Cosa ne pensate del codice

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_MPU6050.h>
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Ultrasonic.h>
#include <LIDARLite_v3HP.h>
#include <Kalman.h>
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include <ArduinoJson.h>
#include <TensorFlowLite.h>
#include <FastLED.h>
#include <WiFiUdp.h>
#include <NTPClient.h>
#include <Servo.h>

// Definizioni dei pin
namespace Pin {
   constexpr uint8_t MOTOR_LEFT_FORWARD = 9;
   constexpr uint8_t MOTOR_LEFT_BACKWARD = 8;
   constexpr uint8_t MOTOR_RIGHT_FORWARD = 7;
   constexpr uint8_t MOTOR_RIGHT_BACKWARD = 6;
   constexpr uint8_t TRIGGER = 12;
   constexpr uint8_t ECHO = 11;
   constexpr uint8_t CAMERA = 10;
   constexpr uint8_t ARM_LEFT = 4;
   constexpr uint8_t ARM_RIGHT = 5;
   constexpr uint8_t LED = 2;
   constexpr uint8_t BUZZER = 3;
}

// Configurazione della rete
namespace Network {
   const char* const WIFI_SSID = "YOUR_SSID";
   const char* const WIFI_PASSWORD = "YOUR_PASSWORD";
   const char* const MQTT_SERVER = "YOUR_MQTT_SERVER";
   const char* const NTP_SERVER = "pool.ntp.org";
}

// Sensori e librerie
Ultrasonic ultrasonic(Pin::TRIGGER, Pin::ECHO);
Adafruit_MPU6050 mpu;
LIDARLite_v3HP lidar;
Kalman kalmanX, kalmanY, kalmanZ;
FastLED leds(1, Pin::LED, WS2812);

// PID e controllo
constexpr double KP = 2.0;
constexpr double KI = 5.0;
constexpr double KD = 1.0;
double input, output, setpoint;
PID pidController(&input, &output, &setpoint, KP, KI, KD, DIRECT);

// Configurazione di rete e MQTT
WiFiClient wifiClient;
PubSubClient mqttClient(wifiClient);
WiFiUDP udpClient;
NTPClient ntpClient(udpClient, Network::NTP_SERVER, 3600); // UTC +1 ora

// TensorFlow Lite
namespace TensorFlowLite {
   tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;
   tflite::MicroErrorReporter errorReporter;
   tflite::Model* model = nullptr;
   tflite::MicroOpResolver<10> opResolver;
   tflite::DynamicBuffer tensorArena;
   constexpr int TENSOR_ARENA_SIZE = 1024 * 10;
}

// Stati emotivi
enum class Emotion { HAPPY, SAD, CURIOUS, ANGRY };
Emotion currentEmotion = Emotion::HAPPY;

// Servomotori per braccia e gambe
Servo armLeft;
Servo armRight;
Servo legLeft;
Servo legRight;

// Struttura per la gestione dei motori e delle braccia
class ActuatorController {
public:
   static void initialize() {
       armLeft.attach(Pin::ARM_LEFT);
       armRight.attach(Pin::ARM_RIGHT);
       legLeft.attach(Pin::ARM_LEFT);  // Usa pin separati se disponibili
       legRight.attach(Pin::ARM_RIGHT); // Usa pin separati se disponibili
   }

   static void setMotorSpeeds(int leftMotorSpeed, int rightMotorSpeed) {
       analogWrite(Pin::MOTOR_LEFT_FORWARD, constrain(leftMotorSpeed, 0, 255));
       analogWrite(Pin::MOTOR_RIGHT_FORWARD, constrain(rightMotorSpeed, 0, 255));
       analogWrite(Pin::MOTOR_LEFT_BACKWARD, constrain(-leftMotorSpeed, 0, 255));
       analogWrite(Pin::MOTOR_RIGHT_BACKWARD, constrain(-rightMotorSpeed, 0, 255));
   }

   static void setArmSpeeds(int leftArmSpeed, int rightArmSpeed) {
       armLeft.write(constrain(leftArmSpeed, 0, 180));
       armRight.write(constrain(rightArmSpeed, 0, 180));
   }

   static void setLegSpeeds(int leftLegSpeed, int rightLegSpeed) {
       legLeft.write(constrain(leftLegSpeed, 0, 180));
       legRight.write(constrain(rightLegSpeed, 0, 180));
   }
};

// Funzioni di lettura dei sensori
float getUltrasonicDistance() {
   return ultrasonic.read();
}

float getLidarDistance() {
   return lidar.distance();
}

void updateIMU() {
   sensors_event_t accelerometerEvent, gyroEvent, tempEvent;
   mpu.getEvent(&accelerometerEvent, &gyroEvent, &tempEvent);
   kalmanX.update(accelerometerEvent.acceleration.x, gyroEvent.gyro.x);
   kalmanY.update(accelerometerEvent.acceleration.y, gyroEvent.gyro.y);
   kalmanZ.update(accelerometerEvent.acceleration.z, gyroEvent.gyro.z);
}

void takePicture() {
   Serial.println("Taking picture...");
   // Implementazione del controllo della camera
}

void recordVideo() {
   Serial.println("Recording video...");
   // Implementazione del controllo della camera
}

