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Ball Balancing Robot(PyCharm)

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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
18/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
numpy, opencv, python
Bereich
computer-vision, embedded-iot, robotics

Rechercherichtung

Das Issue enthält ein eigenständiges Python-Skript, nennt jedoch weder eine Repository-Datei noch einen Test oder eine gewünschte Änderung. Kläre zunächst, ob dies als Ergänzung zum Projekt gedacht ist, und untersuche anschließend die Einstiegspunkte für Kamera und ArUco-Erkennung in OpenCV sowie die serielle Verbindung zu Arduino. Im Issue sind keine Kriterien für den Abschluss definiert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

import cv2
import numpy as np
import serial
import time
import math

=== CONFIG ===

SERIAL_PORT = 'COM3'
BAUD_RATE = 9600
FRAME_WIDTH, FRAME_HEIGHT = 640, 480
MAX_ANGLE_CHANGE = 25

=== COLOR RANGE ===

lower_ball = np.array([10, 100, 70]) # Orange ball
upper_ball = np.array([25, 255, 255])

lower_disc = np.array([35, 40, 40]) # Green disc
upper_disc = np.array([85, 255, 255])

=== ARUCO ===

aruco_dict = cv2.aruco.getPredefinedDictionary(cv2.aruco.DICT_4X4_50)
aruco_params = cv2.aruco.DetectorParameters()

=== SERVO CENTER ANGLES ===

CENTER_ANGLES = [60, 75, 60]

=== PD CONSTANTS ===

Kp = 0.4
Kd = 0.20

PD state

prev_dx, prev_dy = 0, 0
prev_time = time.time()

Connect to Arduino

arduino = serial.Serial(SERIAL_PORT, BAUD_RATE)
time.sleep(2)

Start webcam

cap = cv2.VideoCapture(2)

def get_servo_angles(dx, dy, ddx, ddy):
dx /= (FRAME_WIDTH / 2)
dy /= (FRAME_HEIGHT / 2)
ddx /= (FRAME_WIDTH / 2)
ddy /= (FRAME_HEIGHT / 2)

# Apply PD control
control_x = Kp * dx + Kd * ddx
control_y = Kp * dy + Kd * ddy

angle1 = CENTER_ANGLES[0] + (-control_x * math.cos(math.radians(0)) - control_y * math.sin(math.radians(0))) * MAX_ANGLE_CHANGE
angle2 = CENTER_ANGLES[1] + (-control_x * math.cos(math.radians(120)) - control_y * math.sin(math.radians(120))) * MAX_ANGLE_CHANGE
angle3 = CENTER_ANGLES[2] + (-control_x * math.cos(math.radians(240)) - control_y * math.sin(math.radians(240))) * MAX_ANGLE_CHANGE

return int(angle1), int(angle2), int(angle3)

while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break

frame = cv2.resize(frame, (FRAME_WIDTH, FRAME_HEIGHT))
frame = cv2.flip(frame, 1)
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# ===== 1. Detect ArUco Marker =====
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners, ids, _ = cv2.aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=aruco_params)

center_x, center_y = FRAME_WIDTH // 2, FRAME_HEIGHT // 2  # fallback

if corners:
    c = corners[0][0]
    center_x = int(np.mean(c[:, 0]))
    center_y = int(np.mean(c[:, 1]))
    cv2.polylines(frame, [c.astype(int)], True, (255, 0, 255), 2)
    cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (255, 0, 255), -1)
    cv2.putText(frame, "Aruco", (center_x + 10, center_y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 255), 1)

# ===== 2. Disc Detection =====
disc_mask = cv2.inRange(hsv, lower_disc, upper_disc)
disc_mask = cv2.morphologyEx(disc_mask, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((5, 5), np.uint8))

disc_contours, _ = cv2.findContours(disc_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
valid_area_mask = np.zeros_like(disc_mask)

if disc_contours:
    largest_disc = max(disc_contours, key=cv2.contourArea)
    cv2.drawContours(frame, [largest_disc], -1, (0, 255, 255), 2)
    cv2.drawContours(valid_area_mask, [largest_disc], -1, 255, -1)

# ===== 3. Ball Detection =====
ball_mask = cv2.inRange(hsv, lower_ball, upper_ball)
ball_mask = cv2.bitwise_and(ball_mask, ball_mask, mask=valid_area_mask)
ball_mask = cv2.erode(ball_mask, None, iterations=2)
ball_mask = cv2.dilate(ball_mask, None, iterations=2)

ball_contours, _ = cv2.findContours(ball_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if ball_contours:
    c = max(ball_contours, key=cv2.contourArea)
    ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)

    if radius > 8:
        cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 0), 2)
        dx = x - center_x
        dy = y - center_y

        # PD derivative calculation
        current_time = time.time()
        dt = current_time - prev_time if current_time != prev_time else 1e-3
        ddx = (dx - prev_dx) / dt
        ddy = (dy - prev_dy) / dt

        # Get new servo angles
        angle1, angle2, angle3 = get_servo_angles(dx, dy, ddx, ddy)
        print(f"Ball: ({int(x)}, {int(y)}) Δx: {int(dx)} Δy: {int(dy)} | Angles: {angle1}, {angle2}, {angle3}")
        arduino.write(f"{angle1},{angle2},{angle3}\n".encode())

        # Update previous for next frame
        prev_dx, prev_dy = dx, dy
        prev_time = current_time

cv2.imshow("Balancing Bot", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
    break

cap.release()
arduino.close()
cv2.destroyAllWindows()

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
284k
Forks
36.3k
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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