电导 没过 树莓 烧过 小车 爱过
- 综合运用本学期学习的内容，实现小车完整地在“8”字形跑道上巡线行驶
- 在保证小车不撞墙、不撞箱、不走错跑道的三大前提下，尽可能地跑出更多的圈数
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此部分已在之前的实验报告中详细说明，这里对此做简单描述。
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PID调节是一种闭环控制的方式，基于反馈调节实现（示意图见下）。在本实验中，使用PID控制的方式，是输⼊偏差量（速度），计算出调整量（占空⽐），实现对速度的控制。在编程实现时，为了方便调整参数，将PID写成一个对象，用两个实例来控制左右轮。通过给左右轮设定对应的数值使之达到相同的速度，使得左右轮速度接近，就可以跑出近似的直线。同时，根据偏差量的大小对“弯”进行判定，再以其偏移量计算出左右轮的调整的占空比，从而实现转弯避障与绕桩。
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从实操来讲，对小车的PID控制就是利用三个参数Kp,Ki,Kd，来调整三个对应因素对调整量的影响。
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但是在之前的避障实验中，因为线路的简易，我们并未使用严格理论意义上的PID控制。但在此次实验任务中，线路变得较为复杂，转弯幅度陡升，再以此前改变固定的占空比的方法将很难做到转弯和直行的两全。基于此，我们决定保留固定占空比的一部分代码，对某些越界的偏移量进行PID调控，使其沿线行驶。
- 每个图像的像素通常对应于二维空间中一个特定的位置，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。灰度图像,图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示，0-255之间表示不同的灰度级。
- 二值图像即为每个像素只有两个可能值的数字图像。将大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值(黑），小于这个值的为灰度极小值（白），从而实现二值化。对于小车的摄像头而言，黑线指引应二值化为黑，白毯跑道应二值化为白。
- 对于小车而言，在二值化黑线与地毯后，如何对得到的图像进行处理并最终形成反馈修正小车的轨迹，实现沿线。小车在跑道上时，二值化后黑线产生的黑色像素居中间位置，地毯产生的白色像素居两边位置。当小车发生偏离跑道或弯道出现的情况时，黑色中心像素会偏向小车偏离的反方向或转弯的正方向，恰好这两种情况小车都需要往黑像素偏移方向偏转。根据像素偏移的量，进行一些公式的处理，再通过pid作用于小车左右电机，实现寻线控制。
- 任务：小车从赛道起点线出发，通过程序自动驾驶，到达终点线，期间不允许撞到障碍物和跑错跑道。
- 赛道分析：
- 赛道为一条形如“8”字的黑线跑道，在“8”的两“圆”中央位置各有两个纸箱，整体跑道为一张白色的地毯，在跑道两边为两面墙。
- 在直行后，共有4个角度相近（120度左右）的弯道，而在过了弯道后，小车将面临“X”分叉路口的选择
- 转弯幅度过大：
- 最简单的想法就是把占空比调大，来适应转弯幅度。
- 但需要注意的是，这里的“大”是相对而言的，如果直行速度本身就很快，那么即使转弯的占空比也很大，也很难去纠正小车。
- 实际情况也是如此，当我们将直行占空比设为40，而转弯占空比设为+-20时，小车能较好的转过弯道；但直行占空比设为60，而转弯占空比设为+-30时，便会出现转弯困难甚至撞墙的情况。
- 交叉错道：
- 与前者思路相同，我们可以把速度加上去，这样其实当小车反应过来时已经过了交叉路口了。同样地，也可以在某个反应函数里加延时。
- “牵一发而动全生”速度不能无止境大下去，在考虑转弯合理的情况下我们可控的最大占空比是65（+-30），仍然会出现因摆动幅度过大而走错道的情况。
- 加延时的困难就在于我们只能从数值上去设置调节的范围，但实际情况是在弯处，小车的偏移量都会有差别，且大部分值和弯道时一样，也就是说对其的修正同样作用于弯道，撞墙便在所难免了。
- 我们的可行做法是占空比修正以减法为主，即当偏移量较大时，一只轮子减占空比实现转弯。这样就保证了转弯时速度较慢，直行时速度较快以冲击交叉口。
- 对于目标而言，我们当然希望小车可以只看见下方或者说前下方的黑线，但实际情况是，小车还会“看见”箱子、自己的影子甚至是墙上的瓷砖。（注：此处定义的看见是指小车将其或将其部分二值化为黑色）
- 对于影子这种灰度偏白的情况，我们可以通过调整阈值，将其规避掉。但遗憾的是，由于前二者颜色过深，这一方法对箱子和瓷砖并没有太大的作用。先分析瓷砖，其实瓷砖的位置固定且位于下方，在保证巡线正常的情况下将摄像头的角度调高可以解决这一问题；同时，在小车偏移跑道到看到瓷砖中间会有一段空白期，如果可以加一个search函数让小车处于“空白”的位置时原地转弯去寻找附近黑线的位置，也可以解决这一问题。
