ROS ट्रॉली रोबोट। भाग 3. तेजी लाने, कैमरा बदलने, गेट को ठीक करें

श्रृंखला में पोस्ट:
8. हम फोन-आरओएस कंट्रोल, जीपीएस-नोड से नियंत्रित करते हैं
7. रोबोट स्थानीयकरण: जीएमपी, एएमसीएल, कमरे के नक्शे पर संदर्भ बिंदु
6. पहिया एनकोडर, कमरे के नक्शे, लिडार के साथ ओडोमेट्री
5. हम rviz और gazebo में काम करते हैं: xacro, नए सेंसर।
4. rviz और gazebo संपादकों का उपयोग करके एक रोबोट सिमुलेशन बनाएं।
3. तेजी लाने, कैमरे को बदलने, गेट को ठीक करें
2. सॉफ्टवेयर
1. लोहा

पिछली बार , ओपनसीवी और आरओएस (रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) के साथ काम करते हुए, रास्पबेरी पाई 3 बी + की सभी शक्ति का उपयोग करते हुए, हम लाइन के साथ सवारी करने में कामयाब रहे, लोगों के चेहरे पर मुस्कुराहट देखी, बिल्लियों के उदास थूथन और यहां तक ​​कि उनसे मिलने भी गए।

लेकिन रोबोटिक्स के इस क्षेत्र में उत्साहजनक पहले कदमों के साथ, मुझे छोटे कार्यों का सामना करना पड़ा: धीमी गति से रास्पबेरी पाई, कैमरे से थोड़ी दूरी, जो चेहरे को पहचानती थी, ड्राइविंग करते समय किनारे की ओर, और अन्य। आरओएस के विकास में नए छोटे क्षितिज खोलने सहित उन्हें कैसे हल किया जाए, इसका वर्णन बाद में किया जाएगा।

1. पहले से इकट्ठे प्रोजेक्ट से सभी नोड्स (आरओएस में स्क्रिप्ट) चलाकर, और हैर कैस्केड्स के साथ काम करना शुरू करते हुए, यह जल्दी से स्पष्ट हो गया कि ऐसे कार्यों के लिए एकल-बोर्ड कंप्यूटर का प्रदर्शन अभी भी कमजोर है। इस तथ्य के बावजूद कि प्रोसेसर लोड 80% के भीतर चरम और विविध नहीं था, रोबोट ने लंबे समय तक सोचा जब उसने किसी व्यक्ति का चेहरा या बिल्ली का चेहरा देखा, जिसका उसे पालन करना था।

सबसे दुखद बात यह थी कि कैमरे के देखने के क्षेत्र में चेहरा या चेहरा निकल जाने के बाद, रोबोट "सोच" पर चलना शुरू कर दिया था कि यह ऑब्जेक्ट पर जा रहा है। सामान्य तौर पर, जैसा कि एम वाय में होता है। Lermontov में:
"लंबे समय तक आउटकास्ट भटक गया
दुनिया के रेगिस्तान में बिना आश्रय के… ”।
स्थिति को सुधारने के पहले प्रयास इस प्रकार थे:
- कैमरा लॉन्च नोड (रास्पबेरी पाई पर) पर कब्जा कर लिया छवि का आकार 640x480 60fps से 320x240 15 एफपीएस तक कम हो गया था।

cd /home/pi/rosbots_catkin_ws/src/rosbots_driver/scripts/rosbots_driver nano pi_camera_driver.py 

इससे उत्पादकता में एक निश्चित वृद्धि हुई, लेकिन समग्र रूप से चित्र आदर्श से बहुत दूर रहे।

इसके अलावा, स्क्रिप्ट में किसी व्यक्ति (follow_face.py) या एक बिल्ली (follow_cat2.py) के चेहरे का अनुसरण करना शुरू करने के लिए, स्वयं opencv छवियों के स्क्रीन पर निष्कर्ष टिप्पणी की गई। वह सब cv.imshow है। अब, यात्रा शुरू करते समय, नेत्रहीन यह निरीक्षण करना असंभव था कि क्या रोबोट एक तस्वीर देखता है जिस पर वह आगे बढ़ रहा है या नहीं। खैर, मुझे स्पष्टता का त्याग करना पड़ा।
इसके अलावा, स्क्रिप्ट में ही ROS के सूचना-आउटपुट पर टिप्पणी की गई थी: # rospy.loginfo।
इससे लोड थोड़ा कम हो गया और काम की गति बढ़ गई।
लेकिन ... यह कुछ और के साथ आने के लिए आवश्यक था।

