Innholdsfortegnelse:
- Trinn 1: Kamerafeste:
- Trinn 2: Arduino og RC-Servomotorer:
- Trinn 3: Matlab -kode:
- Trinn 4: Forestillinger:
Video: Objektsporing - Kameramontakontroll: 4 trinn
2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:24
Hei alle sammen, I denne instruksjonsboken vil jeg vise deg fremskrittene som er gjort for objektsporingsprosjektet mitt. Her kan du finne den forrige instruerbare: https://www.instructables.com/id/Object-Tracking/ og her kan du finne en youtube spilleliste med alle videoene og kodeforklaringer:
Så, vi er endelig i stand til å bevege oss fra den rene programvaren og kodingsverdenen til den virkelige wolrd, sette kameraet på et feste og flytte feste for å følge objektet, la oss se hvordan!
Trinn 1: Kamerafeste:
Dette er kamerafeste vi skal bruke. Det er ikke fullt kompatibelt med webkameraet, og måten jeg festet kameraet til festet på er LITT rudimentær for å si det mildt: D
Men det vil gjøre det nå, og i fremtiden vil jeg sannsynligvis 3d -skrive ut en slags adapter eller bygge den helt fra bunnen av.
Denne typen montering blir ofte referert til som "pan og tilt mount" siden de har 2 motorer for å kontrollere pannen (rotasjon på horisontalplanet) og tilt (rotasjon rundt y-aksen eller "opp-ned"), som vist i bildet.
Trinn 2: Arduino og RC-Servomotorer:
For å kontrollere festet skal vi bruke 2 RC-Servomotorer og en Arduino Uno.
På bildet kan du se tilkoblingene som trengs:
Tilt servo: malt - brødbrett
VCC - brødbrett VCC
signal - pin D6
Pan servo: malt - brødbrett
VCC - brødbrett VCC
signal - pin D5
Trinn 3: Matlab -kode:
Arduino vil bli fullstendig kontrollert med Matlab, ved hjelp av arduino verktøykasse fra Matlab.
I denne delen finner du koden:
blueCircleFollow2.m er "hoved" -funksjonen, K_proportional1.m er et hjelpeskript kalt fra det andre skriptet, den inneholder i utgangspunktet proporsjonal kontrolleren.
Kontrollmetoden som brukes, er vist på bildet: referanseposisjonen vi vil at objektsirkelen skal være i er midten av skjermen, proporsjonal kontrolleren vil virke på servostyringssignalet for å få feilen, definert som sentrum av bildet - sirkel sentrum, til 0.
Trinn 4: Forestillinger:
Her kan du finne to videoer som viser hvordan algoritmen og kontrolleren utførte.
I den første, lengre videoen er koden, strukturen og kontrollstrategien dypere forklart, den andre videoen er et utdrag av den første som bare inneholder videoen av systemet som sporer objektet.
Som du kan se er algoritmen mer enn i stand til å følge objektet når det flyttes rundt, men jeg tror det er rom for forbedringer, introduserer mer kompleks kontroller enn bare proporsjonal (coff PID coff coff) og noen få andre ideer.
Hvis du har spørsmål, ikke nøl med å stille dem i kommentarene, og hvis du vil se de neste trinnene abonnere på min youtube -kanal, vil jeg fortsette å legge alt der!
Anbefalt:
Arduino bilvarslingssystem for omvendt parkering - Trinn for trinn: 4 trinn
Arduino Car Reverse Parking Alert System | Trinn for trinn: I dette prosjektet skal jeg designe en enkel Arduino Car Reverse Parking Sensor Circuit ved hjelp av Arduino UNO og HC-SR04 Ultrasonic Sensor. Dette Arduino -baserte bilreverseringssystemet kan brukes til autonom navigasjon, robotavstand og andre områder
Trinn for trinn PC -bygging: 9 trinn
Steg for trinn PC -bygging: Rekvisita: Maskinvare: HovedkortCPU & CPU -kjøler PSU (strømforsyningsenhet) Lagring (HDD/SSD) RAMGPU (ikke nødvendig) CaseTools: Skrutrekker ESD -armbånd/mathermal pasta m/applikator
Micro: bit MU Vision Sensor - Objektsporing: 7 trinn
Micro: bit MU Vision Sensor - Object Tracking: Så i denne instruksen skal vi begynne å programmere Smart Car som vi bygger i denne instruerbare og som vi installerte en MU vision sensor på i denne instruerbare.Vi skal programmere mikro: litt med litt enkel objektsporing, så det
Fargedetekteringsbasert objektsporing: 10 trinn
Fargedeteksjon basert objektsporing: Historie Jeg gjorde dette prosjektet for å lære bildebehandling ved hjelp av Raspberry PI og åpne CV. For å gjøre dette prosjektet mer interessant brukte jeg to SG90 Servomotorer og monterte kameraet på den. En motor pleide å bevege seg horisontalt og den andre motoren for å flytte vertikalt
Raspberry Pi - Autonom Mars Rover med OpenCV -objektsporing: 7 trinn (med bilder)
Raspberry Pi - Autonom Mars Rover med OpenCV -objektsporing: Drevet av en Raspberry Pi 3, åpen CV -gjenkjenning, ultralydsensorer og DC -motorer med gir. Denne roveren kan spore ethvert objekt den er trent for og bevege seg i alle terreng