Raspberry Pi - ገዝ የማርስ ሮቨር ከ OpenCV የነገር መከታተያ ጋር 7 ደረጃዎች (ከስዕሎች ጋር)

2024 ደራሲ ደራሲ: John Day | [email protected]. ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው: 2024-01-30 07:30

በ Raspberry Pi 3 የተጎላበተው ፣ ክፍት የሲቪ ነገር ዕውቅና ፣ የአልትራሳውንድ ዳሳሾች እና የዲሲ ሞተሮች። ይህ ሮቨር የሰለጠነበትን ማንኛውንም ነገር መከታተል እና በማንኛውም መሬት ላይ መንቀሳቀስ ይችላል።

ደረጃ 1 መግቢያ

በዚህ አስተማሪዎች ውስጥ የድር ዕቃ መሣሪያን ወይም የመጀመሪያውን የራስቤሪ ፒ ካሜራ ለመጠቀም አማራጭ ባለው በ Raspberry Pi 3 ላይ የሚሰራውን ክፍት ሲቪ ሶፍትዌር በመጠቀም ነገሮችን ማወቅ እና መከታተል የሚችል አውቶማቲክ ማርስ ሮቨር እንገነባለን። እንዲሁም ካሜራ በማይሠራበት ጨለማ አካባቢዎች ውስጥ መንገዱን ለመከታተል በ ‹servo› ላይ የተጫነ የአልትራሳውንድ ዳሳሽ አለው። ከፒ የተቀበሉት ምልክቶች በ PVC ቧንቧዎች በተገነባ አካል ላይ ተጭነው 4 x 150RPM የዲሲ ሞተሮችን ወደሚያሽከረክረው የሞተር ሾፌር IC (L293D) ይላካሉ።

ደረጃ 2 - ቁሳቁሶች እና ሶፍትዌሮች ያስፈልጋሉ

የሚያስፈልጉ ቁሳቁሶች

1. Raspberry Pi (ማንኛውም ከዜሮ በስተቀር)
2. Raspberry PI ካሜራ ወይም የድር ካሜራ
3. L293D የሞተር ሾፌር አይሲ
4. ሮቦት ዊልስ (7x4 ሴሜ) X 4
5. Geared DC Motors (150RPM) X 4
6. የ PVC ቧንቧዎች ለሻሲው

ሶፍትዌር ያስፈልጋል

1. Tyቲ ለኤስኤስኤች በፓይ ውስጥ ለመግባት
2. ለዕቃ ማወቂያ CV ይክፈቱ

ደረጃ 3 የሮቨር ቻሲስን መገንባት

ይህንን የፒ.ሲ.ሲ.ሲን ለመገንባት ፣ ያስፈልግዎታል

• 2 X 8 ኢንች
• 2 ኤክስ 4"
• 4 ቲ-መገጣጠሚያዎች

የ PVC ቧንቧዎችን እንደ መሰላል መሰላል ውስጥ ያዘጋጁ እና ወደ ቲ-መገጣጠሚያዎች ያስገቡ። መገጣጠሚያዎቹ የበለጠ ጠንካራ እንዲሆኑ የ PVC ማሸጊያውን መጠቀም ይችላሉ።

የተገጣጠሙ የዲሲ ሞተሮች ማያያዣዎችን በመጠቀም ከፒ.ቪ.ፒ.ፒ.

ደረጃ 4: ለአልትራሳውንድ Rangefinder ስብሰባ መገንባት

ለአልትራሳውንድ ክልል መፈለጊያ ስብሰባ የተገነባው ከማይክሮ ሰርቮ ሞተር ጋር የተገናኘውን HC-SR04 Ultrasonic sensor በመጠቀም ነው። በመጠምዘዣዎች በኩል ከ servo ሞተር ጋር የተገናኘውን የፕላስቲክ መያዣ ውስጥ ከማስገባትዎ በፊት ኬብሎች ከአልትራሳውንድ ዳሳሽ ጋር ተገናኝተዋል።

