具有計(jì)算機(jī)視覺的樹莓派機(jī)器人手臂

它能夠搜索螺絲（使用Raspberry Pi相機(jī)模塊進(jìn)行圖像處理），將它們拾起并放在某個(gè)地方。我在構(gòu)建事物時(shí)嘗試優(yōu)化的事物如下：使它平穩(wěn)移動(dòng)；讓它始終如一地?fù)炱鹇萁z

使它平穩(wěn)移動(dòng)

當(dāng)只給出目標(biāo)位置時(shí)，我對伺服器的運(yùn)動(dòng)并不滿意。停車和起動(dòng)太苛刻，太突然了。到達(dá)目標(biāo)位置后，機(jī)械臂在晃動(dòng)。我試圖通過實(shí)現(xiàn)軟件啟停控制器來解決此問題。給定目標(biāo)位置，可以確保起點(diǎn)和終點(diǎn)都以正弦波形式成形。這樣做可以使它更優(yōu)雅，更平穩(wěn)地移動(dòng)。并在一定程度上有效。對于這種情況，您想知道速度控制是如何進(jìn)行的：“速度”是可以通過串行總線控制的伺服參數(shù)之一。就是這么簡單。無需嘗試進(jìn)行某種電流控制。伺服器為您完成所有工作。

讓它始終如一地?fù)炱鹇萁z

值得一提的第二件事是圖像處理。我沒有使用OpenCV。這里應(yīng)用的圖像處理算法非常簡單。我想自己寫。我使用的一個(gè)重要庫是python“ picamera”?！?picamera”提供了一種從Raspberry Pi相機(jī)模塊獲取灰度像素?cái)?shù)據(jù)的簡便方法。然后通過一些算法對像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理：邊緣檢測，二值化，像素?cái)U(kuò)展，標(biāo)記和對象提取。此后，機(jī)器人會(huì)知道其前面的對象的位置（盡管僅在xy平面中）以及其面積（以像素為單位）。在決定是否拾取物體時(shí)，該區(qū)域很有用。如果它們看起來太小，該機(jī)械臂將忽略它們。

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