ライントレースカー

ビデオチュートリアル20 - ライントレースカー: https://singtown.com/learn/50037/

この例では、OpenMV Cam の get_regression() メソッドを使用して ROI の線形回帰を求める方法を示します。この方法を使うと、同じ方向を向いたすべての直線をロボットに簡単に追従させることができます。

このルーチンはロボットのライントレースに利用でき、非常に良好な効果が得られます。

ボールを追いかける車

ビデオチュートリアル9 - ボールを追いかける車: https://singtown.com/learn/49239/

材料を準備する

• OpenMV基板 x1:\

• 3Dプリントされた車体ベース:

• 3.7Vリチウム電池 x1:

• TB6612モータードライバーボード x1:

• ボールキャスターホイール x2:

• N20 DCモーター x2（固定ホルダー、タイヤ付き）:

• M3*20 ネジ・ナット x2:

• M2*4 タッピングネジ x2

回路を接続してモーターをテストする

車体のモジュールを作成する

まず、なぜモジュールを作成する必要があるのかを説明します。モーターを直接制御すること自体は難しくありません。しかし、モジュール化することでコードの再利用性が最も高くなり、制御ロジックが車体の構造から独立します。異なる車体に対応する場合は、車体用のモジュールを変更するだけで済みます。

car.py

from pyb import Pin, Timer
inverse_left=False  #True にすると左輪の回転方向を反転します
inverse_right=False #True にすると右輪の回転方向を反転します

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)))

上記のファイルを car.py として保存し、モジュールの使い方に従って car.py を OpenMV に保存してください。

IDE でコードをテストします。\ main.py

import car

while True:
    car.run(100,100)

車が前進しているかどうかを確認してください。前進していない場合は、2行目・3行目の inverse_left と inverse_right を変更して左右の車輪の回転方向を反転させ、車が前進するようにしてください。

PIDアルゴリズムの実装

PIDアルゴリズムは制御に広く使われているアルゴリズムで、その原理についてはインターネット上に多くの情報があります。\ https://zh.wikipedia.org/wiki/PID控制器\ http://baike.baidu.com/link?url=-obQq78Ur4bTeqA10bIniO6y0euQFcWL9WW18vq2hA3fyHN3rt32o79F2WPE7cK0Di9M6904rlHD9ttvVTySIK\ コードは非常にシンプルです。あるフライトコントローラーのソースコードをそのまま流用しています。\ https://github.com/wagnerc4/flight_controller/blob/master/pid.py\ これは ArduPilot のコードを流用したものです。\ 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')

続いて、モジュールの使い方に従って pid.py も OpenMV に保存してください。

パラメータを調整してライントレースを実現する

主な作業は、PI の2つのパラメータを調整することです。\ http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/9418257

THRESHOLD = (5, 70, -23, 15, -57, 0) # 暗い物体を検出するためのグレースケール閾値...
import csi, image, time
csi0 = csi.CSI()

from pyb import LED
import car
from pid import PID
rho_pid = PID(p=0.4, i=0)
theta_pid = PID(p=0.001, i=0)

LED(1).on()
LED(2).on()
LED(3).on()

csi0.reset()
csi0.vflip(True)
csi0.hmirror(True)
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QQQVGA) # 80x60（4,800ピクセル）- O(N^2)の最大値 = 2,3040,000。
#csi0.window([0,20,80,40])
csi0.snapshot(time = 2000)     # 警告: QQVGAを使用すると、1フレームの処理に
clock = time.clock()                # 数秒かかることがあります。

while(True):
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot().binary([THRESHOLD])
    line = img.get_regression([(100,100)], robust = True)
    if (line):
        rho_err = abs(line.rho)-img.width()/2
        if line.theta>90:
            theta_err = line.theta-180
        else:
            theta_err = line.theta
        img.draw_line(line, color = 127)
        print(rho_err,line.magnitude,rho_err)
        if line.magnitude>8:
            #if -40<b_err<40 and -30<t_err<30:
            rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1)
            theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1)
            output = rho_output+theta_output
            car.run(50+output, 50-output)
        else:
            car.run(0,0)
    else:
        car.run(50,-50)
        pass
    #print(clock.fps())

ライントレースカーを作りたい場合は、このプログラムで得られるラインオブジェクトの theta と rho の戻り値（theta は検出された線分の角度、rho はオフセット距離を表します）を使うだけで、theta と rho で車の角度を制御できます。

rho のほうがより重要です。theta を使わなくても、rho だけで動作させることができます。

動作の様子: