Diferencia entre revisiones de «Linea camara»
De Proyecto Butiá
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def obtenerX((x,y)): | def obtenerX((x,y)): | ||
Revisión del 22:21 1 jul 2015
Introducción
Consiga: Se desea implementar un seguidor de línea que perciba el entorno con una cámara.
La ventaja de su uso, es el poder percibir no solo el entorno local sino también el camino por venir para tomar la mejor decisión a futuro.
Tutor: Federico Andrade
Grupo:
- Josefina Fasoli
- Gonzalo Herrera
- Camila Serena
Algoritmo
A partir de la imagen recabada por la cámara, se toman puntos del centro de la linea a seguir. Con los puntos identificados, se calculan las respectivas pendientes generadas, para luego promediarlas y transformar este nuevo valor en un factor f utilizado para calcular la velocidad de cada rueda, que permite que haga el movimiento correspondiente.
Código
import pygame
import pygame.camera
import pygame.surfarray as surfarray
import sys
sys.path.insert(0, '/usr/share/sugar/activities/TurtleBots.activity/plugins/butia')
from pygame.locals import *
from pybot import usb4butia
import time
pygame.init()
pygame.camera.init()
robot = usb4butia.USB4Butia()
robot.refresh()
def capturarImg(camara):
camara.start()
im = camara.get_image()
camara.stop()
return im
def inclinaciones(pixeles):
i = 0
l = largoLista(pixeles)
l = l - 1
incl = []
while i < l:
incl.append(inclinacion(pixeles[i],pixeles[i + 1]))
i = i + 1
return incl
def largoLista(lista):
i = 0
for a in lista:
i = i + 1
return i
def pendientesAfactores(pendientes):
i = 0
l = largoLista(pendientes)
while i < l:
if pendientes[i] > 30 or pendientes[i] == 0:
pendientes[i] = 1
elif pendientes[i] > 10:
pendientes[i] = 1.1
elif pendientes[i] > 5:
pendientes[i] = 1.3
elif pendientes[i] > 2:
pendientes[i] = 1.5
elif pendientes[i] > 0:
pendientes[i] = 1.7
elif pendientes[i] < -30:
pendientes[i] = 1
elif pendientes[i] < -10:
pendientes[i] = 0.9
elif pendientes[i] < -5:
pendientes[i] = 0.7
elif pendientes[i] < -2:
pendientes[i] = 0.5
else:
pendientes[i] = 0.3
i += 1
return pendientes
def calculoFactorVelocidad(pendientes):
suma = float(0)
largo = largoLista(pendientes)
for i in range(0, largo -1):
suma += pendientes[i]
suma = suma / largo
return suma
def inclinacion((x1,y1),(x2,y2)):
if x2 == x1:
m = 0
else:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
return m
def movimientoRobot(robot, f):
if f > 1:
if f == 2:
f = 0
else:
f = f - 1
f = 1 - f
velocidadDerecha = 200 * f
velocidadIzquierda = 200
else:
velocidadDerecha = 200
velocidadIzquierda = 200 * f
robot.set2MotorSpeed(1,int(velocidadDerecha),1,int(velocidadIzquierda))
return 0
def hallarPixelesIma(im, cant):
ima = surfarray.array3d(im)
pixeles = []
w = im.get_width()
h = im.get_height()
x = h - 1
while x >= 0:
i = 0
while i < w and (int(ima[i][x][0]) + int(ima[i][x][1]) + int(ima[i][x][2])) / 3 > 120:
i = i + 1
if i < w:
j = w - 1
while j > 0 and (int(ima[j][x][0]) + int(ima[j][x][1]) + int(ima[j][x][2])) / 3 > 120:
j = j - 1
y = (i + j) / 2
pixeles.append((y,x))
x = x - 30
else:
x = x - 1
return pixeles
def obtenerX((x,y)):
return x
def centradoFactor(k,p):
xs = 0
for pix in p:
xs += obtenerX(pix)
xs = xs / largoLista(p)
if xs < 25:
k = 1.9
elif xs < 55:
if k >= 1 and k < 1.6:
k = k + 0.4
elif k < 1:
k = 1.5
elif k < 1.7:
k = k + 0.3
elif k < 1.8:
k = k + 0.2
elif xs < 67:
if k >= 1 and k < 1.7:
k = k + 0.3
elif k < 1:
k = 1.3
elif xs > 130:
k = 0.1
elif xs > 105:
if k <= 1 and k > 0.4:
k = k - 0.4
elif k > 1:
k = 0.5
elif k > 0.3:
k = k - 0.3
elif k > 0.2:
k= k - 0.2
elif xs > 93:
if k <= 1 and k > 0.3:
k = k - 0.3
elif k > 1:
k = 0.7
return k
camlist = pygame.camera.list_cameras()
if camlist:
while cantVeces < 500:
s = capturarImg(pygame.camera.Camera(camlist[0],(160,120)))
p = hallarPixelesIma(s,cantVeces)
pendientes = inclinaciones(p)
factores = pendientesAfactores(pendientes)
k = 1
if largoLista(p) == 0:
robot.set2MotorSpeed(0,0,0,0)
else:
if largoLista(p) > 1:
k = calculoFactorVelocidad(factores)
k = centradoFactor(k,p)
movimientoRobot(robot, k)
Multimedia
Link a video de youtube: [1]
Imágenes:
Trabajo a futuro
- Seguir mejorando la eficiencia y/o trabajar sobre computadoras con mejor capacidad de procesamiento.
- Parametrizar el factor de inclinación en base a la velocidad.
- Reconocimiento del camino correcto frente a múltiples posibilidades.
- Reconocimiento de obstáculos.
