基于OpenMv視覺識別的自主投籃機器人實現(xiàn)

顧禎婕，文 哲，高宇杰

（中國民航大學，天津 300300）

華北五省機器人比賽的競技體育項目是一項適合剛入門學習單片機的學生參加的比賽，本文針對其中類人機器人的投籃項目展開研究。OpenMV作為一種可編程的視覺模塊，得到廣泛應用，其成本低廉，操控簡單，應用廣闊，能夠實現(xiàn)智能化、自動化。類人機器人在救援探險等領域有廣泛應用需求，備受青睞，機器人研究是當今熱門課題之一。目前，類人機器人憑借其自身優(yōu)勢得到廣泛的研究、應用。機器人工作范圍廣泛、所需要的人力資源少等優(yōu)點使得各式各樣的機器人深入研究層出不窮。研究目的是能夠運用一個新型類人機器人，連接OpenMv攝像頭，完成攝像頭對籃球、籃筐底座等相關物體的識別，使機器人自主完成抓球與投籃的動作，保證投籃率，驗證了基于OpenMv的投籃機器人可以完成自主投籃，為實現(xiàn)機器人的智能化、人性化提供了新的思路[1]。

1 類人機器人介紹

1.1 類人機器人基本結構

本次用到的機器人有17個自由度，手臂各3個，左、右腿部各5個，頭部一個，其中，頭上的舵機用來放OpenMv攝像頭。每個自由度由一個LDX-218型舵機控制，通過PCA9685舵機擴展板發(fā)送每個關節(jié)的指令[2]。

1.2 PCA9685舵機擴展

PCA9685舵機擴展可同時控制8個舵機。若把PCA9685舵機擴展板背部焊點連接起來，如圖1右上方框內(nèi)部分所示，更改I2C協(xié)議的地址，可以控制更多的舵機。兩個舵機拓展板疊插使用最多可以同時控制16個舵機，以此類推。

舵機采用4.8～6 V的電源供電，也可以采用4節(jié)或者5節(jié)干電池來供電，在考慮了機器人整體輕便性與動作靈活性的基礎上，建議采用7.2 V鋰電池。務必注意不能直接使用3.7 V的鋰電池來供電，會使舵機供電不足而缺乏扭矩[3]。

1.3 舵機調(diào)試上位機軟件

機器人共有17個舵機，只需要用到其中的17路[4]。在Robot上位機軟件中，找到每個舵機對應的編號，拖動滑塊使舵機轉到對應的角度，更新動作后保存即可。完成投籃任務需要的動作有直走、左轉、右轉。需要注意的是，起始點、撿球點、籃筐三點直線，因此直走需要調(diào)得越直越好。把這3個動作下載到相應的動作組里，在程序中調(diào)用即可。

圖1 疊插擴展板需要連接的引腳

2 LAB顏色識別原理簡介

將人的視覺感應使用數(shù)字化的方法來描述。如果L，A，B變化的幅度一樣，那么給人帶來視覺上的變化幅度也差不多。

L表示亮度，從0～100逐漸變亮（0表示黑色，100表示白色）。A表示紅綠屬性的色相，0代表灰色，從負值到正值時，對應顏色即從綠色變到紅色。B表示黃藍屬性的色相，0代表灰色，從負值到正值時，對應顏色即從藍色變到黃色。

3 硬件設計— OpenMv與PCA9685舵機擴展板的連接

只用一個PCA9685舵機擴展板時，不需要焊接背部的焊點，直接插在OpenMv上即可。注意對接的引腳和插入的方向，舵機引腳方向與攝像頭相反。如果控制8個以上的舵機，可以疊插第二個舵機擴展板，但是此時需要連接圖1右上方框內(nèi)的兩個引腳。

在連接電源時，直接將擴展板上VCC，GND引腳接入電源的正負極，通入4.8～6 V的電壓即可。如圖1的左側和下方的兩個矩形框所示，舵機擴展板上每列插針從上往下依次為PWM，VCC，GND，分別對應舵機的PWM，VCC，GND，數(shù)字編號表示對應的8個舵機依次排列[5]。