ደረጃ 5 - መርሃግብሮች እና የኤሌክትሪክ ግንኙነቶች

እባክዎን በተያያዙት የወረዳ ዲያግራም መሠረት የኤሌክትሪክ ግንኙነቶችን ያድርጉ።

ደረጃ 6 SSH እና ክፍት CV ጭነት

አሁን አስፈላጊውን ሶፍትዌር ለመጫን ወደ ኤስ.ኤስ.ኤች.ኤች. እኛ ወደ እኛ እንጆሪ ፓይ ውስጥ መግባት አለብን። በኤስኤስኤችንግ ወደ የእኛ Raspberry Pi እንጀምራለን። የእርስዎ ፒ እንደ ፒሲዎ ከተመሳሳይ ራውተር ጋር መገናኘቱን ያረጋግጡ እና በእርስዎ ራውተር የተመደበው የአይፒ አድራሻ መሆኑን ያውቃሉ። አሁን በዊንዶውስ ላይ ከሆኑ እና የሚከተለውን ትዕዛዝ ካሄዱ የትእዛዝ ጥያቄን ወይም PUTTY ን ይክፈቱ።

ssh [email protected]

የእርስዎ ፒ አይ አይ የተለየ ሊሆን ይችላል ፣ የእኔ 192.168.1.6 ነው።

አሁን ፣ ነባሪ የይለፍ ቃልዎን ያስገቡ - “እንጆሪ”

አሁን ፣ ኤስ ኤስ ኤች ዲ በእርስዎ ፒ ውስጥ እንዳሉ ፣ በዚህ ትዕዛዝ በማዘመን እንጀምር።

sudo apt-get update && sudo apt-get ማሻሻል

አስፈላጊዎቹን የገንቢ መሣሪያዎች አሁን እንጫን ፣

sudo apt-get install ግንባታ-አስፈላጊ cmake pkg-config

በመቀጠል ፣ የእኛ ፒ የተለያዩ የምስል ቅርፀቶችን ከዲስክ ለማምጣት የሚረዳ አንዳንድ የምስል I/O ጥቅሎችን መጫን አለብን።

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

አሁን ፣ ቪዲዮ ለማምጣት ፣ ቀጥታ ዥረት እና የ OpenCV አፈፃፀምን ለማመቻቸት አንዳንድ ጥቅሎች

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran ን ይጫኑ

እንዲሁም OpenCV ን ከፓይዘን ማሰሪያዎች ጋር ማሰባሰብ እንድንችል Python 2.7 እና Python 3 የራስጌ ፋይሎችን መጫን አለብን።

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

የ OpenCV ምንጭ ኮድ በማውረድ ላይ

ሲዲ ~

wget -O opencv.zip

መክፈት opencv.zip

የ opencv_contrib ማከማቻን በማውረድ ላይ

wget -O opencv_contrib.zip

መበተን opencv_contrib.zip

እንዲሁም OpenCV ን ለመጫን ምናባዊ አከባቢን ለመጠቀም ይመከራል።

sudo pip ጫን virtualenv virtualenvwrapper

sudo rm -rf ~/. መሸጎጫ/pip

አሁን ፣ virtualenv እና virtualenvwrapper ተጭኗል ፣ የሚከተሉትን መስመሮች ከታች ለማካተት የእኛን ~/. መገለጫ ማዘመን አለብን።

ወደ ውጭ መላክ WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenv ወደ ውጭ መላክ VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON =/usr/bin/python3 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

የእርስዎን የፓይዘን ምናባዊ አከባቢ ይፍጠሩ

mkvirtualenv cv -p python2

ወደተፈጠረው ምናባዊ አካባቢ ይቀይሩ

ምንጭ ~/. መገለጫ

ሥራን cv

NumPy ን በመጫን ላይ

pip ጫን numpy

OpenCV ን ያጠናቅሩ እና ይጫኑ

ሲዲ ~/opencv-3.3.0/

mkdir ግንባታ

ሲዲ ግንባታ

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = በርቷል / -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~/opencv_contrib -3.3.0/modules