2. इसके अलावा, रोबोट काफ़ी कम था। इस क्षेत्र में हमारे अपने पिछले अनुभव और सिफारिशों के बाद, एक मछली-आँख कैमरे का उपयोग किया गया था:



यह कैमरा काफी विस्तृत देखने का कोण प्रदान करता है और आपको कमरे के एक महत्वपूर्ण हिस्से को पकड़ने की अनुमति देता है।

हालांकि, जैसा कि यह निकला, चेहरे की पहचान की गुणवत्ता के क्षेत्र में उसके परिणाम प्रभावशाली नहीं थे ... मैकलेला प्रभावित नहीं थे ... कैमरे को देखने के समान चौड़े कोण के कारण, यह एक साथ पहचानने योग्य वस्तु को विकृत करता है। इस कारण से, इस्तेमाल किए गए हैर कैस्केड अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं। प्रकाश का भी महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है; जब छायांकित किया जाता है, तो गुणवत्ता और भी अधिक गिर जाती है।

3. और इसे बंद करने के लिए - रोबोट में स्पष्ट ट्विस्ट के लिए कोणीय गति का अभाव था, और यहां तक ​​कि थ्रेसहोल्ड पर भी (जिसे पार करने की आवश्यकता नहीं थी) और कालीन, यह पूरी तरह से फंस गया था। यहां, काली मिर्च ने "समान शक्ति" मोटर्स की शक्ति में अंतर जोड़ा, जो लगभग समान नहीं हैं, समान बैच छोड़ने के बाद भी। इस वजह से, रोबोट बाईं ओर काफी बढ़ गया।

"प्रदर्शन में सुधार।"

खैर, प्रदर्शन के साथ, स्थिति में स्पष्ट रूप से सुधार होने लगा जब एक प्रणाली के रूप में आरओएस का मुख्य लाभ बचाव में आया, अर्थात्: विभिन्न मशीनों पर भार वितरित करने की क्षमता।

यही है, रास्पबेरी पर मोशन नोड्स, कैमरा और मास्टर नोड को चलाने के लिए पर्याप्त है, और अन्य, अधिक शक्तिशाली सिस्टम के कंधों पर भारी लोड किए गए नोड्स रखे जा सकते हैं।
उदाहरण के लिए, आरओएस को लैपटॉप पर स्थापित करना या वर्चुअल मशीन को तैनात करना।

इस स्थिति में, दूसरा विकल्प चुना गया था।

वर्चुअल मशीन पर Ubuntu, ROS स्थापित करने के तरीके का वर्णन नहीं करने के लिए, हम विनी जोन्स के कैच वाक्यांश का उपयोग करते हैं " हमें एक बेजान स्वयंसेवक की आवश्यकता है ।" हमने इसे तैयार किया ... - यहां सभी स्टफिंग वाली एक वर्चुअल मशीन डाउनलोड की जा सकती है ।

वर्चुअल मशीन के मापदंडों का उपयोग किया जाना प्रस्तावित है:



यह समझा जाता है कि आप इसे वीएमवेयर वर्कस्टेशन पर तैनात (रन) कर रहे हैं।
पासवर्ड: रास्पबेरी

अब आप प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं, जब रासबेरी पाई की तुलना में अधिक शक्तिशाली लोहे पर हार कैस्केड को पचाया जाता है!

आरओएस सिस्टम शुरू करने के लिए, अब 2 भागों में विभाजित, आपको वर्चुअल मशीन को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है जहां मास्टर नोड काम करता है (और यह सिस्टम बूट के तुरंत बाद रास्पबेरी पर शुरू होता है)।

ऐसा करने के लिए, एक वर्चुअल मशीन में bashrc संपादित करें:

 sudo nano ~/.bashrc 

फ़ाइल के बहुत अंत की पंक्तियों में, IP पते निर्दिष्ट करें:

 export ROS_MASTER_URI=http://192.168.1.120:11311 export ROS_HOSTNAME=192.168.1.114 

पहला आईपी रास्पबेरी पाई एड्रेस है, दूसरा आईपी वर्चुअल मशीन एड्रेस है।
* वर्चुअल मशीन और रास्पबेरी एक ही स्थानीय नेटवर्क पर होनी चाहिए।

रास्पबेरी पर, एक ही बैशकेक अलग होगा:

 <source lang="bash">export ROS_MASTER_URI=http://192.168.1.120:11311 export ROS_HOSTNAME=192.168.1.120 

रास्पबेरी मैच पर दो आईपी पते।
* Bashrc बदलने के बाद रिबूट करना न भूलें।

वितरित आरओएस प्रणाली कैसे शुरू करें?

