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  • 2020-07-10 09:35:53

    恩智浦智能车摄像头循迹部分

    		对于恩智浦智能车竞赛已经举行了14届,从以往的电磁车已经逐渐转变成了用摄像头进行循迹。与电磁循迹对比,摄像头拥有着诸多优势,但摄像头对于很多新手入门来说却是比较困难的。下面将给新手介绍我们对摄像头循迹部分的处理。大家都知道,单片机从摄像头采集到数据后,必须对图像进行相应的二值化(即0,1)后才方便对图像进行处理。在得到二值化图像后如何进行处理并且进行巡线呢?
    一获取中线
    
    	for(j=MT9V032_H-5;j>20;j--)
     	{			
    				for(i = 0 ;i <=MT9V032_W/2;i++)
    				{
    					if(i==MT9V032_W/2-2)
    					{	
    						left=MT9V032_W/2;
    						break;
    					}
    					if(img[j][MT9V032_W/2-i] <= 10 && img[j][MT9V032_W/2-i-1] <= 10)
    					{	left = i;break;}												
    				}
    				for(i = 0 ;i < MT9V032_W/2;i++)
    				{	
    					if(i==MT9V032_W/2-2)
    					{	
    						right=MT9V032_W/2;
    						break;
    					}
    					if(img[j][MT9V032_W/2+i] <= 10 && img[j][MT9V032_W/2+1+i] <= 10)
    					{	right = i;break;}		
    				}
    				if(j<30)
    					midder[j]=MT9V032_W/2-(left-right)*1.5;
    				else
    					midder[j]=MT9V032_W/2-(left-right);
    				minder=minder+(MT9V032_W/2-midder[j]);		
    				
    	}
    
    获取中线的原理在于图像的中线下方往两边进行找黑线,找到黑线后进行记录。并且两边的黑线到中点的距离进行作差,即可得到对应该横的中点值,依次往上进行寻找中线,最后把所有中点与中线的误差积累在minder变量中即可得到车子里中线的偏差。
    但这样获得中线的方式存在一个问题:当车模快在过弯时摄像头拍摄的位置将不会是赛道的方向,拍摄的位置可能为赛道的外侧,那么计算中线的位置将会出现问题。因此我们需要引入一个结束点,在查找中线时检测到巡线位置已经到达边缘时暂停结束巡线详细代码如图
    
    				if(midder[j]<10||midder[j]>MT9V032_W-10||j<21)
    				{
    					if(j>60)
    						minder=minder*j*3.4;
    					else
    						minder=minder*j*0.03;
    					if(minder>2000)minder=2000;
    					if(minder<-2000)minder=-2000;
    					break;
    				}
    

    具体的比例系数需要大家对自己的车模进行一一的调整。

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    PID详解3(摄像头循迹分析)

    看了那么多成功的案例和大佬们的分享、讲解,终于轮到我们自己来设计PID了。

    首先需要分析的是,想要用PID,我们得先知道,我们需要通过传感器拿到哪些参数,我们处理后要得到的是什么参数,然后才是设计PID控制器。这个很重要,毕竟“方向”才是最重要的。在很多以后的工作中,也一定要先弄明白方向和目的,避免犯迷糊。

    分析:
    1. 我们通过PWM波控制车轮速度,通过两轮差速完成转向,所以我们需要的参数是赋给两轮的车速,但又不是速度本身,而是 T I M S e t C o m p a r e x ( T I M x , a x 1 ) TIM_SetComparex(TIMx,ax1) TIMSetComparex(TIMx,ax1)中的这个ax1的值。它与车速之间的关系并不是很明确。这里我们来计算一下具体的关系,不然就是一个隐患:

    ps:今天是见识到CSDN的鱼龙混杂了。。。看到好多个概念错误还写的贼自信,到处查资料,去伪存真,得到我下面的结论,应该是没什么问题了。

    PWM在初始化时,需要两个参数自主设定:
    1.TIM_Period:=ARR 定时器周期,
      也就是当计数器内的值变化到该值时,相关事件标志位。
    2.TIM_Prescaler:定时器预分频,
      时钟源内部时钟经过这个分频处理才是定时器的时钟
    
