비디오 카메라를 사용하여 로봇이 선을 따라 움직이는 방법

Question

나는 지상에서 선을 식별하고 따라 가기 위해 로봇을 얻으려고합니다.
저는 인터넷을 검색하여 회선 추적 로봇의 많은 예를 찾아 냈습니다. 그러나 모든 센서는 특수 센서를 사용하여 회선을 감지하고 있습니다.
그 목적으로 로봇에 카메라를 사용하고 싶습니다.

저는 컴퓨터 비전 분야에 새로운 경험이 있으므로 문제 해결 방법에 대한 조언을 듣고 싶습니다. 특히, 로봇과 관련하여 선과 그 각도/방향을 어떻게 감지 할 수 있습니까? 어떻게 턴을 감지 할 수 있습니까?
카메라는 모두 걸릴 수 있습니다 ...
선이 나에게 달려 보는 방법 , 난 바닥에 몇 가지 밝은 색 테이프를 넣어 생각,하지만 난 쉬운 무엇이든 사용할 수 있습니다

업데이트 다음 nikies은 논평 색깔 및 b & w 심상.
조명 및 위치는 다를 수 있지만 나중에 걱정할 것입니다. 시작하려면 무엇을 찾아야할지 알고 싶습니다. 그것을하는 "일반적인"방법 있는가?

Answer 1

세분화에 적합한 한 가지 방법이 있습니다.

확대/축소, 픽셀 화 필터 및 임계 값을 조합하여 카메라 입력을 흰색 또는 검정색 사각형의 3x3 격자로 줄이십시오. 적절한 조정을 통해 줄이면 정확히 3 개의 축소 된 픽셀을 차지하도록 줄을 날릴 수 있어야합니다. 로봇의 논리는 중심 픽셀을 검정색으로 유지하기 위해 여덟 방향 중 하나에서 움직이는 것으로 구성됩니다. 감소 후

이미지 :

좌회전의 모습

☐ ■ ☐ 
☐ ■ ☐ ↑ move forward one unit 
☐ ■ ☐ 

:

☐ ☐ ☐ 
■ ■ ☐ ← turn 90 degrees left 
☐ ■ ☐ 

이것은 매우 간단한 구조이며, 3 그리드 ISN에 의해 ​​깨끗한 3 비디오 입력 변환 쉬운 일이 아니지만 올바른 방향으로 움직이는 데 충분해야합니다.

Answer 2

로봇을 얼마나 빨리 움직여야합니까? AI (인공 지능) 옵션이 다른 대답에 설명 된대로 쉽게 의사 결정을보다 느리게 될 것이다 (이있는 AI 필드에서

, 당신은 조사 수 :.

자기 조직화지도 (SOM)를 시도하고 검정색 선상에서 추론을 해보세요. 이전에 문자를 식별하는 데 사용한 적이있는 모양을 식별 할 수 있습니다. 현대 컴퓨터에서 상당히 빠르게 계산할 수 있지만 로봇 하드웨어에 따라 달라질 수 있습니다 (완전히 기억할 수는 없습니다)

인공 지능 기법은 훈련하는 데 시간이 오래 걸리므로 학습 할 수 있습니다. 고정 된 코드 방식을 원한다면 다른 대답도 좋은 옵션입니다.

Answer 3

음, 할 수있는 일이 많습니다. 나는 당신이 그들을 모르는 경우 union-find algorithms에 관해서 읽는 것으로 시작할 것입니다. 환경에 따라 이미지에서 1) 대비 - 정규화 또는 histogram equalization을 수행 한 다음 2) 선 색상을 대략적으로 충족시키는 모든 픽셀을 조합 찾기 데이터 구조에 추가 할 수 있습니다. 견고성을 위해 (컬러 카메라를 가지고 있다면) 나는 검은 색 대신에 밝은 오렌지색과 같이 매우 강하게 나타나는 것을 고를 것입니다. 여기에는 hue 정보가 없으며 모든 곳에서 감지 될 것입니다.

거기에서 처리 된 데이터를 기반으로 결정할 수있는 방법이 필요합니다. 이미지 세그먼트 중 어느 것이 라인인지 추측하고, 방향을 계산하고, 컨트롤러의 회전 방향을 계산하는 간단한 알고리즘을 작성한다고 상상해보십시오. 아마도 이미지에서 몇 개의 수평선을 스캔하고 필터의 최대 응답에 선을 맞 춥니 다. 이것은 당신이 원하는 것을 최대한 얻을 수 있습니다. 어쩌면 하드웨어를 기반으로 한 더 영리한 것을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이미지의 맨 아래부터 항상 높이까지 라인을 실행하도록 설정할 수 있습니다.

만약 당신이 정말로 야심적이고 수학에 능숙하다면 (camera) lens calibration을 읽어야합니다. 근본적으로 카메라 렌즈에 수학 모델을 적용하고 이미지의 모든 것이 로봇 아래에 있다고 가정하면 실제로 로봇이 3D와 관련된 위치를 파악할 수 있습니다. 그러나이 마지막 단계는 많은 양의 지식을 필요로 할 것이므로 쉽게 기대하지 마십시오!

Answer 4

하나의 옵션은 다음을 수행하는 카메라는 전방 및 하방으로보고 함께 OpenCV의 또는 유사한 화상 처리/비전 라이브러리를 사용하는 것이다

1. 놓고 알려진 특이한의 테이프와 같은 밝은 색 이러한 노란색 또는 오렌지. 로봇에 광원을 기꺼이 탑재하려는 경우 재귀 반사 테이프를 사용할 수도 있습니다.
2. OpenCV를 사용하여 색상 비디오 이미지를 색조 (채도), 값 (강도)의 세 가지 HSV 평면으로 나눕니다.
3. 스트로크 너비 변환을 사용하여 선을 식별합니다. 다음 StackOverflow 게시물에는 SWT에 대한 비디오 링크가 있습니다. Stroke Width Transform (SWT) implementation (Java, C#...)
4. 분할 된 테이프 줄을 단일 픽셀 너비로 줄이려면가는 알고리즘 (Stentiford 또는 Zhang-Suen)을 적용하십시오.
5. 커브 피트의 입력 점으로 단일 픽셀을 처리하십시오. 또는 더 간단히 말하면 라인의 N 개의 연속 점 그룹마다 종점에서 종점까지의 각도를 계산합니다.
6. 로봇의 현재 방향과 속도에 대한 정보뿐만 아니라 3D 지오메트리를 적용하여 회전해야하는 시간과 선을 따라갈 수있는 속도를 계산합니다.

로봇이 천천히 움직이는 경우 아래쪽을 향한 카메라가 더 적합 할 수 있습니다. 계산은 더 쉬울지라도, 로봇은 멀리 보일 수 없을 것입니다.