በመጨረሻም OpenCV ን ያጠናቅሩ

ማድረግ -j4

ይህ ትእዛዝ ሩጫውን ከጨረሰ በኋላ። ማድረግ ያለብዎት እሱን መጫን ብቻ ነው።

sudo make ማዋቀር

sudo ldconfig

ደረጃ 7 - ለሮቨር የፒቶን ኮድ ማሄድ

Tracker.py የተባለ የፓይዘን ፋይል ይፍጠሩ እና የሚከተለውን ኮድ ይጨምሩበት።

sudo nano tracker.py

ኮድ:-

#ASAR ፕሮግራም

#ይህ ፕሮግራም ቀይ ኳስ ይከታተላል እና እንጆሪ ፓይ እንዲከተለው ያስተምራል። ማስመጣት sys sys.path.append ('/usr/local/lib/python2.7/site-package') ማስመጣት cv2 ማስመጣት numpy እንደ np ማስመጣት os ማስመጣት RPi. GPIO እንደ IO IO.setmode (IO. BOARD) IO.setup (7 ፣ IO. OUT) IO.setup (15 ፣ IO. OUT) IO.setup (13 ፣ IO. OUT) IO.setup (21 ፣ IO. OUT) IO.setup (22 ፣ IO. OUT) def fwd (): IO.ututput (21, 1)#የግራ ሞተር ወደፊት IO.output (22, 0) IO.output (13, 1)#የቀኝ ሞተር ወደፊት IO.output (15, 0) def bac (): IO.ututput (21, 0)#የግራ ሞተር ወደ ኋላ IO.ututput (22, 1) IO.ututput (13, 0)#የቀኝ ሞተር ወደኋላ IO.output (15, 1) def ryt (): IO.ututput (21, 0) #የግራ ሞተር ወደ ኋላ IO.ututput (22, 1) IO.ututput (13, 1) #Right Motor forward IO.output (15, 0) def lft (): IO.ututput (21, 1) #Left Motor forward IO.output (22, 0) IO.ututput (13, 0)#የቀኝ ሞተር ወደ ኋላ IO.output (15, 1) def stp (): IO.ututput (21, 0)#የግራ ሞተር ማቆሚያ IO.output (22, 0) IO.ututput (13, 0)#የቀኝ ሞተር ማቆሚያ IO.output (15, 0) ################################ ##################################################### ####################### def ዋና (): capWebcam = cv2. VideoCapture (0)#a የቪዲዮ ቀረጻ ነገር እና ከድር ካሜራ ጋር ተጓዳኝ ፣ 0 => 1 ኛ የድር ካሜራ ይጠቀሙ # የመጀመሪያውን ጥራት ህትመት አሳይ “ነባሪ ጥራት =” + str (capWebcam.get (cv2. CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) + “x” + str (capWebcam.get (cv2. CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) capWebcam.set /) + "x" + str (capWebcam.get (cv2. CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) capWebcam.is ከተከፈተ () == ውሸት ፦ # የቪዲዮ ቀረጻ ነገር ከድር ካሜራ ጋር የተጎዳኘ መሆኑን # ይፈትሹ "ስህተት ፦ ካፕ ዌብካም በተሳካ ሁኔታ አልደረሰም / n / n" # ካልሆነ ፣ ተጠቃሚው የስህተት መልእክት መመለስን # እና የመውጫ ተግባርን (ከፕሮግራሙ የሚወጣውን) ማየት እንዲችል os.system (“ለአፍታ አቁም”) ለማቆም የስህተት መልዕክትን ያቁሙ cv2.waitKey (1))! = 27 እና capWebcam.is ተከፍቷል (): # የኤስ ኤስ ቁልፉ እስኪጫን ወይም የድር ካሜራ ግንኙነት እስኪጠፋ ድረስ blnFrameReadSuccessf ully, imgOriginal = capWebcam.read () # ካልሆነ ቀጣዩን ክፈፍ ያንብቡ blnFrameRead በስኬት ወይም imgOriginal የለም የለም # ፍሬም