Étape 1: Contrôle en boucle près de la tête en utilisant OpenCV
Nous avons pris la décision de faire contrôle moins humain de la tête lors de la finale que nous avons fait lors des procès. Nous avons constaté que vous ne voulez pas que le temps bouger la tête si vous avez seulement quelques secondes pour prendre une décision et puis commande le robot.
Nous pourrions ont décidé d’analyser toute la pièce, puis simuler ou émuler le robot mais qui prend un traitement plus important et puis essayez de compresser les données et envoyer à la station de contrôle. Comme nous l’avons fait dans la DARPA de 2005 et 2007 challenges que nous avons plutôt choisi de se concentrer sur quelque chose, puis prendre une décision. Par exemple, en zone A (virage à gauche dans l’ensemble nous avons déménagé le pack capteur « tête » dans le sens que nous avions besoin de regarder le trafic.
De même lors de la finale de la RDC de DARPA, nous avons utilisé OpenCV pour reconnaître le cercle de la valve ou le retangle avec cercle dedans avec une ligne avec dans celui de la « poignée de porte ». Puis nous envoyer des messages pour les servos HeadYaw et HeadPitch déplacé pour origine le LIDAR est le centre de la « soupape », ou « poignée de porte ». Nous avons ajouté un processus seul but est de voir comment loin d’origine le LIDAR est du centre de la « valve » et puis déplacer le HeadYaw, HeadPitch servos pour le déplacer de retour au centre.
Pourquoi aucun code ?
Ont pas viens de mes mains sur un exemple qui n’obtient pas dans le plus grand système de logiciel. Il suffise de dire que nous construit hors les exemples de détection du cercle de la librairie OpenCV. Alors que nous émettons tout simplement les messages appropriés pour changer la position de la tête.
Comment faire pour déterminer l’origine du LIDAR ?
Tout d’abord, nous avons monté le LIDAR à proximité de la position de l’appareil lui-même. Puis éteignez toutes les lumières et de mettre une feuille blanche de papier devant le robot. Dans une pièce sombre, nombreuses caméras augmentent le gain de l’amplificateur vidéo afin que la lumière infrarouge activera la caméra CCD. Il est utilisé dans beaucoup de bricolage « night vision » des projets. Dans ce cas nous simplement capturer l’image et obtenir X et Y de la place de la caméra voit. Cet ensemble de X et Y sont d’origine le LIDAR. La commande de boucle bloquée tente de ne rien faire plus de conserver l’objet de l’intérêt, c'est-à-dire la « valve » ou la « poignée », centré sur l’à l’origine, les données LIDAR sur/dev/ttyUSB # sont donc la distance à l’objet d’intérêt.