// Funzione di controllo avanzato con PID
void advancedControl() {
   updateIMU();
   input = kalmanX.getAngle();
   pidController.Compute();
   ActuatorController::setMotorSpeeds(static_cast<int>(output), static_cast<int>(output));
}

// Funzione di inferenza avanzata con TensorFlow Lite
void inferTensorFlowLite() {
   interpreter->Invoke();
   // Elaborazione dei risultati di inferenza
}

// Comportamento di evitamento ostacoli avanzato
void avoidObstacles() {
   currentEmotion = Emotion::ANGRY;
   updateEmotion();
   delay(100);
   ActuatorController::setMotorSpeeds(0, 255);  // Gira a destra
   delay(300);
   ActuatorController::setMotorSpeeds(0, 0);    // Ferma il robot
   currentEmotion = Emotion::HAPPY;
   updateEmotion();
}

// Gestione della rete e MQTT
void reconnectToMQTT() {
   while (!mqttClient.connected()) {
       Serial.print("Attempting MQTT connection...");
       if (mqttClient.connect("ArduinoClient")) {
           Serial.println("Connected");
           mqttClient.subscribe("robot/commands");
       } else {
           Serial.print("Failed, rc=");
           Serial.print(mqttClient.state());
           Serial.println(" try again in 5 seconds");
           delay(5000);
       }
   }
}

void handleMQTTMessage(char* topic, byte* payload, unsigned int length) {
   DynamicJsonDocument jsonDoc(1024);
   DeserializationError error = deserializeJson(jsonDoc, payload, length);
   if (error) {
       Serial.print("JSON deserialization error: ");
       Serial.println(error.c_str());
       return;
   }

   if (strcmp(topic, "robot/commands") == 0) {
       String command = jsonDoc["command"];
       if (command == "forward") {
           ActuatorController::setMotorSpeeds(255, 255);
       } else if (command == "backward") {
           ActuatorController::setMotorSpeeds(-255, -255);
       } else if (command == "stop") {
           ActuatorController::setMotorSpeeds(0, 0);
       } else if (command == "picture") {
           takePicture();
       } else if (command == "video") {
           recordVideo();
       }
   }
}

void updateEmotion() {
   switch (currentEmotion) {
       case Emotion::HAPPY:
           ActuatorController::setMotorSpeeds(255, 255);
           ActuatorController::setArmSpeeds(180, 180);  // Braccia completamente estese
           ActuatorController::setLegSpeeds(180, 180);  // Gambe completamente estese
           leds.setBrightness(255);
           leds.show();
           break;
       case Emotion::SAD:
           ActuatorController::setMotorSpeeds(0, 0);
           ActuatorController::setArmSpeeds(0, 0);  // Braccia completamente ritirate
           ActuatorController::setLegSpeeds(0, 0);  // Gambe completamente ritirate
           leds.setBrightness(0);
           leds.show();
           break;
       case Emotion::CURIOUS:
           ActuatorController::setMotorSpeeds(128, 128);
           ActuatorController::setArmSpeeds(90, 90);  // Braccia a metà estensione
           ActuatorController::setLegSpeeds(90, 90);  // Gambe a metà estensione
           leds.setBrightness(128);
           leds.show();
           break;
       case Emotion::ANGRY:
           ActuatorController::setMotorSpeeds(0, 0);
           ActuatorController::setArmSpeeds(0, 0);  // Braccia completamente ritirate
           ActuatorController::setLegSpeeds(0, 0);  // Gambe completamente ritirate
           leds.setBrightness(255);
           leds.show();
           break;
   }
}

// Funzione di setup
void setup() {
   Serial.begin(115200);
   pinMode(Pin::BUZZER, OUTPUT);

   // Inizializzazione dei servomotori
   ActuatorController::initialize();

   // Inizializzazione sensori
   mpu.begin();
   lidar.begin();
   FastLED.addLeds<WS2812, Pin::LED, RGB>(leds);

   // Configurazione della rete
   WiFi.begin(Network::WIFI_SSID, Network::WIFI_PASSWORD);
   while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
       delay(500);
   }

   mqttClient.setServer(Network::MQTT_SERVER, 1883);
   mqttClient.setCallback(handleMQTTMessage);

   // Configurazione di TensorFlow Lite
   model = tflite::GetModel(model_data); // Assumi che `model_data` sia definito
   opResolver.AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator_ADD, tflite::ops::micro::Register_ADD());
   TensorFlowLite::tensorArena.allocate(TENSOR_ARENA_SIZE);
   interpreter = new tflite::MicroInterpreter(model, opResolver, TensorFlowLite::tensorArena, &TensorFlowLite::errorReporter);

   // Sincronizzazione oraria
   ntpClient.begin();
}

// Funzione di loop
void loop() {
   if (!mqttClient.connected()) {
       reconnectToMQTT();
   }
   mqttClient.loop();

   // Funzioni di controllo
   advancedControl();
   inferTensorFlowLite();
   avoidObstacles();
   updateEmotion();
}
vorrei avere un vosto parere