智能搬運機器人系列之使用旭日X3派實現(xiàn)機器人防脫軌功能

準備工作

（1）旭日X3派

本攝像頭小車上位機采用旭日X3派開發(fā)板。開發(fā)環(huán)境為Ubuntu系統(tǒng)下的opencv-python環(huán)境。通過HDMI外接顯示器實現(xiàn)對兩個車載USB攝像頭的監(jiān)測與開發(fā)，進而感知周邊地圖環(huán)境，通過UART與下位機的通信實現(xiàn)對下位機的控制。

（2）Aduino Mega 2560 Pro 開發(fā)板+IO拓展板

搬運小車的下位機使用的是以開源開發(fā)板Arduino ATmega2560 為原型改進的YWRduino mega 2560 pro開發(fā)板，它可以滿足搬運小車的基本設(shè)計需求。開發(fā)環(huán)境使用的是Arduino官方提供的IDE和基于VS CODE的Platform IDE。

（3）羅技C170網(wǎng)絡(luò)攝像頭

此攝像頭是用于車身位置引導和視覺循跡的攝像頭，對分辨率和視野范圍有較為特殊的需求。使用視頻流時分辨率可以達到640*480像素，每幀圖像的品質(zhì)最高可以達到500萬像素，在視頻流獲取過程中可以實現(xiàn)自動變焦。

（4）免驅(qū)動USB攝像頭

此攝像頭用于顏色識別，其鏡頭焦距為6.0MM，調(diào)焦范圍在20MM至極遠之內(nèi)，視像解析度為640*480。攝像頭長約3.8CM，寬1.5CM，高約3CM，配有可伸縮線圈，最長可以65CM。

（5）補光燈

補光燈使用的是自行設(shè)計的雙檔可調(diào)補光燈，由8個發(fā)光二極管并聯(lián)而成。通過GPIO口控制三極管的通斷及發(fā)光二極管的通斷，實現(xiàn)亮度調(diào)節(jié)的目的，以滿足在不同的環(huán)境條件下攝像頭對環(huán)境光的需求，進而提高顏色識別的精準程度。

軌道狀態(tài)

搬運機器人在地圖上是這樣一個狀態(tài)

由于拍實體機器人看起來不是很生動（主要是機器人做的太丑了），為了便于生動理解原理我使用以下圖片解釋。搬運機器人在每次轉(zhuǎn)彎以后，攝像頭正對的地方都是一條長直線（生動一點解釋就是以下圖二）。

當搬運機器人中軸線跟導航線中軸線剛好重合，也就是搬運機器人正居導航線正中的時候，這種狀況就是最良好的導航狀況——搬運機器人正在路的正中，正上方攝像頭拍到的導航線狀況如下：

當搬運機器人左右發(fā)生偏移的時候，機器人與正上方攝像頭拍到的導航線狀況如下

由此可見，旭日X3派要做的事情就是，通過攝像頭實時拍攝導航線的圖片，并且經(jīng)過一系列算法處理，得出搬運機器人相對導航線的偏離狀況，并且把狀況實時反饋給下位機。而下位機要做的就是接收到偏離信息，通過姿態(tài)調(diào)整算法，把搬運機器人調(diào)整回到軌道正中。

實現(xiàn)原理

先把拍攝到的導航線圖片進行中值濾波，去除噪點。接著轉(zhuǎn)化成灰度圖，再把灰度圖片進行二值化處理，處理到這里的時候，二值化結(jié)果中就只有0——白色的地圖；255——導航線，從而使用數(shù)學方式找到導航線的中軸線。

由于攝像頭跟車身位置固定，所以攝像頭拍到圖片的中位線就是車身中軸線所在位置，把兩條中軸線的坐標還有斜率進行比對，就可以分析出搬運機器人車身相對中軸線的姿態(tài)，進而可以把分析結(jié)果通過串口通信方式發(fā)送給下位機。

導入需要用的庫：

import cv2 as cv

設(shè)置串口各種參數(shù)，波特率設(shè)置為115200，使用40PIN中的UART3：

os.system('ls /dev/tty[a-zA-Z]*')

選擇8號相機用作視頻獲?。?/p>

cap_follow = cv.VideoCapture(8)