- 再说箱子，其实箱子的存在不一定是坏处，因为其所处的位置恰好与偏转方向相同，如果能合理处理小车行进速度与箱子位置之间的关系，比如我在识别到箱子后进行处理，这之间有一段延时，如果这段延时过去，小车刚好行至转弯处，化危为机，岂不美哉。
- 在后期的实验中我们发现，其实只要解决严格巡线的问题，这两个问题会迎刃而解。
- 这一方法思路与前面的search函数相同，但search函数会耽误较多时间，如果可以就当前跑道而言，做具体的修正或许会更有效。
- 在多次实验中，我们发现偏离跑道的原因主要是小车直行速度过快，当到弯道时由于惯性，即使有减速处理，还是会偏离出跑道。而且我们发现，其实小车在检测到弯道时，就会给出一个修正的偏移量，而当它看不见线时，只要让其contiune，它就会沿着这一弧度画圆，并最终回到另一边的跑道上。
# coding:utf-8
import RPi.GPIO as GPIO
import time
import cv2
import numpy as np
#前期准备部分
#限制较大值
def sign(x):
if x > 0:
return 1.0
else:
return -1.0
# 定义引脚
EA, I2, I1, EB, I4, I3 = (13, 19, 26, 16, 20, 21)
FREQUENCY = 50
# 设置GPIO口
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
# 设置GPIO口为输出
GPIO.setup([EA, I2, I1, EB, I4, I3], GPIO.OUT)
GPIO.output([EA, I2, EB, I3], GPIO.LOW)
GPIO.output([I1, I4], GPIO.HIGH)
pwma = GPIO.PWM(EA, FREQUENCY)
pwmb = GPIO.PWM(EB, FREQUENCY)
# pwm波初始化
pwma.start(0)
pwmb.start(0)
# center定义
center_now = 320
# 打开摄像头，图像尺寸640*480（长*高），opencv存储值为480*640（行*列）
cap = cv2.VideoCapture(0)
# PID 定义和初始化三个error和adjust数据
error = [0.0] * 3
adjust = [0.0] * 3
# PID 参数配置、目标值、左右轮基准占空比和占空比偏差范围（根据实际情况调整）
kp = 1.3
ki = 0.5
kd = 0.2
target = 320
lspeed = 60
rspeed = 60
control = 35
ret, frame = cap.read()
#前期准备完毕，节省时间
print("准备完毕！按下Enter启动！")
input()
try:
while True:
ret, frame = cap.read()
# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 大津法二值化
ret, dst = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 膨胀，白区域变大
dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2)
cv2.imshow("镜头画面", dst)
# 单看第400行的像素值s
color = dst[400]
# 找到black色的像素点个数
black_count = np.sum(color == 0)
# 防止black_count=0的报错
if black_count == 0:
continue
else:
black_index = np.where(color == 0)
# 找到黑色像素的中心点位置
center_now = (black_index[0][black_count - 1] + black_index[0][0]) / 2
# 计算出center_now与标准中心点的偏移量
direction = center_now - 320
print("偏差值：", direction)
# 更新PID误差
error[0] = error[1]
error[1] = error[2]
error[2] = center_now - target
# 更新PID输出（增量式PID表达式）
adjust[0] = adjust[1]
adjust[1] = adjust[2]
adjust[2] = adjust[1] \
+ kp * (error[2] - error[1]) \
