得到預測結果。圖片分為六類，對應六種動作：左轉、左轉 90 度、右轉、右轉90 度、直走和停止，每類有 450 張圖片，並在三張地圖上運行，其中一張地圖為未訓練過的地圖，並比較訓練過與未訓練過的地圖實際運行情況，然後將未訓練的地圖圖片更新至模型中，最終得到的正確率為 92.26%。模組二用於辨識站牌數字，將數字站牌 0-9拍照將圖片輸入至卷積神經網路運算，圖片分為十類，分別為數字 0-9，每類收集 499 張圖片，最後該模型得到的正確率為 99.70%。實驗結果顯示， AGV 可以成功運行三張實驗地

圖上。另外，在辨識數字站牌上，訓練完成的模型，可辨識出目前站牌數字，得知車子當時所在的位置。