Arucomover: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 3. Juli 2021, 14:53 Uhr

Ziel

Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finden und anfahren können

Konzept

Ein Python Script benutzt die OpenCV Library um Arucos im Bild mit Position und Entfernung zu erkennen. Der Videostream und die Position mit Entfernung werden von dem Script zur Verfügung gestellt.

Ein Node-Red Flow Nimmt die Position auf und gibt Steurbefehle über an einen ItsyBitsy M3, der damit ein MotorShield steuert.

Angeschlossen aber nicht benutzt ist ein BNO055, der Sensordaten Liefert um z.B. die Positionsbestimmung zu verbessern.

Hier eine Übersicht

Hier ein Schaltplan dazu

Es soll aber trotzdem möglich sein, daß ein Benutzer eingreift,dafür die UI aus Node-Red heraus

setup

Aller Code und auch ein Setup können im https://github.com/hackffm/arucomover gefunden werden. Es wird davon ausgegangen, daß das ganze auf einem Debian basiertem Linux läuft. Also Ubuntu oder Raspian. Im Setup Folder gibt es Skripte, die das Allermeiste vorbereiten sollten. Das in der arucodetection verwendete Shared Memory ist erst ab Python 3.8 verfügbar. Auf einem RaspberryPi3 ist 3.7 default. Daher gibt es im Setup Folder ein entsprechendes Skript für den Pi. Vor der Ausführung der Setups muss das Swapfile vergrößert werden

sudo nano /etc/dphys-swapfile -> CONF_SWAPSIZE=1024

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

Ein gutes Netzteil vorrausgesetzt, läuft daß dann einige Zeit. Die übrigen Setup Skripte können, mit der richtigen Python Version dann ausgeführt werden. Der Schritt 2_setup_folders.sh installiert auch alle python requierements. Das kann auf eine PI 3 mehrere Stunden dauern, da diverse Kompilierungen im Hintergrund laufen !

Arucodetetcion

ist ein Pythoncode, der von dieser Seite OpenCV_mit_Python inspiriert ist und in zwei Prozessen läuft. Web und Arucodetecion.Damit der WebProzess die Arcuo Position über einen Websocket liefern kann, sind beide über eine Managed Queue verbunden. Der Video Stream wird in ein Shared Memory geschrieben und vom Webprozess geholt. Dies ist erst ab Python 3.8 möglich ! Es wird davon ausgegangen, daß ein Camera Device 0 vorhanden ist. Sollte eine Kalibrierung für eine bessere Erkennung notwendig sein, kann ein entsprechendes Config File camera.json mit create_camera_config.py erstellt werden. Dies muss dann in den vom Setup erstellten /USERHOME/arucodetection Folder kopiert werden. Dort liegt auch eine config.json mit der sich die Camera, Auflösung, Debug usw. einstellen läßt. Das los landet in ~/arucdetection/log. Es wird immer von einem DICT_6X6_50 Aruco Code ausgegangen und kann zur Zeit nur in der camera.py umgestellt werden.

Um zu testen ob alles funktioniert, stellt arucodetection.py eine entsprechende Webseite zur verfügung, die Websocket und Video Stream abfragt.

Die Webseite ist auf 127.0.0.1:9080 zu finden

itsyBitsyM4

die verwendeten libraries müssen im lib Folder vorhanden sein und eventuell nachinstalliert werden. Z.B. adafruit_bno055. Diese müssen zur CircuitPython Version des M4 passen.

code.py ist der Ausgeführte Code. I2C Test in diesen eingebaut. Alle Verfügbaren Kommands können mit ? abgefragt werden. Will man nur I2C testen, kann man code.py umbenennen. Dann wird automatisch main.py aufgerufen, daß in einer Endlosschleife die angeschlossenen I2C Devices abfragt.

Node-Red

Entweder durch die Setup Skripte oder so sollte ein Node.js 14x vorhanden sein Wenn 2_setup_folders.sh nicht ausgeführt wurde muss selbst dafür gesorgt werden, daß das Package.json File in ~/nodered/ abgelegt wurde und alle Package Depencies darin müssen installiert wurden.

node_red_start.sh startet

node red --settings ~/git/arucomover/code/nodered/arucomover.js --flowFile ~/git/arucomover/code/nodered/flows_arucomover.json

Das Settings File starte NodeRed auf Port 9010
Der Editor kann dann auf http:;//127.0.0.1:9010 und
Die UI auf kann dann auf http:;//127.0.0.1:9010/ui gefunden werden.

Der Flow ist in zwei Tabs aufgeteilt.
Ein Tab für die Daten von ItsyBitsy M4 und arucomover.py
Ein Tab für die Steuerbefehle an den ItsyBitsy M4
Beide Tabs habe UI Elemente und sind miteinander verbunden um ein einheitliches Handling zu ermöglichen.

Start

Es müssen zwei Prozesse gestartet werden also entweder nacheinander mit & in den Hintergrund oder z.B. mit screen oder tmux.

1.Start der arucodetection
source ~/arucodetection/venv/bin/activate

...../arucomover/code/arucodetection/arucodetection.py

2.Start der Node-Red Flows
...../arucodetection/cosde/bash/node_red_start.sh

Hardware Evolution

• Stepps
• 

  Start

• 

  Stepp 2

• 

  Stepp 4

• 

  Final Hardware

BOM

Raspberry Pi 3
BNO055
MotorAeshield V2