+ ki * error[2] \
+ kd * (error[2] - 2 * error[1] + error[0]);
print(adjust[2])
# 饱和输出限制在control绝对值之内
if abs(adjust[2]) > control:
adjust[2] = sign(adjust[2]) * control
# print(adjust[2])
# 执行PID
# 右转
if adjust[2] > 20:
pwma.ChangeDutyCycle(rspeed - adjust[2])
pwmb.ChangeDutyCycle(lspeed)
# 左转
elif adjust[2] < -20:
pwma.ChangeDutyCycle(rspeed)
pwmb.ChangeDutyCycle(lspeed + adjust[2])
else:
pwma.ChangeDutyCycle(rspeed)
pwmb.ChangeDutyCycle(lspeed)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
except KeyboardInterrupt:
print("结束！")
pass
# 释放清理
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
pwma.stop()
pwmb.stop()
GPIO.cleanup()- 预加载：
input()后再try
- 通过python3的标准输入流函数，需要读取用户的输入指令再进行小车运行的循环操作，从而实现预加载准备事项，降低耗损时间。
- 越界情况的处理：
if black_count == 0：
continue
- 在具体实验中，时常会出现跳出黑线的情况，这时在代码层面的表现就是black_count=0。而对于一个固定的跑道而言，我们能否让小车当出现这种情况时，做一些适应性的变化，只要再次”看到“就好办了。
- 正如之前所提到的那样，如果小车在转弯处出现越界，那么我们其实所做的只是让它沿着之前的弧度画圆，这样又会回到跑道的另一端继续开始寻线。
- 防抖：
if abs(adjust[2]) > control:
- 当偏移量经过pid处理后，但我们知道速度的调整不可能就是这个值。一来本身占空比最大为100，二来速度变化过大很容易偏转幅度过大而循线不稳。
if adjust[2] > 20: - 同时，我们也并不是所有的偏移量都要去修正。当偏移量控制在某个较小的值时，我们不去修正，保证两轮的速度恒定，使小车前进更加稳定。
- 在测试中，最大的问题就是X路口的分叉识别。即使我们将速度加了上去，还是在最后第4圈开始的时候发生了错位。
- 现在再回头看，可以尝试一下用超声波来对小车所处位置进行分析。小车在转弯和X路口时都会出现较大的偏移量，我们可以单独对这两种情况进行处理。小车在X路口时处于墙的中间，故测距会有较大值；而在8的两端处，小车左右分别是墙和箱子，测距会有一个较小值。所以，当小车发现偏移量较大且测距也较大时，不去pid修正即可。
- 但还需要注意的是，当时我们之所以在第一次实验就放弃了超声波，是因为小车在获取了速度再进行处理延时会非常糟糕，我也不知道是不是我代码写的非常糟糕。所以还是那句话，理想很丰满，实操很打脸。
- 关于课程
- 在最后的实际中测试中，第一次跑到了三圈并作为最终成绩进行了记录。但后续两次为了弥补第一次的不足进行了一些参数和处理上的改动，反而效果没有第一次的好。
- 第二次测试视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV18f4y1t7Wr?p=3
- 当时拿到任务的时候，真的是满脑子的问号，这是我们在两周或是四周里面能完成的吗。最后我们不仅完成了这一任务，甚至可以说是超乎预料的圆满。
- 根据具体场景来写代码，再在实操中修改参数、增加参数，这都是我们在纯理论课中无法体会到的。
- 同时也希望来年的电导课可以增加一些测试的跑道，毕竟一堆人挤两个白毯跑道确实体验不太好。对循迹还好，但对选用超声波的同学无疑是一个巨大的挑战。
- 一些杂想
- 最近闹得沸沸扬扬的”特斯拉“事件就牵涉到了图像处理的知识，该车之所以会失灵主要是计算机视觉出处理出现了一些异常，把一些障碍识别错误。最后，特斯拉还是决定采用雷达来经行避障。
- 这其实和我们的课程非常吻合，分别对应了摄像头和超声波两种避障方案，但在主流选择上却恰好相反，我们大部分同学都是使用的摄像头，而汽车则大量使用的是雷达。其实还是讲到一个应用场景的问题，我们这里的模型很简单，有黑线当然摄像头更佳。
- 但在实际道路上，是没有黑线的，靠雷达其实对障碍的种类没有那么多的要求，”化繁为简“。而如今机器视觉的火爆，或许在提示我们，可能我们需要将雷达和摄像头结合来增加车的观感，从而实现真正意义上的无人驾驶。