रास्पबेरी पर दो टर्मिनल हैं।

1 आंदोलन में:

 rosrun rosbots_driver part2_cmr.py 

2 रास्पबेरी कैमरे में:

 sudo modprobe bcm2835-v4l2 roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch 

कुल में, 2 नोड्स रास्पबेरी पर काम करेंगे: एक कमांड को स्थानांतरित करने के लिए इंतजार कर रहा है, दूसरा कैमरा से नेटवर्क पर वीडियो भेजता है।

मास्टर से कनेक्ट करने और कीबोर्ड से रोबोट को नियंत्रित करने के लिए, अब वर्चुअल मशीन में आपको चलाने की आवश्यकता है:

 rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py /cmd_vel:=/part2_cmr/cmd_vel 

उसी तरह, वर्चुअल मशीन से प्रबंधित करने के बजाय, आप एक नोड चला सकते हैं - एक व्यक्ति के चेहरे का अनुसरण करते हुए:

 cd /home/pi/rosbots_setup_tools/rpi_setup python follow_face.py 

अब कैमरे से कैप्चर की गई इमेज की अलग-अलग सेटिंग्स में फिश-आई रास्पबेरी पाई कैमरा के साथ क्या परिणाम हैं, इसके बारे में थोड़ा सूखा आंकड़े।

320x240, 30fps:
आदमी का चेहरा। 80-100 सेमी। प्रकाश प्रभाव, व्यावहारिक रूप से एक छाया में नहीं दिखता है। सुधार के लिए चेहरे की ओर दीपक को निर्देशित करना बेहतर है। मुस्कुराहट के साथ मुस्कुराहट चेहरे को तेजी से पहचानती है।
शीट A4 पर बिल्ली का चेहरा। 15-30 सेमी।

800x600 और 60fps पर - चेहरा 2-3 मीटर की दूरी पर देखता है।

1280x720 और 60fps पर - चेहरा 3-4 मीटर की दूरी पर देखता है। लेकिन झूठी सकारात्मकताएं हैं - यह चेहरे के रूप में एक दीवार घड़ी देखता है, आदि।

ए 4 पर एक बिल्ली 1-2 सेकंड की देरी, 1-1.5 मीटर की दूरी के साथ पहचानती है।
वर्चुअल मशीन लोड 77-88%।

जैसा कि आप देख सकते हैं, जब कैमरे से कैप्चर की गई इमेज की विंडो को बड़ा किया जाता है, तो वर्चुअल मशीन पर लोड और वह दूरी जिस पर रोबोट ऑब्जेक्ट को देखता है। रास्पबेरी पर लोड बढ़ रहा है, लेकिन महत्वपूर्ण रूप से नहीं। केवल रास्पबेरी पर सभी नोड्स के संचालन की तुलना में मान्यता की गति में काफी वृद्धि हुई है।

मायोपिया का इलाज करें

ऊपर दिए गए आंकड़ों से पता चला कि दृष्टि में सुधार करने के लिए, कैमरे के रिज़ॉल्यूशन और एफपीएस को बढ़ाना आवश्यक है, वर्चुअल मशीन के प्रदर्शन का भुगतान करना। हालाँकि, 1280x720 और 60fps पर भी, ऑब्जेक्ट की दूरी बहुत बढ़िया नहीं है।

इस समस्या का समाधान अप्रत्याशित रूप से आया।

जैसा कि आप जानते हैं, रास्पबेरी के लिए कैमरों की एक पूरी लाइन उपलब्ध है। और हमारे मामले में उनमें से एक परिपूर्ण था, अर्थात्:



उसके परिणाम इस प्रकार हैं:

