資料介紹
描述
介紹
對于 23 年秋季的 ELEC 424 最終項目,該團隊的任務是創建一輛自動遙控汽車 - 從功能上講,該汽車具有兩個主要功能:
- 準確地遵循定義的車道
- 當它在其路徑中檢測到紅色框時停止
汽車的自主處理和決策是由 BeagleBone AI-64 執行的,輸入數據是從單個網絡攝像頭收集的。汽車默認在車道保持狀態下運行,當它在其路徑中檢測到紅色框時,它會切換到“停止并等待”狀態。經過一段固定的時間后,汽車將恢復車道保持狀態并繼續行駛。
由于我們參考了 Instructable 的用戶“raja_961”之前完成的自主工作,因此該項目的主要挑戰是實現較低級別的功能,例如速度編碼器以及移植參考代碼以在 BBAI64 上工作。
速度編碼器安裝在車輪的軸上,主要測量車輪旋轉的速度。此信息是使用 Linux 設備驅動程序記錄的。然后將其轉換為 Python 中的速度單位,然后再用于反饋網絡以控制汽車的速度。
用戶 raja_961,“使用 Raspberry Pi 和 OpenCV 的自動車道保持車”。教科書。網址:https ://www.instructables.com/Autonomous-Lane-Keeping-Car-Using-Raspberry-Pi-and/
設置分辨率和增益參數
調整比例和微分增益參數是一個反復試驗的過程。這些值不斷變化,直到汽車不僅能夠快速糾正上升錯誤(即響應性地跟隨車道中的轉彎),而且在糾正錯誤時也不會超調。所選值為 k_p = 0.2 和 k_d = k_p * 0.1
相機的分辨率也被調整到最佳位置,它足夠低以允許在 BBAI64 上進行快速處理,同時仍保留準確車道保持和停止框檢測所需的足夠特征細節。所選分辨率為 320x240。
檢測停止盒
停止框檢測是使用覆蓋 HSV 中紅色體積的 4 個角窗完成的。“切片”包含所有紅色值的 HSV 圓柱體區域,4 個窗口位于左右邊緣的頂角和底角。使用cv.inRange和cv.countNonZero函數計算相機幀中紅色像素的數量:
left_lower_red = np.array([0, 40, 100],)
left_upper_red = np.array([25, 130, 200],)
right_lower_red = np.array([150, 40, 100],)
right_upper_red = np.array([200, 130, 200],)
…………
left_mask = cv2.inRange(frame, left_lower_red, left_upper_red)
right_mask = cv2.inRange(frame, right_lower_red, right_upper_red)
mask = cv2.bitwise_or(left_mask, right_mask)
num_red_px = cv2.countNonZero(mask)
如果紅色像素的數量高于停止閾值(=1800),則觸發停止框的檢測。
地塊
上圖顯示了汽車在整個過程中的誤差、轉向 PWM 和速度 PWM。特別是在幀 100-200 和 500-600 上,我們可以看到轉向 PWM 與誤差有明顯的關系,因為算法試圖糾正誤差。
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