    在通用定时器中,内部时钟72MHZ,所以定时器内部时钟
    CLK = 72M / (TIM_Prescaler + 1) Hz
    也就是计数器每1s该时钟增加CLK次
    
    然后计数器内数字变化成为TIM_Period后,结束。
    
    For example:
    if TIM_Prescaler = (7200 - 1)
     => CLK = 72M / 7200 = 10K
    if TIM_Period = 5000-1 (from 0 to 5000 = 5000-1)
    
    ==>> 定时为0.5s(周期)的定时器(5000*(1/10KHz))
    

    周期: T = ( T I M P e r i o d + 1 ) ∗ ( T I M P r e s c a l e r + 1 ) 72 M T = \frac{(TIM_Period + 1)*(TIM_Prescaler+1)}{72M} T=72M(TIMPeriod+1)(TIMPrescaler+1)

    在此给定的定时器之上,我们再调用
    function:TIM_SetComparex(TIMx,CCRx)
    
    来看看波形:

    首先了解一下两个参数:
    TIM_OCPolarity 和TIM_OCInitTypeDef.TIM_OCMode :

    2 .1 TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High,

    高电位为有效电平。

    2 .2 TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_low,

    低电位为有效电平。

    1 .1 若TIM_OCInitTypeDef.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1时:

    在向上计数时,一旦TIMx_CNT<TIMx_CCR1时通道1为有效电平,否则为无效电平;
    在向下计数时,一旦TIMx_CNT>TIMx_CCR1时通道1为无效电平(OC1REF=0),否则为有效电平

    1 .2 若TIM_OCInitTypeDef.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM2时:

    在向上计数时,一旦TIMx_CNT<TIMx_CCR1时通道1为无效电平,否则为有效电平;
    在向下计数时,一旦TIMx_CNT>TIMx_CCR1时通道1为有效电平,否则为无效电平

    这里我找到一个图:显然这里是
    TIM_OCPolarity_High、TIM_OCMode_PWM2;

    TIM_OCPolarity_low、TIM_OCMode_PWM1

    初始为低电平,未到设定值时时低电平
    在这里插入图片描述这个图很容易让我们知道PWM的形成了,以及占空比的概念也很形象了。
    占空比D = (t2 - t1)/t2 ,但这里我们并不能直接得到时间轴上的值,因此我们从比例相同的角度,用计数值来表示这个量。

    D = 1 − ( C C R / ( A R R + 1 ) D = 1 - (CCR/(ARR+1) D=1(CCR/(ARR+1)
         ~~~~     

    若采用High PWM1或Low 2,图有所变化

    D = C C R / ( A R R + 1 ) D = CCR/(ARR+1) D=CCR/(ARR+1)

    D的作用:

    很多人抓到PWM都知道,我靠控制占空比控制车速,但其实很多人都不知道为什么可以控制,都是似懂非懂罢了。
    这里其实要从电机角度来,其实占空比最终的目的是改变电机的电枢电压。
    V l = V ∗ D V_l= V * D Vl=VD
    所以到底这个compare值和车速的数学表达式关系到底是什么很难确定,不同的电机、不同的环境都有影响,所以大家还是借助自己手上的电机实体进行测试吧。。。

    设计PID控制器

    磨磨蹭蹭这么久,总算到了设计PID的时候,为了上面这一段PID真的是花了不少时间。。其实一开始就看手册反倒不会这么麻烦,都怪我太相信博文了。。。

    分析

    我们来分析这个摄像头传感器的PID巡线:

    err是什么:巡线为目标,则轨迹下起点与图像中线的距离可以作为err。

    P控制器

    V = K P ∗ e r r ( t ) V =K_P*err(t) V=KPerr(t)

    D控制器

    V V V+= K D ∗ ( e r r [ t ] − e r r [ t − 1 ] ) K_D*(err[t]-err[t-1]) KD(err[t]err[t1])

    I控制器

    A L L e r r ALLerr ALLerr+=err(t)$$
    V V V+= K I ∗ ( A L L e r r ) K_I*(ALLerr) KI(ALLerr)