कमरे में कृत्रिम प्रकाश व्यवस्था के साथ वह 7-8 मीटर की दूरी पर अपना चेहरा देखता है! मुस्कुराना भी जरूरी नहीं)
800x600 और 60fps - डाउनलोड। वर्चुअल मशीन - 70-80%, रास्पबेरी - 21% (केवल आंदोलन के नोड्स हैं और कैमरे को प्रसारित करना शुरू करते हैं)।
A4 पर एक बिल्ली 1-2 सेकंड की देरी, 2-2.3 मीटर की दूरी के साथ पहचानती है।
जैसा कि आप देख सकते हैं, बिल्लियां फिर से पीड़ित होती हैं, जो कम दूरी पर निर्धारित होती हैं। लेकिन यहां कारण सबसे अधिक संभावना है कि हैर कैस्केड की सेटिंग्स में, और कैमरा नहीं।
* यह कैमरा, एक नियम के रूप में, आईआर कान के साथ पूरा आता है। दिन के उजाले में उनका उपयोग करना आवश्यक नहीं है:



इस प्रकार, रास्पबेरी पाई के लिए कैमरा, मछली-आंख से अलग, खराब गुणवत्ता वाले कृत्रिम प्रकाश व्यवस्था में भी वस्तुओं के साथ काम करते समय सबसे अच्छा परिणाम दिखा। हालाँकि, कैमरे से दूरी बढ़ाने के लिए मुझे देखने के कोण के साथ भुगतान करना पड़ा और इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए।

अब चेसिस के सुधार और पक्ष में रोबोट के विध्वंस के बारे में

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, व्यावहारिक रूप से कोई जुड़वां इंजन नहीं हैं, और रोबोट को दाईं ओर या बाईं ओर ड्राइव करने के लिए बर्बाद किया जाता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि मोटर कैसे अधिक शक्तिशाली था, अन्य सभी चीजें समान थीं।

आम तौर पर आंदोलन में अंतर एनकोडर का उपयोग करने से होता है, क्योंकि वे हमारी परियोजना में अच्छे हैं। यह कैसे काम करता है इसके बारे में एक अच्छी फिल्म है ।

हालाँकि, यहां आप सब कुछ सरल कर सकते हैं और किसी वर्चुअल फेस मशीन में किसी व्यक्ति के चेहरे (follow_face.py) या एक बिल्ली (follow_cat2.py) का अनुसरण करने के लिए केवल स्क्रिप्ट को ठीक करके थोड़ी चाल के लिए जा सकते हैं।

हम निम्नलिखित पंक्तियों में रुचि रखते हैं:

 #-0.013 - because right wheel is faster twist_msg.linear.x = 0.1 twist_msg.angular.z = -0.013 elif self.face_found["x"] < 0.0: # To the left cur_dir = "left" twist_msg.linear.x = 0.1 twist_msg.angular.z = 0.016 else: # To the right cur_dir = "right" twist_msg.linear.x = 0.1 twist_msg.angular.z = -0.016 

रोबोट कहां और कितना उड़ता है, इसके आधार पर, आपको z के लिए मानों को समायोजित करने की आवश्यकता है। उपरोक्त कोड में, 12V मोटर चालक को पावर करते समय मानों का चयन किया जाता है।

इंजन ड्राइवर पर लागू होने से रोबोट (गति और गतिशीलता) की चलने वाली विशेषताओं को बढ़ाना संभव है, जिसका उपयोग 8 वी - 12 वी के बजाय परियोजना (एल 9110) में किया जाता है। लेकिन पावर स्टेबलाइजर या कम से कम संधारित्र स्थापित किए बिना ऐसा करना बेहतर है, क्योंकि L9110s एच-ब्रिज चिप्स ठीक जलते हैं, क्योंकि यह निकला था। शायद यह उन्हें इतना सस्ता बनाता है। फिर भी, रोबोट 12 वी काफी फ्रिकली और फ्रिलोलिवली ड्राइव करता है।

एक निष्कर्ष के बजाय

खैर, अब जब रोबोट को ले जाना बंद हो गया है और उसकी दृष्टि में सुधार हुआ है, तो आप उसके साथ लुका-छिपी खेल सकते हैं, उदाहरण के लिए। या कमरे के दूसरे छोर से कुछ लाने के लिए मजबूर करने के लिए। बेशक, एक व्यक्ति के रूप में, उसका सामना करना।


जारी रखा जाए।