疫情让我使用V-rep仿真(结合pythonAPI)实现机器人视觉巡线+pid调速,

任务概要

1.背景介绍

1.1实现效果: 

2.V-REP仿真介绍

3.实现

     3.1选取机器人

3.2更改线形状操作

3.3视觉传感器

     3.3.1视觉传感器选择

     3.3.2视觉传感器介绍

 3.4PythonAPI调用

      3.4.1V-rep端通信配置

     3.4.2Python的配置

     3.4.3 函数库的导入

 3.5 Python程序编写

     3.5.1 仿真的步骤

 3.6视觉处理

      3.6.1算法解析

PID代码

算法不足分析

Reference



1.背景介绍

因为疫情原因,在家上网课。因为放假前完全没有想到会放如此长的‘假’,所以我把所有学习用的开发板、硬件、开发教程书籍都放在了学校实验室里,从而现在不但不能在家做实物,也不能去学校做实物的尴尬情形。随后因为一门课(计算机控制技术)改变了这种尴尬的情形。

      张老师推荐我们使用Vrep进行机器人仿真,并且实现pid控制,于是乎我马上利用空闲时间研究了这款软件,做了机器人视觉巡线+pid调速。

在实现视觉巡线之前我提交了多次作业,从简单的灰度巡线到视觉巡线。

作业提交图
作业提交图

1.1实现效果: 

疫情让我使用V-rep仿真实现机器人视觉巡线+pid调速


2.V-REP仿真介绍

V-REP 是机器人仿真器里的“瑞士军刀”:你不会发现一个比它拥有更多功能,特色或是更详尽应用编程接口的机器人仿真器:
• 跨平台 (Windows、MacOS、Linux)
• 六种编程方法 (嵌入式脚本、插件、附加组件、ROS节点、远程客户端应用编程接口、或自定义的解决方案)
• 七种编程语言 (C/C++、Python、Java、Lua、Matlab、Octave、和 Urbi)
• 超过400种不同的应用编程接口函数
• 100项ROS服务、30个发布类型、25个ROS订户类型、可拓展
• 4个物理引擎 (ODE, Bullet, Vortex, Newton)
• Integrated ray-tracer (POV-Ray)
• 完整的运动学解算器 (对于任何机构的逆运动学和正运动学)
• Mesh, octree, point cloud-网孔干扰检测
• Mesh, octree, point cloud-网孔最短距离计算
• 路径规划 (在2到6维中的完整约束、对于车式车辆的非完整约束)
• 嵌入图像处理的视觉传感器 (完全可拓展)
• 现实的接近传感器 (在检测区域中的最短距离计算)
• 嵌入式的定制用户接口、包括编辑器
• 完全集成的第四类Reflexxes运动库 + RRS-1 interface specifications
• 表面切削仿真
• 数据记录与可视化 (时距图、X/Y图或三维曲线)
• 整合图形编辑模式
• 支持水/气体喷射的动态颗粒仿真
• 带有拖放功能的模型浏览器 (在仿真中依旧可行)
• 多层 取消/重做、影像记录、油漆的仿真、详尽的文档等


 

接下来由我给大家一步步实现视觉检测和pid调速


 

3.实现

     3.1选取机器人

  • 我在这里为了方便选择的是V-rep仿真软件里自带的Khepera3机器人,如果大家想自己做一个机器人也是可以的。
k3
Khepera3
  • 这个机器人可以直接点击File/Open Scene找到C:\Program Files (x86)\V-REP3\V-REP_PRO_EDU\scenes路径下的Khepera3.ttt。

  •  也可以直接在现有的地图中从侧边的模型浏览器里找到robots/mobile下的Khepera3.

 我在下面会提供我的地图供大家下载使用。


 

3.2更改线形状操作

  1. 选好合适的角度,点击黑线,会显示蓝色的点:
  2. 按住Ctrl,并且点击蓝色的点,蓝色的点会变白
  3. 使用标签栏里的,对白点拖动,到这就完成了半
  4. 双击,弹出Scene Object Properties,并且选中
  5. 点击,弹出的框内容改成,随后确定就完成了改变线的形状。

 

3.3视觉传感器

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