4 軟件設計

4.1 開發(fā)環(huán)境與基本函數(shù)

OpenMv有其專用的開發(fā)軟件：OpenMv IDE，可直接使用Python對其編程。OpenMv IDE的編程使用的是Python語言。

投籃機器人的OpenMv中頻繁使用的函數(shù)如表1所示，主要用于標記識別出的色塊區(qū)域，在色塊中心部位畫出一個十字，便于進行后續(xù)工作。

表1 標記色塊的函數(shù)

4.2 I2C通信協(xié)議的使用

PCA9685舵機擴展板采用的是I2C通信協(xié)議。對于OpenMv與舵機擴展板的通信，首先，需要有一個PCA9685的模塊，再對模塊定義一個類；其次，需要定義一個servos類來對舵機進行實例化，在servos.py舵機控制算法里引入PCA9685。

在main.py主程序里可以直接引用I2C協(xié)議和時鐘。關于PCA9685的I2C協(xié)議的地址可查詢?yōu)?x40，即def __init__(self, i2c, address=0x40)；若疊插使用，即背部引腳焊接，則地址address為0x60。

若一次性擴展兩個舵機擴展板，則在main.py函數(shù)中使用兩次servo，可標記為servo1，servo2。相應地，根據(jù)所需要舵機的運動順序情況來標記主函數(shù)中servo.position(i, 0)。

4.3 運用IDE調(diào)節(jié)色域闕值

（1）threshold函數(shù)。選取閾值需要用到threshold函數(shù)，數(shù)組里的閾值需要自行調(diào)整。通常采用的是LAB色彩模式。（2）閾值編輯。打開IDE中的閾值編輯器，選擇LAB色彩模式，拖動下方的滑塊，使右方二值化圖像中出現(xiàn)明顯的球形狀，把所得的闕值復制到threshold函數(shù)里即可。（3）框出色塊。畫框需要用到的函數(shù)在上面Python語言已給出，再使用以下算法將所選色域畫框并在中心標記十字：

此時就可以知道是否有識別到小的色塊，若白框沒有出現(xiàn)，說明閾值發(fā)生錯誤，需要重新調(diào)整。

5 實驗驗證

5.1 舵機調(diào)試實驗

完成機器人整體改裝后，將PCA9685舵機擴展板連接上位機，用上位機調(diào)試舵機的角度，反復調(diào)試出撿球前的直走、左轉、右轉動作；撿球動作；撿球后的直走、左轉、右轉動作。其中直走需要調(diào)整得很精細，左移、右移、左轉、右轉不必過于精細，過于精細會消耗過多轉彎時間。

5.2 視覺識別實驗

檢查程序的完整性，看是否有錯誤。以橙黃色籃球為例，用閾值編輯器得到橙黃色的閾值，填入程序對應位置中。運行程序，若屏幕中橙黃色區(qū)域周圍有一個矩形框，矩形框正中心有十字，則顏色識別正確。

5.3 根據(jù)色塊位置調(diào)用動作組實驗

當色塊位置在屏幕上方區(qū)域內(nèi)時執(zhí)行“直走”動作；色塊位置在屏幕下方區(qū)域時執(zhí)行“撿球”動作；色塊位置靠近屏幕左邊緣時執(zhí)行“左移”動作；色塊位置靠近屏幕右邊緣時執(zhí)行“右移”動作。應多次實驗檢測該功能的穩(wěn)定性。

6 結語

室內(nèi)或室外、有燈光或無燈光、LED燈或白熾燈等因素很容易對色塊的識別產(chǎn)生影響，需要在不同環(huán)境下對闕值做出調(diào)整。

單獨的色塊識別功能不夠穩(wěn)定，若加入測距模塊，則識別更加準確。撿起球之后，需要識別籃筐或籃筐底部，單單用色塊識別功能，很難找到距離遠的籃筐底，這一問題仍然是下一步需要研究的。