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Avancer vers un but avec gestion des obstacles

Un programme python pour faire avancer le robot MRPiZ vers un but avec la prise en compte des obstacles.

#!/usr/bin/env python
# Mace Robotics

from mrpiZ_lib import *
import time

# erreur odometrie
error_odo = 20

# sleep 2 secondes
time.sleep(2)

# but en millimetre
goal_robot = 200

# activer controle
controlEnable()

# lecture du capteur avant
sensor_p3 = proxSensor(3)

# lecture position du robot (axe X)
position_robot = robotPositionX()

distance_robot = goal_robot

while (position_robot < goal_robot-error_odo):
  forwardmm(10,distance_robot)# avancer vers le but
  sensor_p3 = proxSensor(3)# lecture capteur
  time.sleep(0.2) # pause 200 ms
  position_robot = robotPositionX()# lecture position robot
 
  # si obstacle 
  if (sensor_p3 < 100):
    stop()# arret du robot
    distance_robot = goal_robot - position_robot # erreur sur la distance


#end

Partie 1 : OpenCV et le robot MRPiZ

Ce tutoriel permet de faire du traitement d’images avec le robot MRPiZ en langage Python.

OpenCV_Logo

Le matériel nécessaire pour le tutoriel :

  • Un robot MRPiZ
  • Un support caméra pour le robot MRPiZ
  • Une caméra Raspberry Pi 8MP

Installation

La première étape est d’installer la camera sur la carte Raspberry Pi :

  • Installation de la camera Raspberry Pi 8MP : ici
  • Mise à jour du système:
sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade
  • Installation de la bibliothèque de traitement d’image OpenCv :
sudo apt-get install python-opencv
  • Installation de imutils:
sudo easy_install pip
sudo pip install imutil
sudo apt-get install python-picamera python3-picamera

Une simple photo

Prendre une simple photo avec la camera et l’enregistrer dans une image, voic

#!/usr/bin/python
import picamera

camera = picamera.PiCamera()

# initialisation de la resolution
camera.resolution = (1920, 1080)

# capture d'une image
camera.capture('image.jpg')

Simple photo

Lecture d’une image

Un script pour la lecture d’une image avec OpenCv :

#!/usr/bin/python
import picamera
import cv2

camera = picamera.PiCamera()

# initialisation de la resolution
camera.resolution = (100, 100)

# capture d'une image
camera.capture('image.jpg')

image = cv2.read('image.jpg')

print image

Conversion en HSV

Conversion colorimétrique.

HSV : Hue Saturation Value

#!/usr/bin/python
import picamera
import cv2

camera = picamera.PiCamera()

# initialisation de la resolution
camera.resolution = (1920, 1080)

# capture d'une image
camera.capture('image.jpg')

# lecture de l'image
frame = cv2.imread('image.jpg')


# conversion RGB en HSV de l'image
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# enregistrer image hsv
cv2.imwrite('image_hsv.png', hsv)

image HSV

 

 

Fin de la première partie.

MRPi1 Raspberry Pi robot – Speech synthesis

  • Speech synthesis
  • Autonomous robot
  • Python program

The python program :


from mrpi1_lib import *
import time

#main program

state = 1

try:
  # infinite loop
  while 1:

    if state == 2:
      play("Thank you bye")# speech synthetis
      state = 3
    # read sensors
    p3 = proxSensor(3) 
    p4 = proxSensor(4)

    forward(30)
    print "%d %d" %(p3, p4)

    if (p3 > 900 or p4 > 900):
     stop() # stop robot
     state = 2
     playWav("BeCarefull.wav") # play wav file
     
     
except:
  stop()
  exit()

 

 

 

Architecture logicielle du microcontrôleur

Voici, l’architecture logicielle du microcontrôleur STM32F407 du robot MRPi1 :

  • Un bloc de la gestion pour la communication série 8 bits vers la carte Raspberry Pi.
  • Un bloc scheduler pour la gestion des différentes taches de manière synchrone et en temps réel,
  • Un bloc d’acquisition et de traitement des capteurs du robot,
  • Un bloc de contrôle du niveau de la tension de la batterie lipo,
  • Un bloc d’asservissement du robot en position/orientation avec deux régulateurs numérique de type PID,
  • Un bloc de commande des moteurs en signaux PWM,
  • Un bloc d’acquisition des encodeurs en quadrature avec deux timers configuré sur les front des signaux,
  • Un bloc du calcul de la position du robot sur les axes X et Y puis sur l’orientation du robot.

 

archi_micro