El coche que persigue la pelota
Video tutorial 9 - El coche que persigue la pelota: https://singtown.com/learn/49239/
Video Tutorial 21 - Un coche que persigue otros objetos: https://singtown.com/learn/50041/
Preparar los materiales
Placa de circuito OpenMV x1:\
Base de coche impresa en 3D:
- Batería de litio de 3.7V x1:
- Placa controladora de motor TB6612 x1:
- Rueda de ojo de buey x2:
- Motor DC N20 x2 (incluyendo base fija, incluyendo neumático):
- Tuerca de tornillo M3*20 x2:
- Tornillo autorroscante M2*4 x2
Conectar el circuito y probar el motor
Escribir el módulo del coche
En primer lugar, ¿por qué necesitamos escribir un módulo? No es difícil manejar el motor directamente. – Porque esto ofrece la mejor reutilización de código, y la lógica de control es independiente de la estructura del coche. Para diferentes coches, basta con cambiar el módulo del coche.
car.py
from pyb import Pin, Timer
inverse_left=False #change it to True to inverse left wheel
inverse_right=False #change it to True to inverse right wheel
ain1 = Pin('P0', Pin.OUT_PP)
ain2 = Pin('P1', Pin.OUT_PP)
bin1 = Pin('P2', Pin.OUT_PP)
bin2 = Pin('P3', Pin.OUT_PP)
ain1.low()
ain2.low()
bin1.low()
bin2.low()
pwma = Pin('P7')
pwmb = Pin('P8')
tim = Timer(4, freq=1000)
ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma)
ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb)
ch1.pulse_width_percent(0)
ch2.pulse_width_percent(0)
def run(left_speed, right_speed):
if inverse_left==True:
left_speed=(-left_speed)
if inverse_right==True:
right_speed=(-right_speed)
if left_speed < 0:
ain1.low()
ain2.high()
else:
ain1.high()
ain2.low()
ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed)))
if right_speed < 0:
bin1.low()
bin2.high()
else:
bin1.high()
bin2.low()
ch2.pulse_width_percent(int(abs(right_speed)))
Guarda el archivo anterior como car.py, y guarda car.py en OpenMV según el uso del módulo.
Prueba el código en el IDE:\ main.py
import car
while True:
car.run(100,100)
Verifica si el coche se mueve hacia adelante. Si no es así, cambia inverse_left e inverse_right en la segunda y tercera línea para invertir la rueda izquierda o derecha, y así asegurarte de que el coche se mueva hacia adelante.
car.run(left_speed, right_speed) tiene dos parámetros, uno es la velocidad de la rueda izquierda y el otro es la velocidad de la rueda derecha.
Si el parámetro de velocidad es un número positivo, girará hacia adelante; si es un número negativo, girará hacia atrás. Cuanto mayor sea el número de 0 a 100, más rápido será.
Implementación del algoritmo PID
El algoritmo PID es un algoritmo muy común usado en control, y hay muchos principios disponibles en Internet.\ https://zh.wikipedia.org/wiki/PID控制器\ http://baike.baidu.com/link?url=-obQq78Ur4bTeqA10bIniO6y0euQFcWL9WW18vq2hA3fyHN3rt32o79F2WPE7cK0Di9M6904rlHD9ttvVTySIK\ El código es muy sencillo. Copié directamente el código fuente de un controlador de vuelo:\ https://github.com/wagnerc4/flight_controller/blob/master/pid.py\ Es una copia de ArduPilot\ https://github.com/ArduPilot/ardupilot
pid.py
from pyb import millis
from math import pi, isnan
class PID:
_kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0
_last_error = _last_derivative = _last_t = 0
_RC = 1/(2 * pi * 20)
def __init__(self, p=0, i=0, d=0, imax=0):
self._kp = float(p)
self._ki = float(i)
self._kd = float(d)
self._imax = abs(imax)
self._last_derivative = float('nan')
def get_pid(self, error, scaler):
tnow = millis()
dt = tnow - self._last_t
output = 0
if self._last_t == 0 or dt > 1000:
dt = 0
self.reset_I()
self._last_t = tnow
delta_time = float(dt) / float(1000)
output += error * self._kp
if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:
if isnan(self._last_derivative):
derivative = 0
self._last_derivative = 0
else:
derivative = (error - self._last_error) / delta_time
derivative = self._last_derivative + \
((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \
(derivative - self._last_derivative))
self._last_error = error
self._last_derivative = derivative
output += self._kd * derivative
output *= scaler
if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:
self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time
if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax
elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax
output += self._integrator
return output
def reset_I(self):
self._integrator = 0
self._last_derivative = float('nan')
Guarda también pid.py en OpenMV según el uso del módulo.
Ajustar los parámetros para lograr el seguimiento
Lo principal es ajustar los dos parámetros de PI, http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/9418257
# Ejemplo de detección de blobs
#
# Este ejemplo muestra cómo usar la función find_blobs para encontrar blobs
# de color en la imagen. Este ejemplo en particular busca objetos verde oscuro.
import csi, image, time
import car
csi0 = csi.CSI()
from pid import PID
# Es posible que necesites ajustar la configuración anterior para rastrear
# objetos verdes... Selecciona un área en el framebuffer para copiar los
# ajustes de color.
csi0.reset() # Inicializa el sensor de la cámara.
csi0.pixformat(csi.RGB565) # usa RGB565.
csi0.framesize(csi.QQVGA) # usa QQVGA por velocidad.
csi0.snapshot(frames=10) # Deja que la nueva configuración surta efecto.
csi0.auto_whitebal(False) # desactiva esto.
clock = time.clock() # Registra los FPS.
# Para que el seguimiento de color funcione realmente bien, idealmente
# deberías estar en un entorno muy, muy, muy controlado donde la iluminación
# sea constante...
green_threshold = (76, 96, -110, -30, 8, 66)
size_threshold = 2000
x_pid = PID(p=0.5, i=1, imax=100)
h_pid = PID(p=0.05, i=0.1, imax=50)
def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob[2]*blob[3] > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob[2]*blob[3]
return max_blob
while(True):
clock.tick() # Registra los milisegundos transcurridos entre snapshots().
img = csi0.snapshot() # Toma una foto y devuelve la imagen.
blobs = img.find_blobs([green_threshold])
if blobs:
max_blob = find_max(blobs)
x_error = max_blob[5]-img.width()/2
h_error = max_blob[2]*max_blob[3]-size_threshold
print("x error: ", x_error)
'''
for b in blobs:
# Dibuja un rectángulo alrededor del blob.
img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
img.draw_cross((b[5], b[6])) # cx, cy
'''
img.draw_rectangle(max_blob[0:4]) # rect
img.draw_cross((max_blob[5], max_blob[6])) # cx, cy
x_output=x_pid.get_pid(x_error,1)
h_output=h_pid.get_pid(h_error,1)
print("h_output",h_output)
car.run(-h_output-x_output,-h_output+x_output)
else:
car.run(18,-18)