Innholdsfortegnelse:
- Trinn 1: Videoopplæring - trinnvis
- Trinn 2: Kretsdiagram
- Trinn 3: Installasjonsguide - OpenCV og Pip
- Trinn 4: Angi parametere
- Trinn 5: Kildekode
Video: Oppdag bevegelse og ødelegg mål! Autonomt DIY -prosjekt: 5 trinn
2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:22
Oppdag bevegelse og ødelegg mål
I denne videoen viser jeg deg hvordan du bygger et DIY bevegelsessporingsprosjekt med en Raspberry Pi 3. Prosjektet er autonomt, så det beveger seg og skyter pistolen når den oppdager bevegelse. Jeg brukte lasermodul for dette prosjektet, men du kan enkelt endre endre denne bygningen for å bruke en Nerf i stedet.
Dette prosjektet lar deg oppdage og spore en person med OpenCV og deretter utløse en enhet (for eksempel en laser eller pistol).
Trinn 1: Videoopplæring - trinnvis
Maskinvarekomponenter
Du kan nå maskinvaren som ble brukt i prosjektet fra koblingene nedenfor:
Raspberry Pi 3 Model B+
Raspberry Pi -adapter
Stepper Motor HAT
Adapter 12V for motorhatt
Relémodul
Pi -vifte 5V
Pi V2 offisielt kamera eller webkamera PC -kamera
Lasermodul 5V eller Nerf -pistol
Stepper remskive
Lim
M3 skruer
L formbrakett
Akselkobling
Lineær skinnestang
Buntebånd
MDF -ark
Spraymaling
Trinn 2: Kretsdiagram
Du kan fullføre tilkoblingene i henhold til kretsen ovenfor. GPIO22 -pinne brukes til relékontroll i koden.
RELAY_PIN = 22
Trinn 3: Installasjonsguide - OpenCV og Pip
1. Kontroller at pip er installert
sudo apt-get install python pip
www.pyimagesearch.com/2018/09/19/pip-install-opencv/
2. Installer OpenCV 3. Følg alle trinnene for python 3 -instruksjoner
www.pyimagesearch.com/2016/04/18/install-guide-raspberry-pi-3-raspbian-jessie-opencv-3/
3. Sett opp I2C på Raspberry Pi
learn.adafruit.com/adafruits-raspberry-pi-lesson-4-gpio-setup/configuring-i2c
4. Installer Adafruit stepper motor HAT -bibliotek
sudo pip installer git+https://github.com/adafruit/Adafruit-Motor-HAT-Python-Library
5. I2C -adresse
Hvis du bruker et annet Raspberry Pi Stepper Motor Expansion Board enn Adafruit Stepper Motor HAT (akkurat som i videoen), oppdaterer du I2C -adressen eller frekvensverdien med følgende. (Denne adressen er bare kompatibel med brettet i videoen, standardverdien er tom for Adafruit Stepper Motor HAT)
self.mh = Adafruit_MotorHAT ()
til
self.mh = Adafruit_MotorHAT (0x6F)
i kildekoden (mertracking.py)
for mer informasjon:
6. Sørg for å lage ditt virtuelle miljø med det ekstra flagget
mkvirtualenv cv-system-site-packages -p python3
7. Åpne Terminal og Aktiver det virtuelle miljøet
workon cv
8. Klon dette depotet
git klon [email protected]: MertArduino/RaspberryPi-Mertracking.git
9. Naviger til katalogen
cd RaspberryPi-Mertracking
10. Installer avhengigheter til ditt virtuelle miljø
pip installer imutils RPi. GPIO
11. Kjør koden
python mertracking.py
Trinn 4: Angi parametere
mertracking.py har et par parametere du kan angi:
MOTOR_X_REVERSED = Feil
MOTOR_Y_REVERSED = Falsk MAX_STEPS_X = 20 MAX_STEPS_Y = 10 RELAY_PIN = 22
I2C -adresse eller frekvens
self.mh = Adafruit_MotorHAT (0x6f)
Hastigheten på trinnmotorene
self.sm_x.setSpeed (5)
self.sm_y.setSpeed (5)
Trinn/omdreining av trinnmotorene
self.sm_x = self.mh.getStepper (200, 1)
self.sm_y = self.mh.getStepper (200, 1)
Delay Time for Relay Trigger
time.sleep (1)
Du kan endre trinntypen med følgende kommandoer
Adafruit_MotorHAT. MICROSTEP
MICROSTEP - ENKEL - DOBBEL - INTERLEAVE
Trinn 5: Kildekode
Få koden fra GitHub -
Klon dette depotet:
git klon [email protected]: MertArduino/RaspberryPi-Mertracking.git
Anbefalt:
Oppdag vibrasjoner ved hjelp av en piezoelektrisk støttappemodul: 6 trinn
Oppdag vibrasjoner ved hjelp av en piezoelektrisk støttappsmodul: I denne opplæringen lærer vi hvordan du oppdager støtvibrasjoner ved hjelp av en enkel piezoelektrisk sensor -vibrasjonsmodul og Visuino. Se en demonstrasjonsvideo
Oppdag hindringer asynkront med ultralyd: 4 trinn
Oppdag hindringer asynkront med ultralyd: Jeg bygger for moro skyld en robot som jeg vil flytte autonomt inne i et hus. Det er et langt arbeid, og jeg gjør trinn for trinn. Dette instruerbare fokuset på gjenkjenning av hindringer med Arduino Mega. Ultralydsensorer HC-SR04 vs HY-SRF05 er billige og
Autonomt plantevanningssystem: 4 trinn
Autonomous Plant Watering System: Dette prosjektet presenterer et smart autonomt plantevanningssystem. Systemet er autonomt i energi ved hjelp av et 12v batteri og et solcellepanel, og vanner anlegget når de riktige forholdene er klare, med et gjennomtenkt (håper jeg) feilsikkert system. Det jeg
Oppdag den beste måten å skjerpe et foto: 8 trinn
Oppdag den beste måten å skjerpe et foto: Bruk Photoshop Elements til å skjerpe myke detaljer mens du holder artefakter i sjakk Det er flere grunner til at et fotografi kan se litt mykt ut. Til å begynne med kan det hende at kameraets autofokus (AF) -punkt ikke har overlappet det viktigste interesseområdet, fordi
Oppdag objekter mens du kjører RC -bil: 9 trinn
Oppdag objekter mens du kjører RC -bil: Dette prosjektet handler om bruk av ultralydsensorer på en bil for å oppdage hindringer