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機器人、人工智能和機器學習領域正在迅速發(fā)展，它肯定會在不久的將來改變?nèi)祟惖纳罘绞?。機器人被認為通過傳感器和機器學習處理來理解現(xiàn)實世界并與之交互。圖像識別是一種流行的方式，機器人被認為是通過相機觀察現(xiàn)實世界來理解物體的一種方式，就像我們一樣。在這個項目中，讓我們利用樹莓派的力量來構(gòu)建一個機器人，它可以跟蹤球并跟隨它，就像踢足球的機器人一樣。
OpenCV是一個非常著名的開源工具，用于圖像處理，但在本教程中，為了簡單起見，我們使用處理IDE。由于ARM的處理也發(fā)布了用于處理的GPIO庫，因此我們不必再在python和處理之間切換即可使用Raspberry Pi。聽起來很酷吧？因此，讓我們開始吧。
所需硬件：
樹莓派
帶帶狀電纜的攝像頭模塊
機器人底盤
帶輪齒輪的減速電機
L293D 電機驅(qū)動器
移動電源或任何其他便攜式電源
編程要求：
樹莓派的監(jiān)視器或其他顯示器
Pi 的鍵盤或鼠標
處理 ARM 軟件
注意：在編程過程中，必須通過電線將顯示器連接到Pi，因為只有這樣才能查看相機的視頻
在樹莓派上設置處理：
如前所述，我們將使用處理環(huán)境來編程我們的樹莓派，而不是使用 python 的默認方式。因此，請按照以下步驟操作：
第 1 步：-將樹莓派連接到顯示器、鍵盤和鼠標，然后將其打開。
第 2 步：-確保您的Pi已連接到有效的互聯(lián)網(wǎng)連接，因為我們即將下載一些內(nèi)容。
第 3 步：-單擊“處理 ARM”，下載 Raspberry Pi 的處理 IDE。下載將以 ZIP 文件的形式進行。
第 4 步：-下載后，將ZIP文件夾中的文件解壓縮到首選目錄中。我剛剛在桌面上提取了它。
第 5 步：-現(xiàn)在，打開提取的文件夾，然后單擊名為“處理”的文件。它應該打開一個窗口，如下所示。
第 6 步：-這是我們將輸入代碼的環(huán)境。對于熟悉Arduino的人來說，不要感到震驚，是的，IDE看起來確實與Arduino相似，程序也是如此。
第 7 步：-我們需要兩個庫才能讓我們的球跟隨程序工作，安裝然后只需單擊 Sketch -> 導入庫 -> 添加庫。將打開以下對話框。
第 8 步：-使用左上角的文本框搜索樹莓派并按回車鍵，您的搜索結(jié)果應如下所示。
第 9 步：-搜索名為“GL 視頻”和“硬件 I/O”的庫，然后單擊安裝以安裝它們。確保安裝這兩個庫。
步驟10：-根據(jù)您的互聯(lián)網(wǎng)，安裝將需要幾分鐘。完成后，我們就可以使用處理軟件了。
電路圖：
這個樹莓派球跟蹤項目的電路圖如下所示。
如您所見，該電路涉及PI相機，電機驅(qū)動器模塊和一對連接到Raspberry Pi的電機。整個電路由移動電源供電（在上述電路中由AAA電池表示）。
由于樹莓派上沒有提到引腳細節(jié)，我們需要使用下圖驗證引腳
為了驅(qū)動電機，我們需要四個引腳（A，B，A，B）。這四個引腳分別從 GPIO14、4、17 和 18 連接。橙色和白色的電線共同構(gòu)成了一個電機的連接。所以我們有兩個這樣的對用于兩個電機。
如圖所示，電機連接到L293D電機驅(qū)動器模塊，驅(qū)動器模塊由移動電源供電。確保移動電源的接地連接到樹莓派的接地，只有這樣您的連接才能正常工作。
這就是我們完成硬件連接的事情，讓我們回到我們的處理環(huán)境并開始編程以教我們的機器人如何跟蹤球。
樹莓派球跟蹤程序：
本頁末尾給出了該項目的完整處理程序，您可以直接使用。下面，我解釋了代碼的工作原理，以便您可以將其用于其他類似的項目。
程序概念非常簡單。雖然這個項目的目的是跟蹤一個球，但我們實際上不會這樣做。我們只是使用球的顏色來識別球。眾所周知，視頻只不過是連續(xù)的圖片幀。所以我們把每張照片分成像素。然后我們將每個像素顏色與球的顏色進行比較;如果找到了一場比賽，那么我們可以說我們已經(jīng)找到了球。有了這些信息，我們還可以識別球在屏幕上的位置（像素顏色）。如果位置在最左邊，我們將機器人向右移動，如果位置最右，我們將機器人向左移動，以便像素位置始終保持在屏幕的中心。您可以觀看Daniel shiffman的計算機視覺視頻以獲得清晰的圖片。
與往常一樣，我們首先導入下載的兩個庫。這可以通過以下兩行完成。硬件 I/O 庫用于直接從處理環(huán)境訪問 PI 的 GPIO 引腳，glvideo 庫用于訪問樹莓派相機模塊。
import processing.io.*;
import gohai.glvideo.*;
在設置功能中，我們初始化輸出引腳以控制電機，并從pi相機獲取視頻并將其調(diào)整為尺寸為320 * 240的窗口。
void setup() {
size(320, 240, P2D);
video = new GLCapture(this);
video.start();
trackColor = color(255, 0, 0);
GPIO.pinMode(4, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(14, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(17, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(18, GPIO.OUTPUT);
}
void draw就像無限循環(huán)，只要程序終止，這個循環(huán)中的代碼就會被執(zhí)行。如果有可用的攝像機源，我們會讀取從中發(fā)出的視頻
void draw() {
background(0);
if (video.available()) {
video.read();
}}
然后我們開始將視頻幀拆分為像素。每個像素都有一個紅色、綠色和藍色的值。這些值存儲在變量 r1、g1 和 b1 中
for (int x = 0; x < video.width; x ++ ) {
for (int y = 0; y < video.height; y ++ ) {
int loc = x + y*video.width;
// What is current color
color currentColor = video.pixels[loc];
float r1 = red(currentColor);
float g1 = green(currentColor);
float b1 = blue(currentColor);
要最初檢測球的顏色，我們必須單擊顏色。點擊后，球的顏色將存儲在名為trackColor的變量中。
void mousePressed() {
// Save color where the mouse is clicked in trackColor variable
int loc = mouseX + mouseY*video.width;
trackColor = video.pixels[loc];
}
一旦我們有了軌道顏色和當前顏色，我們必須比較它們。此比較使用的是 dist 函數(shù)。它檢查當前顏色與軌道顏色的接近程度。
float d = dist(r1, g1, b1, r2, g2, b2);
對于完全匹配，dist 的值將為零。因此，如果 dist 的值小于指定值（世界紀錄），那么我們假設我們已經(jīng)找到了軌道顏色。然后我們獲取該像素的位置并將其存儲在最近的 X 和最近的 Y 變量中，以找到球的位置
if (d < worldRecord) {
worldRecord = d;
closestX = x;
closestY = y;
}
我們還在找到的顏色周圍畫一個橢圓，以指示已找到該顏色。位置的值也打印在控制臺上，這在調(diào)試時會有很大幫助。
if (worldRecord < 10) {
// Draw a circle at the tracked pixel