    最后的
    TIM_sercmparex(TIMx,compare1)
    TIM_sercmparey(TIMx,compare2)

    compare1 = fixed + V
    compare2 = fixed - V

    具体实操

    xxx-4.1
    完成理论分析

    4.1-

    完成理论分析下一步我们就要开始实际设计编程了。

    这里我们采用的是OV7725摄像头作为传感器。

    展开全文
  • 摄像头循迹openmv.zip

    2021-07-26 23:26:45
    STM32F1 摄像头寻迹 寻红线 openmv串口通讯
  • pid摄像头循迹(opencv和openmv)

    千次阅读 多人点赞 2021-06-12 21:42:45
    摄像头进行循迹的方法参考 之前用openmv做了一个循迹小车,效果还不错,实验室里做了汇报,这里也同步分享一下制作的一些细节。 小车灰常简陋,当时硬件水平有限,轻喷>_< csdn视频放不出来,只能放已经...

    用摄像头进行循迹的方法参考

    去年用openmv做了一个循迹小车,效果还不错,实验室里做了汇报,这里也同步分享一下制作的一些细节。
    小车灰常简陋,当时硬件水平有限,轻喷>_<
    在这里插入图片描述
    csdn视频放不出来,只能放已经投稿的视频,这里就不展示了叭。
    运行效果其实和openmv官方教程给的视频里小车效果类似,大家可以作为参考。

    硬件选型方面

    1. 稳压模块x2
    2. 9v锂电池x1
    3. openmv
    4. 减速电机(6v 280rpm)
    5. 万向轮
    6. L298N直流电机驱动模块
      (插一下,这里的稳压可以稳压到7V和3.3V,L298N本身可以将电压稳压到5V)

    软件思路

    在这里插入图片描述
    如上图所示,分为图像预处理、线性拟合以及PID控制转速。

    一.图像预处理:

    1.按阈值取二值化 (可以加入中值滤波或高斯滤波)
    2.腐蚀操作 (去除噪点)
    3.膨胀操作(可有可无)
    因为openmv的算力有限,若是同时加上了膨胀和腐蚀操作,运行循迹程序时帧率会变得很低(可能低于15fps)。

    代码部分

    图像预处理在openmv和opencv中均有现成的库函数,直接调用即可。
    1.openmv

    img.dilate(2) #膨胀
    img.erode(2)# 腐蚀
    img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) # 按阈值二值化
    

    2.opencv

    mask=cv2.inRange(img,black_min,black_max) #二值化
    kernel=np.ones((3,3),np.uint8) #半径大小
    erode=cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_ERODE,kernel)# 腐蚀
    

    腐蚀膨胀 示意图如下所示:
    在这里插入图片描述

    二.线性拟合

    这里的线性拟合采用的是最小二乘法进行拟合,遍历所有像素点,复杂度为O(n²)
    openmv有现成的库函数:

    line = img.get_regression([(100,100,0,0,0,0)], robust = True)

    官网给的解释是快速鲁棒线性回归
    可以直接返回得到拟合的直线对象

    参考文档:https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.image.html?highlight=get_regression#image.get_regression

    官方文档介绍:
    在这里插入图片描述

    opencv线性拟合:

    由于我没有找到相关的线性拟合函数,于是自己写了一个函数:
    传入参数img为二值化图像,result为原图。

    # 线性拟合
    def liner(img,result):
        # print(img)
        n=[len(img[:,0]),len(img[0,:])]
        # print(n,'n')
        (x_point,y_point)=np.nonzero(img)
        if len(x_point)<2:
            return 0
        f1 = np.polyfit(x_point, y_point,1)
        p1 = np.poly1d(f1)
        point1=(int(p1(0)),0)
        point2=(int(p1(n[0])),n[0])
        print(point2,point1)
        result = cv2.line(result, (int(n[1]/2),0) , (int(n[1]/2),n[0]), (0, 0, 255),2)
        result=cv2.line(result,point1,point2,(0,255,0),2)
        cv2.imshow('inside',result)
        print(f1)
        return [n[1]/2-p1(n[0]),f1[1]]
    

    返回值为拟合的直线与图像下方中点的距离和函数的k值
    运行效果如下:

