Cuprins:
- Pasul 1: Montarea camerei:
- Pasul 2: Motoare Arduino și RC-Servo:
- Pasul 3: Cod Matlab:
- Pasul 4: Spectacole:
Video: Urmărirea obiectelor - Controlul montării camerei: 4 pași
2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:45
Bună ziua tuturor, În acest instructabil vă voi arăta progresele realizate pentru proiectul meu de urmărire a obiectelor. Aici puteți găsi instructabilul anterior: https://www.instructables.com/id/Object-Tracking/ și aici puteți găsi o listă de redare YouTube cu toate videoclipurile și explicațiile codului:
Așadar, în cele din urmă suntem capabili să trecem de la lumea pur software-ului și a codificării la adevăratul lup, punând camera pe un suport și mutând suportul pentru a urmări obiectul, să vedem cum!
Pasul 1: Montarea camerei:
Aceasta este montura camerei pe care o vom folosi. Nu este pe deplin compatibil cu camera web și modul în care am fixat camera pe suport este UN MIC Rudimentar ca să spunem cel puțin: D
Dar o va face deocamdată și în viitor probabil voi imprima 3d un fel de adaptor sau îl voi construi complet de la zero.
Acest tip de montare este adesea denumit „montare panoramică și înclinată”, deoarece are 2 motoare pentru a controla panoul (rotația pe plan orizontal) și înclinarea (rotația în jurul axei y sau „sus-jos”), așa cum se arată în fotografia.
Pasul 2: Motoare Arduino și RC-Servo:
Pentru a controla montura, vom folosi 2 RC-Servo Motoare și un Arduino Uno.
În imagine puteți vedea conexiunile necesare:
Servomotor de înclinare: sol - masă de panou de măsurare
VCC - breadboard VCC
semnal - pin D6
Servomotor: masă - masă de panou
VCC - breadboard VCC
semnal - pin D5
Pasul 3: Cod Matlab:
Arduino va fi controlat în întregime cu Matlab, folosind arduino toolbox de la Matlab.
În această secțiune puteți găsi codul:
blueCircleFollow2.m este funcția „principală”, K_proportional1.m este un script auxiliar apelat din celălalt script, conține practic controlerul proporțional.
Abordarea de control utilizată este prezentată în imagine: poziția de referință la care dorim să fie cercul obiectului este centrul ecranului, controlerul proporțional va acționa asupra semnalului de control servos pentru a obține eroarea, definită ca centru de imagine - cerc centru, la 0.
Pasul 4: Spectacole:
Aici puteți găsi două videoclipuri care arată cum a funcționat algoritmul și controlerul.
În primul videoclip, mai lung, codul, structura și strategia de control sunt explicate mai profund, al doilea videoclip este un extract din primul care conține doar videoclipul sistemului care urmărește obiectul.
După cum puteți vedea, algoritmul este mai mult decât capabil să urmărească obiectul atunci când este mutat, dar cred că există loc pentru îmbunătățiri, introducând un controler mai complex decât proporțional (coff PID coff coff) și alte câteva idei.
Dacă aveți întrebări, nu ezitați să le adresați în comentarii și, dacă doriți să vedeți pașii următori, abonați-vă la canalul meu de YouTube, voi continua să pun totul acolo!
Recomandat:
Senzor de viziune MU Micro: bit - Urmărirea obiectelor: 7 pași
Micro: bit MU Vision Sensor - Object Tracking: Deci, în acest instructable vom începe programarea Smart Car pe care o construim în acest instructable și că am instalat un senzor de viziune MU în acest instructable. Vom programa micro: bit cu o urmărire simplă a obiectelor, așa că
Urmărirea obiectelor Opencv: 3 pași
Urmărirea obiectelor Opencv: detectarea obiectelor în mișcare este o tehnică utilizată în viziunea computerizată și procesarea imaginilor. Mai multe cadre consecutive dintr-un videoclip sunt comparate prin diferite metode pentru a determina dacă este detectat vreun obiect în mișcare. Detectarea obiectelor în mișcare a fost folosită pentru
Senzor de viziune micro: bit MU - Urmărirea obiectelor: 6 pași
Senzor de viziune MU Micro: bit - Obiecte de urmărire: Acesta este al patrulea ghid al senzorului de viziune MU pentru micro: biți. Aici voi trece prin modul de urmărire a obiectelor cu micro: bit și să scriu coordonatele pe un ecran OLED. În celelalte ghiduri am trecut prin modul de conectare a micro: bit la
Urmărirea obiectelor bazate pe detectarea culorii: 10 pași
Urmărirea obiectelor bazate pe detectarea culorilor: Povestea Am făcut acest proiect pentru a învăța procesarea imaginilor folosind Raspberry PI și CV deschis. Pentru a face acest proiect mai interesant, am folosit două servomotoare SG90 și am montat camera pe acesta. Un motor folosit pentru a se deplasa orizontal și al doilea motor folosit pentru a se deplasa vertical
Raspberry Pi - Rover autonom Mars cu urmărirea obiectelor OpenCV: 7 pași (cu imagini)
Raspberry Pi - Rover autonom Mars cu urmărirea obiectelor OpenCV: alimentat de un Raspberry Pi 3, recunoaștere a obiectelor Open CV, senzori cu ultrasunete și motoare de curent continuu. Acest rover poate urmări orice obiect pentru care este antrenat și se poate deplasa pe orice teren