ካልተነበበ በተሳካ ሁኔታ ያትሙ "ስህተት ፍሬም ከድር ካሜራ አልተነበበም / n" os.system ን ለማውጣት የስህተት መልእክት ("ለአፍታ አቁም") ተጠቃሚው ቁልፍ በሚጫንበት ጊዜ ተጠቃሚው የስህተት መልእክት መቋረጥ # መውጫውን ለማየት (ከፕሮግራሙ የሚወጣ) # imgHSV = cv2.cvtColor (imgOriginal ፣ cv2. COLOR_BGR2HSV) imgThreshLow = cv2.inRange (imgHSV) ፣ np.array ([0, 135 ፣ 135]) ፣ np.array ([18 ፣ 255 ፣ 255])) imgThreshHigh = cv2.inRange (imgHSV ፣ np.array ([165 ፣ 135 ፣ 135]) ፣ ቁ. ድርድር ([179 ፣ 255 ፣ 255])) imgThresh = cv2.add (imgThreshLow ፣ imgThreshHigh) imgThresh = cv2. GaussianBlur (imgThresh ፣ (3 ፣ 3) ፣ 2) imgThresh = cv2. ማስፋት (imgThresh (ቁ. 5 ፣ 5) ፣ np.uint8)) imgThresh = cv2.erode (imgThresh ፣ np.ones ((5 ፣ 5) ፣ np.uint8)) intRows ፣ intColumns = imgThresh.pepe circles = cv2. HoughCircles (imgThresh ፣ cv2. HOUGH_GRADIENT ፣ 5 ፣ intRows / 4) # ክበቦች ካሉ በተቀነባበረ ምስል ውስጥ ካሉ ሁሉም ክበቦች ጋር ተለዋዋጭ ክበቦችን ይሙሉ ምንም አይደለም # ክበቦች በክበብ ውስጥ IO.ututput (7, 1) በክበቦች ውስጥ ካልተገኙ ፕሮግራሙ በሚቀጥለው መስመር እንዳይሰናከል # ይህ መስመር አስፈላጊ ነው [0]: # ለእያንዳንዱ ክበብ x ፣ y ፣ ራዲየስ = ክበብ # x ፣ y እና ራዲየስ ህትመት “ኳስ አቀማመጥ x =” + str (x) +”፣ y =” + str (y) +”፣ ራዲየስ =” + str (ራዲየስ) # የህትመት ኳስ አቀማመጥ እና ራዲየስ obRadius = int (ራዲየስ) xAxis = int (x) ከሆነ obRadius> 0 & obRadius100 & xAxis180: ህትመት ("ወደ ቀኝ መንቀሳቀስ") ryt () elif xAxis <100: print ("Moving ግራ") lft () ሌላ: stp () ሌላ: stp () cv2. ክበብ (imgOriginal ፣ (x, y) ፣ 3 ፣ (0 ፣ 255 ፣ 0) ፣ -1) # በተገኘው ነገር መሃል ላይ ትንሽ አረንጓዴ ክበብ ይሳሉ cv2. ክበብ (imgOriginal ፣ (x, y) ፣ ራዲየስ) ፣ ((0 ፣ 0 ፣ 255) ፣ 3) # በተገኘው ነገር ዙሪያ ቀይ ክበብ ይሳሉ # ሌላ ለ # መጨረሻ ከሆነ IO.output (7 ፣ 0) cv2.namedWindow (“imgOriginal” ፣ cv2. WINDOW_AUTOSIZE) # መስኮቶችን ይፍጠሩ ፣ ለተወሰነ የመስኮት መጠን cv2.namedWindow (“imgThresh” ፣ cv2. WINDOW_AUTOSIZE) # ይጠቀሙ WINDOW_AUTOSIZE ወይም የመስኮት መጠን cv2.imshow (“imgOriginal” ፣ imgOri) መጠንን ለመለወጥ WINDOW_NORMAL ን ይጠቀሙ። ginal)#አሳይ windows cv2.imshow ("imgThresh", imgThresh) cv2.destroyAllWindow ()#መስኮቶችን ከማህደረ ትውስታ መመለስ ###################### ##################################################### ############################# _name_ == "_main_" ከሆነ ዋናው ()

አሁን ፕሮግራሙን ማካሄድ ብቻ ይቀራል

Python tracker.py

እንኳን ደስ አለዎት! የራስ-መንዳት ሮቨርዎ ዝግጁ ነው! በአልትራሳውንድ ዳሳሽ ላይ የተመሠረተ የአሰሳ ክፍል በቅርቡ ይጠናቀቃል እና ይህንን አስተማሪ አዘምነዋለሁ።

በማንበብዎ እናመሰግናለን!