本帖最后由 gy810986741 于 2013-5-25 21:42 编辑
好久没发帖了。。。。 这几天一直没怎么调车,速度瓶颈,停在了还不稳定的三米。。。昙花一现。。。 然后就觉得是时候玩玩变速了,不过变速是要在赛道识别精确的情况下才能发挥出最佳性能,也就是能跑出最快的速度。 刚开始还真的打算加上赛道识别,直道,左转右转,大弧,S弯之类的,之前伤感哥的赛道识别我也看了,虽然很好,但是移植的话还是有点小麻烦的,就那个上位机我现在是搞不出来的。。。(比较水)。。。怎么办?只能找北科了、。。。说到北科,还是要多说两句的。之前有个学长跟我一起调车的时候,他看到北科的技术报告,就是这张图片 因为我们普遍用的图像处理原则上是一行不能出来两个中心线的,刚开始我也觉得这个很奇怪,不过后来想想,北科这个图像不是P出来的,他们刚开始用了图像矫正,处理的时候是在矫正过后的图像数组中处理的,得到的是中心线的坐标值,也就出现了后来的中心线是用二维数组存储的方式,这时候之前生成的反矫正表就起作用了,用反矫正表对中心线的二维数组进行反矫正变换,得到新的二维数组,所以就出现了这个情况,一行有两个中心点,从拐点过后的中心点应该是不能用的,以上是我个人的理解,北科的大神们看到了莫喷啊。。。 刚才说到哪里了。。。 继续,还是北科,我山寨了他们的舵机的中心位置和动态Kp值的二次函数曲线控制的方法,果然路径好了很多,不知道是不是心理作用。。。有一点忘记说了,在舵机控制那一块,还有加权算法,还有一个用斜率修补中心线的一个小算法,这个加权也是山寨北科的,不过前几天看到好多学校去年也用了,所以这个效果大家还是公认的。 拉回来,继续赛道识别。看了会赛道识别的程序,突然想起来,这个赛道识别不是已经搞定了吗?不就是进行加权平均值过后的那个东西么?于是乎我就用上位机模拟了一下,不多说,上图 说明一下,Track就是赛道类型,第一张是左转弯,第二张是右转弯,最后一张是小S,小S的赛道类型我归类到了直道里面,这样就是我用的赛道识别了。由于一圈下来图像太多,我就挑了这三个有代表性的,有一点要说明一下,这个方法目前没有出现误判的情况,而且之前的赛道识别算法代码太多,现在被我初步精简到了大概十行。。。而且没有误判。。。 其实这个赛道类型识别出来也没多大用处,我是这么觉着的,一场图像有效行内的中心线的加权平均值足够应对各种复杂的赛道类型了 所以我直接上了这个东西 速度控制二次曲线。唉,看看去年的决赛视频,莫名的一阵感叹啊。。。就先说到这里吧。。。
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