    在这里插入图片描述
    从左到右分别为:
    1.腐蚀后的图像 2.拟合效果图像 3.二值化图像

    实际在树莓派上运行时,帧率也比较高,拟合效果也比较好。

    在这里插入图片描述
    可以看到有81帧每秒,运行速度较为不错。

    三.PID控制

    在这里插入图片描述
    pid算法对于熟悉控制算法来说已经是非常常见的算法了,这里就不过多介绍,直接贴代码:
    (这里pid的调整输入为角度theta和距离rho)

    import time
    from math import pi, isnan
    
    # 定义pid
    class PID:
        _kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0
        _last_error = _last_derivative = _last_t = 0
        _RC = 1/(2 * pi * 20) # 车身参数
        def __init__(self, p=0, i=0, d=0, imax=0):
            self._kp = float(p) # 比例
            self._ki = float(i) # 积分
            self._kd = float(d) # 微分
            self._imax = abs(imax)
            self._last_derivative = float('nan')
    
        def get_pid(self, error, scaler):
            tnow = time.time()*1000 # 当前时间,单位为ms
            dt = tnow - self._last_t
            output = 0
            if self._last_t == 0 or dt > 1000:
                dt = 0
                self.reset_I() # 防止积分系数过大
            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')
    
    

    一些问题:

    newimg=155*np.ones(shape,dtype = np.uint8)

    在转化时注意类型转化

    img=cv2.resize(img,(480,640))

    cv2.inRange %用于按阈值取二值化的函数:

    关于控制直流电机:

    openmv中控制电机可以采用定时器输出pwm来控制电机
    而在树莓派中可以调用RPi.GPIO库或pigpio库来实现。
    以RPi.GPIO库为例:

    p = GPIO.PWM(channel, frequency)
    p.start(dc)   # dc 代表占空比(范围:0.0 <= dc <= 100.0)
    p.ChangeFrequency(freq)   # freq 为设置的新频率,单位为 Hz
    p.ChangeDutyCycle(dc)  # 范围:0.0 <= dc <= 100.0
    
    展开全文
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    一.要求

    请添加图片描述
    请添加图片描述

    成品展示

    请添加图片描述
    视频链接

    二.实现思路

    因为ministm32板载资源有限,摄像头模块需要占用大量的IO口,同时调试过程中需要用到LCD,因此我们使用了ministm32+c8t6串口通讯共同控制小车。

    我们使用的是正点原子官方的ov7725,默认输出是QVGA的RGB图像,但为了加速处理的速度,我们将画面进行了裁剪,变成了160*160,且因为我们只需要道路的二值化图像,因此我们直接配置ov7725寄存器,使其输出灰度图像,修改位置和内容放在下图。![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a07736cdfb0f4b6f8f565b3cef1e5b3b.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmFqdWt1dXV1,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    

    在得到灰度图后,设置合适的阈值,将图像二值化。在寻找阈值的过程中我们看到了很多动态寻找阈值的方法,但根据实际情况分析我们的赛道并不需要动态阈值,通过PS对赛道图片处理我们得到了相对合适的阈值。
    请添加图片描述
    得到图片后我们对其进行膨胀处理,因为160160的图片对我们而言仍然大,我们以十个像素为步数将画面分割成1616个方格,并根据方格内黑白像素的占比将其二值化为16*16的二值化图像。
    接下来是寻找赛道边界。
    我们从画面最左边向右寻找,当找到一个点从白色跳变成黑色,则它就是左边界,再从左边界继续向右寻线,当找到一个从黑色跳变为白色的点,就是右边界。将左右边界相加并除以二得到赛道中心值,计算中心值与画面正中央的值相减,得到偏差值,小于0则应左转,反之右转,根据偏差值的大小映射到舵机上,动态控制偏转角的大小,即偏差大小车转的角度就大,偏差小小车转的角度就小。

    工程文件

    展开全文
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  • 【方法】树莓派小车自动循迹摄像头

    万次阅读 多人点赞 2018-12-28 10:35:07
    今天我们来介绍一下树莓派小车的循迹教程 首先看一个效果视频 说明 该小车的硬件是:树莓派+L298N,其实用Arduino也是一样的,下位机只提供一个车轮的控制,视觉识别都是通过树莓派完成的 看到这样一个赛道,赛道是...

空空如也

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