設(shè)置兩個變量分別用作記錄兩個中軸線的坐標：

line_1 = 0

獲取一幀圖片并進行中值濾波：

#第二個參數(shù)frame:表示截取到一幀的圖片

（此處要解釋一些為什么采用中值濾波：均值濾波、方框濾波、高斯濾波，都是線性濾波方式。由于線性濾波的結(jié)果是所有像素值的線性組合，因此含有噪聲的像素也會被考慮進去，噪聲不會被消除，而是以更柔和的方式存在，這時使用非線性濾波效果可能會更好。中值濾波與前面介紹的濾波方式不同，不再采用加權(quán)求均值的方式計算濾波結(jié)果，它用鄰域內(nèi)所有像素值的中間值來替代當前像素點的像素值。）

剪切獲取到的圖像，只顯示和處理一正中小塊（可參考下面圖片，由于處理整張圖片占用算力而結(jié)果跟局部處理一樣，所以先裁剪圖片到一小塊有用區(qū)域，然后進行灰度、二值化處理）：

ROI = blur[0:210, 345:605] # try to limit the ROI

找出搬運機器人中軸線和導航線中軸線：

n = [len(dst[:, 0]), len(dst[0, :])]

把線標注在處理后的圖片上，以便調(diào)試時觀察：

ROI = cv.line(ROI, (int(n[1] / 2), 0), (int(n[1] / 2), n[0]), (0, 0, 255), 2)

在電腦上顯示處理后的灰度圖片和標注完中軸線的灰度圖便于調(diào)試時候觀察（旭日X3派上的代碼以刪除了顯示功能，因為用的是serve版本沒有桌面，使用HDMI顯示起來又挺麻煩而且占用算力）：

cv.imshow("gray", gray)

在調(diào)試窗口輸出兩個中軸線坐標差值和斜率差值：

print(int( (n[1] / 2 - p1(n[0]))/20 ))

把兩個差值處理成0-9十個梯度通過串口傳送給下位機

if line_1 < -5 and line_2 > 141:

運行效果

為了方便展示使用電腦模擬搬運機器人（自己寫了一個processing程序用作模擬），主要是搬運機器人一打開電源，跑的速度很快，發(fā)生偏移和脫軌后的糾正幾乎都發(fā)生在一瞬間，為了方便展示，自己寫了一個模擬的小程序（搬運機器人實跑視頻見文末）。

用于仿真的processing程序

此處不一一對processing的程序進行講解，這個程序?qū)崿F(xiàn)的功能，仿真出導航線，并且仿真出下位機。這個仿真程序可以通過串口接收到來自旭日X3派反饋的姿態(tài)數(shù)據(jù)，并且根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整搬運機器人的姿態(tài)，使導航線重新回到攝像頭拍攝圖片正中間，即搬運機器人中軸線跟導航線中軸線重合。

import processing.serial.*;

使用電腦運行程序（因為電腦可以看到調(diào)試窗口）

右上角的兩個小窗口，不帶兩條直線的是截取后的原始灰度圖片，另外一個就是仿真出兩條中軸線的模擬圖。視頻主體模擬的是攝像頭右移，即模擬搬運機器人右移，從帶有中軸線的調(diào)試窗口可看出導航線出現(xiàn)在了圖片左邊；下位機模擬程序調(diào)整搬運機器人車身，可看到屏幕上的中軸線也跟著右移，證明數(shù)據(jù)反饋和姿態(tài)調(diào)整算法發(fā)生作用。

操作旭日X3派

連接usb攝像頭到旭日X3派、用usb轉(zhuǎn)ttl下載器把旭日X3派跟電腦連接在一起：

上電，使用ssh登錄，在線操作：

在app文件夾里面創(chuàng)建了一個user的文件夾，把自己寫的用于測試的代碼都放在這里：

在命令串口執(zhí)行代碼，并且打開電腦端寫的仿真軟件：

python3 /app/user/xunxian_pi.py

用手控制攝像頭先往右移動，即模擬機器人車身偏右；再往左移，即模擬偏左，可從視頻中看出，都可以很快調(diào)整回去，黑色的導航線緊跟著攝像頭移動。命令串口不斷反饋數(shù)值和指令，left表示向左調(diào)整，right表示向左調(diào)整，go stright表示不需要調(diào)整（指令下面兩行數(shù)字分別是坐標調(diào)整值和角度值）：

原作者：衣柜旁的小明

原鏈接：詳見地平線開發(fā)者社區(qū)