Съдържание:
- Стъпка 1: Монтаж на камерата:
- Стъпка 2: Arduino и RC-серво мотори:
- Стъпка 3: Matlab код:
- Стъпка 4: Изпълнения:
Видео: Проследяване на обекти - Контрол на монтирането на камерата: 4 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:53
Здравейте всички, В този Instructable ще ви покажа напредъка, постигнат за моя проект за проследяване на обекти. Тук можете да намерите предишния Instructable: https://www.instructables.com/id/Object-Tracking/ и тук можете да намерите плейлисти в YouTube с всички видеоклиповете и обясненията на кода:
И така, най -накрая сме в състояние да преминем от чисто софтуерния и кодиращия свят към истинския вълк, поставяйки камерата на стойка и премествайки стойката, за да следва обекта, нека видим как!
Стъпка 1: Монтаж на камерата:
Това е стойката за камера, която ще използваме. Не е напълно съвместим с уеб камерата и начинът, по който фиксирах камерата към стойката, е МАЛКО елементарен, меко казано: D
Но това ще стане за сега и в бъдеще вероятно ще отпечатам 3D адаптер или ще го изградя напълно от нулата.
Този вид монтиране често се нарича "монтаж на наклон и накланяне", тъй като те имат 2 двигателя за управление на панорамата (въртене в хоризонталната равнина) и накланяне (въртене около оста y или "нагоре-надолу"), както е показано в картината.
Стъпка 2: Arduino и RC-серво мотори:
За да контролираме монтажа, ще използваме 2 RC-серво мотора и Arduino Uno.
На снимката можете да видите необходимите връзки:
Серво на накланяне: земята - заземяване на дъската
VCC - макет VCC
сигнал - пин D6
Пан серво: земята - заземяване на дъската
VCC - макет VCC
сигнал - пин D5
Стъпка 3: Matlab код:
Arduino ще бъде изцяло контролиран от Matlab, използвайки инструментариума arduino от Matlab.
В този раздел можете да намерите кода:
blueCircleFollow2.m е "основната" функция, K_proportional1.m е спомагателен скрипт, извикан от другия скрипт, той основно съдържа пропорционалния контролер.
Използваният подход за управление е показан на снимката: референтната позиция, в която искаме да бъде кръгът на обекта, е в центъра на екрана, пропорционалният контролер ще действа върху управляващия сигнал на сервомоторите, за да получи грешката, определена като център на изображението - кръг център, до 0.
Стъпка 4: Изпълнения:
Тук можете да намерите два видеоклипа, показващи изпълнението на алгоритъма и контролера.
В първия, по -дълъг, видео кодът, структурата и стратегията за управление са по -подробно обяснени, вторият видео е извлечение от първия, съдържащ само видеото на системата, проследяваща обекта.
Както можете да видите, алгоритъмът е повече от способен да следи обекта, когато се движи, но вярвам, че има място за подобрения, въвеждайки по -сложен контролер, отколкото просто пропорционален (coff PID coff coff) и няколко други идеи.
Ако имате въпроси, не се колебайте да ги зададете в коментарите и ако искате да видите следващите стъпки, абонирайте се за канала ми в YouTube, ще продължавам да поставям всичко там!
Препоръчано:
Micro: bit MU Vision Sensor - Проследяване на обекти: 7 стъпки
Micro: bit MU Vision Sensor - Object Tracking: Така че в тази инструкция ще започнем да програмираме Smart Car, който изграждаме в тази инструкция, и че сме инсталирали сензор за MU зрение в тази инструкция. Ние ще програмираме микро: малко с просто проследяване на обекти, така че
Проследяване на обекти на Opencv: 3 стъпки
Проследяване на обекти на Opencv: Откриването на движещи се обекти е техника, използвана в компютърното зрение и обработка на изображения. Няколко последователни кадъра от видео се сравняват по различни методи, за да се определи дали е открит движещ се обект. Откриването на движещи се обекти е използвано за wi
Проследяване на обекти въз основа на откриване на цвят: 10 стъпки
Проследяване на обекти въз основа на откриване на цвят: История Направих този проект, за да науча обработката на изображения с помощта на Raspberry PI и отворена автобиография. За да направя този проект по -интересен, използвах два сервомотора SG90 и монтирам камера върху него. Един двигател, използван за хоризонтално движение, и втори двигател, използван за вертикално
Raspberry Pi - Автономен марсоход с проследяване на обекти OpenCV: 7 стъпки (със снимки)
Raspberry Pi - Автономен марсоход с OpenCV проследяване на обекти: Захранва се от Raspberry Pi 3, разпознаване на обекти с отворен CV, ултразвукови сензори и двигатели с постоянен ток. Този роувър може да проследява всеки обект, за който е обучен, и да се движи по всякакъв терен
Добавете жак за синхронизиране на компютър към кабел Nikon Sc-28 Ttl (използвайте автоматичните настройки за включена светкавица на камерата и задействане на изключени мигания на камерата !!): 4 стъпки
Добавете жак за синхронизиране на компютър към кабел Nikon Sc-28 Ttl (използвайте автоматичните настройки за включена светкавица на камерата и задействане на изключване на светкавицата на камерата !!): в тази инструкция ще ви покажа как да премахнете един от онези досадни 3pin TTL конектори на отстрани на Nikon SC-28 изключен TTL кабел на камерата и го заменете със стандартен конектор за синхронизиране на компютър. това ще ви позволи да използвате специална светкавица, s