Автомобиль, следующий по линии
Видеоурок 20 — Автомобиль, следующий по линии: https://singtown.com/learn/50037/
В этом примере показано использование метода get_regression() на камере OpenMV для получения линейной регрессии по области интереса (ROI). С помощью этого метода легко заставить робота следовать по всем линиям, направленным в одну общую сторону.
Эту программу можно использовать для патрулирования линии роботом, и результат получается очень хорошим.
Автомобиль, преследующий мяч
Видеоурок 9 — Автомобиль, преследующий мяч: https://singtown.com/learn/49239/
Подготовка материалов
Плата OpenMV x1:\
3D-печатное шасси автомобиля:
- Литиевая батарея 3.7В x1:
- Плата драйвера моторов TB6612 x1:
- Всенаправленное колесо (bull's eye) x2:
- Двигатель постоянного тока N20 x2 (включая крепление и колесо):
- Винт с гайкой M3*20 x2:
- Саморез M2*4 x2
Подключение схемы и проверка двигателей
Написание модуля автомобиля
Прежде всего, зачем вообще писать модуль? Управлять двигателем напрямую не так уж сложно. – Потому что так код становится максимально переиспользуемым, а логика управления не зависит от конструкции автомобиля. Для другого автомобиля достаточно просто заменить модуль.
car.py
from pyb import Pin, Timer
inverse_left=False #измените на True, чтобы инвертировать левое колесо
inverse_right=False #измените на True, чтобы инвертировать правое колесо
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)))
Сохраните этот файл как car.py и загрузите car.py на OpenMV в соответствии с использованием модулей.
Проверьте код в IDE:\ main.py
import car
while True:
car.run(100,100)
Проверьте, едет ли автомобиль вперёд. Если нет, измените inverse_left и inverse_right во второй и третьей строках, чтобы инвертировать левое или правое колесо и добиться движения вперёд.
Реализация ПИД-алгоритма
ПИД-алгоритм — очень распространённый алгоритм, используемый в системах управления, и в интернете есть множество материалов о его принципах.\ https://zh.wikipedia.org/wiki/PID控制器\ http://baike.baidu.com/link?url=-obQq78Ur4bTeqA10bIniO6y0euQFcWL9WW18vq2hA3fyHN3rt32o79F2WPE7cK0Di9M6904rlHD9ttvVTySIK\ Код очень простой. Я напрямую скопировал исходный код с полётного контроллера:\ https://github.com/wagnerc4/flight_controller/blob/master/pid.py\ Это копия из 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')
Также сохраните pid.py на OpenMV в соответствии с использованием модулей.
Настройка параметров для реализации слежения
Главное — настроить два параметра ПИ, http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/9418257
THRESHOLD = (5, 70, -23, 15, -57, 0) # Порог для тёмных объектов (в оттенках серого)...
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 (4800 пикселей) — O(N^2), максимум = 2 304 000.
#csi0.window([0,20,80,40])
csi0.snapshot(time = 2000) # ВНИМАНИЕ: при использовании QQVGA обработка
clock = time.clock() # кадра иногда может занимать несколько секунд.
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())
Если вы хотите сделать автомобиль, следующий по линии, просто используйте значения theta и rho объекта line, полученные этой программой (theta — угол найденного отрезка линии, rho — расстояние смещения), и используйте theta и rho для управления углом поворота автомобиля.
Rho важнее. Если вы не хотите использовать theta, можно обойтись одним rho.
Демонстрация работы:
