Isi kandungan:
- Langkah 1: Pemasangan Kamera:
- Langkah 2: Arduino dan RC-Servo Motors:
- Langkah 3: Matlab Code:
- Langkah 4: Persembahan:
Video: Penjejakan Objek - Kawalan Pemasangan Kamera: 4 Langkah
2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2024-01-30 11:11
Hai semua, Dalam Instructable ini saya akan menunjukkan kepada anda kemajuan yang dibuat untuk Projek Penjejakan Objek saya. Di sini anda dapat mencari Instructable sebelumnya: https://www.instructables.com/id/Object-Tracking/dan di sini anda dapat mencari senarai main youtube dengan semua video dan penjelasan kod:
Oleh itu, kita akhirnya dapat beralih dari dunia perisian dan pengekodan semata-mata ke dunia nyata, meletakkan kamera di dudukan dan menggerakkan pelekap untuk mengikuti objek, mari kita lihat caranya!
Langkah 1: Pemasangan Kamera:
Ini adalah pelekap kamera yang akan kita gunakan. Ia tidak serasi sepenuhnya dengan kamera web dan cara saya memasang kamera ke pelekap adalah SANGAT SEDERHANA untuk sedikitnya: D
Tetapi ia akan berlaku buat masa ini dan pada masa akan datang saya mungkin akan mencetak 3D jenis penyesuai atau membinanya sepenuhnya dari awal.
Pemasangan semacam ini sering disebut sebagai "pan and tilt mount" kerana mereka mempunyai 2 motor untuk mengendalikan panci (putaran pada bidang mendatar) dan kemiringan (putaran di sekitar sumbu y atau "atas-bawah"), seperti yang ditunjukkan dalam gambar.
Langkah 2: Arduino dan RC-Servo Motors:
Untuk mengawal pemasangan, kita akan menggunakan 2 Motor RC-Servo dan Arduino Uno.
Dalam gambar anda dapat melihat sambungan yang diperlukan:
Tilt servo: tanah - tanah papan roti
VCC - papan roti VCC
isyarat - pin D6
Pan servo: tanah - tanah papan roti
VCC - papan roti VCC
isyarat - pin D5
Langkah 3: Matlab Code:
Arduino akan dikendalikan sepenuhnya dengan Matlab, menggunakan kotak alat arduino dari Matlab.
Di bahagian ini anda boleh mendapatkan kod:
blueCircleFollow2.m adalah fungsi "utama", K_proportional1.m adalah skrip tambahan yang dipanggil dari skrip yang lain, pada dasarnya ia mengandungi pengawal berkadar.
Pendekatan kawalan yang digunakan ditunjukkan dalam gambar: posisi rujukan yang kita inginkan lingkaran objek berada di tengah-tengah layar, pengawal berkadar akan bertindak pada isyarat kawalan servos untuk mendapatkan kesalahan, yang didefinisikan sebagai pusat gambar - bulatan tengah, hingga 0.
Langkah 4: Persembahan:
Di sini anda dapat menemui dua video yang menunjukkan bagaimana algoritma dan pengawal dilakukan.
Pada video pertama, lebih lama, kod, struktur dan strategi kawalan dijelaskan dengan lebih mendalam, video kedua adalah ekstrak dari yang pertama yang hanya mengandungi video sistem yang mengesan objek.
Seperti yang anda lihat, algoritma lebih mampu mengikuti objek ketika dipindahkan, tetapi saya yakin ada ruang untuk penambahbaikan, memperkenalkan pengawal yang lebih kompleks daripada hanya berkadar (coff PID coff coff) dan beberapa idea lain.
Sekiranya anda mempunyai sebarang pertanyaan, jangan ragu untuk menanyakannya dalam komen, dan jika anda ingin melihat langkah seterusnya melanggan saluran youtube saya, saya akan terus meletakkan semuanya di sana!
Disyorkan:
Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: 7 Langkah
Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: Oleh itu, dalam arahan ini kita akan mula memprogramkan Smart Car yang kita buat di instruksional ini dan kita memasang sensor penglihatan MU di instruksional ini. Kita akan memprogram mikro: sedikit dengan beberapa penjejakan objek yang mudah, jadi
Penjejakan Objek Opencv: 3 Langkah
Penjejakan Objek Opencv: Pengesanan objek bergerak adalah teknik yang digunakan dalam penglihatan komputer dan pemprosesan gambar. Pelbagai bingkai berturut-turut dari video dibandingkan dengan pelbagai kaedah untuk menentukan sama ada objek bergerak dikesan. Pengesanan objek bergerak telah digunakan untuk
Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Penjejakan: 6 Langkah
Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Pelacakan: Ini adalah panduan keempat saya untuk sensor penglihatan MU untuk mikro: bit. Di sini saya akan melalui cara mengesan objek dengan mikro: bit dan menulis koordinat ke skrin OLED. Dalam panduan saya yang lain, saya telah melalui cara menyambungkan mikro: bit ke
Penjejakan Objek Berasaskan Pengesanan Warna: 10 Langkah
Penjejakan Objek Berasaskan Pengesanan Warna: Kisah Saya melakukan projek ini untuk belajar memproses gambar menggunakan Raspberry PI dan membuka CV. Untuk menjadikan projek ini lebih menarik, saya menggunakan dua motor SG90 Servo dan memasang kamera di atasnya. Satu motor digunakan untuk bergerak secara mendatar dan motor kedua digunakan untuk menggerakkan verticall
Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: 7 Langkah (dengan Gambar)
Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: Dikuasakan oleh Raspberry Pi 3, Pengenalan objek Open CV, sensor Ultrasonik dan motor DC yang diarahkan. Rover ini dapat mengesan objek yang dilatihnya dan bergerak di medan mana pun