OLDX机器人图像导航API软件_(适用于无人机和四足机器人)__欢迎Star_OLDX_VISUAL_FOR_PI.zip

# 1 OLDX-Visual For PI图像导航项目 <div align=center><img width="600" height="130" src="https://github.com/golaced/OLDX_DRONE_SIM/blob/rmd/support_file/img_file/logo.JPG"/></div> ____OLDX-Visual For PI图像导航项目囊括了OLDX机器人开发平台中所需的主要图像导航API，其采用通用接口的设计能适用于OLDX-FC和OLDX-QUADRUPED团队已经开发了一套完整的免费开源 项目。项目主要包括了地标识别、地标跟踪、地标SLAM、人脸识别、巡线、避障等，项目所采用的硬件平台主要是OLDX通用机器人控制器，其STM32单片机+ 树莓派A3+的架构，因此该项目内所有软件程序主要适用于树莓派平台环境，在其他平台上应用请自行一致。该项目遵循GPL协议，能对DEMO内相关源码进行修改和二次开发。<br> **-如果该项目对您有帮助请 Star 我们的项目-**<br> **-如果您愿意分享对该项目的优化和改进请联系golaced@163.com或加入我们的QQ群567423074，加速开源项目的进度-**<br> # 2 官方镜像介绍 ____为方便开发者免去自行安装Linux系统软件的过程，我们提供了官方的SD卡镜像(14.0G),下载地址为：<br> ``` Ver1.0: 链接：https://pan.baidu.com/s/1et0EHNnswshPui4hg2_W4Q 提取码：kmer Ver2.0: 链接：https://pan.baidu.com/s/1uai5BAS6y6BhzGdyh0i1Zg 提取码：khcr ``` 请自行下载并使用项目内win32软件写入空白SD卡中，该镜像采用Raspberry原生镜像和树莓派系统，预装了ROS Kinect、Opencv 2.4.9、QT和Kdevelop。集成了已经编译好的API软件并安装好了 CSI并口树莓派相机驱动能直接测试使用。另外树莓派默认使用IO口串口(ttyS0,最大波特率115200)与单片机进行通讯,镜像内所安装的机体软件如下： Ver1.0软件|版本说明 -------------|------------- ROS|Comm Kinect版本 Opencv|2.4.9 QT|QT5 Python|Python2 Python3 Kdevelop|1.3.1 aruco|3.0.3 serial|1.0.0 x11vnc|1.0.3 Ver2.0软件|版本说明 -------------|------------- ROS|Full Kinect版本(ROS小课堂) Opencv|3.4.1 QT|QT5 Python|Python2 Python3 aruco|3.0.3 serial|1.0.0 API软件|说明|版本 -------------|-------------|------------- Cube_Tracker|地标识别跟踪|Ver1.0 Face_Tracker|人脸识别|Ver1.0 Line_Tracker|巡线|Ver1.0 Color_Tracker|颜色小球追踪存储|Ver1.0 Recorder|视频存储|Ver1.0 **注：树莓派默认用户名为pi，密码为1(Ver1.0); 用户名为corvin，密码为1(Ver2.0)**<br> **上电后默认连接WIFI名LBm，密码为11111111(Win7用户可以使用猎豹Wifi，Win10可以自建)** # 3 树莓派使用教程 ## 3.1 使用VNC连接树莓派 ___官方镜像中已经安装了VNC客户端但是其自启动较慢，因此我们使用x11vnc作为远程桌面连接树莓派，由于其目前没有加入自启动中所以需要人工 启动，方法如下：<br> (1)打开WIFI等待树莓派连接上WIFI热点，查看树莓派连接的IP地址。<br> (2)使用putty用SSH连接树莓派，输入账号pi,密码1，在控制台中输入x11vnc打开客服端服务。<br> (3)使用项目内的VNC软件输入树莓派IP:5900(如192.168.191.2:5900)连接目标，账号同样是pi完成连接。<br> **注：Ver2.0不需要启动X11vnc连上Wifi后直接用VNC连接即可** ## 3.2 向树莓派中拷贝文件 ___向树莓派中拷贝文件可直接使用U盘进行复制，另外可以使用项目内的WinSCP软件使用目标IP、账号和密码连接树莓派并直接进行拷贝。 # 4 SDK软件介绍 ## 4.1 二维码(立方体)识别跟踪 <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/cube.gif"/></div> ___该SDK基于ArUco库实现对二维码的识别，同时计算出相机在地标坐标系下的3D位置和三轴角度，通过串口协议发送给机器人。机器人通过像素中心 识别结果和3D定位信息，实现降落、目标跟踪等功能。<br> 运行方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Cube_Tracker/bin 输入，./run ``` 编译方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Cube_Tracker/build 输入，make ``` ## 4.2 颜色小球追踪 <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/color.gif"/></div> ___该SDK基于HSV颜色阈值和霍夫变换实现对黄色小球的追踪，通过串口协议发送目标像素中心识别结果，控制机器人实现目标跟踪。<br> 运行方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Color_Tracker/bin 输入，./run ``` 编译方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Color_Tracker/build 输入，make ``` ## 4.3 人脸识别跟踪 <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/face.gif"/></div> ___该SDK基于OpenCv自带分类器对人脸进行识别，通过串口协议发送目标像素中心识别结果，控制机器人实现目标跟踪。<br> 运行方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Face_Tracker/bin 输入，python run.py ``` 该SDK采用python不需要编译直接用文本编辑器修改后即可。 ## 4.4 巡线 <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/line.gif"/></div> ___该SDK基于OpenCv完成对指定颜色线的识别(默认黑色)，通过串口协议发送黑线中心识别结果和角度，控制机器人实现自主巡线。<br> 运行方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Line_Tracker/bin 输入，./run ``` ## 4.5 找二维码竞速小游戏（模仿DJI RM S1） <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/find.gif"/></div> ___该SDK基于ArUco库完成对指定二维码的查找，通过完成寻找三个不同的二维码进行竞速比赛。<br> 运行方法：<br> ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Cube_Game1/bin 输入，./run ``` 按空格开始游戏，键盘‘r’复位游戏，每轮开始在本地video目录下存储视频 ## 4.6 视频录制 ___该SDK完成对机载相机视频的存储。 ``` 打开终端，cd进入home/pi/QT/Record/bin 输入，./run 运行后在控制台终端输入空格开始视频存储，再次输入完成存储 最终视频存储在home/pi/QT/Record/Video中并且ID不不断递增，通过使用WinSCP可以将视频拷贝到PC进行处理 ``` ## 4.7 地标SLAM <div align=center><img width="300" height="240" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file2/slam.gif"/></div> ___该系统完成对大规模地标阵列地图的自动建立，具体内容请参考https://github.com/golaced/OLDX_Go_SLAM ## 4.8 激光雷达SLAM ___更新中 # 5 捐赠与项目后续开发计划 ____如果您觉得该项目对您有帮助，也为了更好的项目推进和软硬件更新，如果愿意请通过微信捐赠该项目！ <div align=center><img width="440" height="300" src="https://github.com/golaced/OLDX_VISUAL_FOR_PI/blob/master/support_file/img_file/pay.png"/></div>