fill(trackColor);
strokeWeight(4.0);
stroke(0);
ellipse(closestX, closestY, 16, 16);
println(closestX,closestY);
最后，我們可以比較最近的X和最近的Y的位置，并以顏色到達屏幕中心的方式調(diào)整電機。下面的代碼用于向右轉(zhuǎn)動機器人，因為發(fā)現(xiàn)顏色的X位置在屏幕的左側(cè)（<140）
if (closestX<140)
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.LOW);
delay(10);
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
println("Turn Right");
}
同樣，我們可以檢查 X 和 Y 的位置，以控制電機在所需方向上。
樹莓派球跟蹤機器人的工作：
一旦你準備好了硬件和程序，就該找點樂子了。在地面上測試我們的機器人之前，我們應該確保一切正常。連接您的 Pi 以監(jiān)控和啟動處理代碼。您應該會在一個小窗口中看到視頻源。現(xiàn)在，將球帶入框架并單擊球以指示機器人它應該跟蹤這種特定顏色。現(xiàn)在在屏幕上移動球，您應該注意到輪子在旋轉(zhuǎn)。
如果一切按預期工作，請將機器人釋放到地面并開始使用它。確保房間均勻照明以獲得最佳效果。
/*
Processing Raspberry Pi program for Ball following Robot
Project by: B.Aswnith Raj
Dated on: 18-11-2017
#This project would not have been possible without the help of Daniel Shiffman and Gottfried Haider
*/
import processing.io.*;
import gohai.glvideo.*;
GLCapture video;
color trackColor;
void setup() {
size(320, 240, P2D);
video = new GLCapture(this);
video.start();
trackColor = color(255, 0, 0);
GPIO.pinMode(4, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(14, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(17, GPIO.OUTPUT);
GPIO.pinMode(18, GPIO.OUTPUT);
}
void draw() {
background(0);
if (video.available()) {
video.read();
}
video.loadPixels();
image(video, 0, 0);
float worldRecord = 500;?
int closestX = 0;
int closestY = 0;
// Begin loop to walk through every pixel
for (int x = 0; x < video.width; x ++ ) {
for (int y = 0; y < video.height; y ++ ) {
int loc = x + y*video.width;
// What is current color
color currentColor = video.pixels[loc];
float r1 = red(currentColor);
float g1 = green(currentColor);
float b1 = blue(currentColor);
float r2 = red(trackColor);
float g2 = green(trackColor);
float b2 = blue(trackColor);
// Using euclidean distance to compare colors
float d = dist(r1, g1, b1, r2, g2, b2); // We are using the dist( ) function to compare the current color with the color we are tracking.
// If current color is more similar to tracked color than
// closest color, save current location and current difference
if (d < worldRecord) {
worldRecord = d;
closestX = x;
closestY = y;
}
}
}
if (worldRecord < 10) {?
// Draw a circle at the tracked pixel
fill(trackColor);
strokeWeight(4.0);
stroke(0);
ellipse(closestX, closestY, 16, 16);
println(closestX,closestY);
if (closestX<140)
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.LOW);
delay(10);
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
println("Turn Right");?
}
else if (closestX>200)
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.LOW);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
delay(10);
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
println("Turn Left");?
}
else if (closestY<170)
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.LOW);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.LOW);
delay(10);
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
println("Go Frwd");?
}
else
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
}?
}
else
{
GPIO.digitalWrite(4, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(14, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(17, GPIO.HIGH);
GPIO.digitalWrite(18, GPIO.HIGH);
}
}
void mousePressed() {
// Save color where the mouse is clicked in trackColor variable
int loc = mouseX + mouseY*video.width;
trackColor = video.pixels[loc];
}
?
工商網(wǎng)監(jiān)
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