使用计算机视觉实现PID算法

我正在构建一个自动迷宫迷宫求解器，并使用网络摄像头来控制迷宫。

根据其他论坛的建议，我现在试图至少在一个方向上控制迷宫的球运动。因此，我试图控制球在两个坐标466,288和466,152之间的运动。步进电机控制板的输入是时间，每个轴（x和y）的旋转步数没有。

我使用的步进电机控制板是Egg bot步进电机控制板：http : //www.sparkfun.com/products/10025

因此，为了在两个点之间移动，我是否应该在两个点之间创建多个航路点，即288和152（例如260 240 230 ... 150）并纠正我的球的运动？

我的图像处理算法跟踪球的速度不够快，以至于球只会旋转并掉入一个洞中。

一些人建议我使用以下视频中所示的标准模板，并更正我的球的运动以解决路径偏差：

http://www.youtube.com/watch?v=Prq78ctJ2Rk&feature=player_embedded

我还遇到了一种图像处理工具，他们使用球的运动点解决了相同的问题。看到太多解决同一问题的方法，我完全困惑于解决问题。我知道我应该实现PID控制器。但是我应该如何逐步解决问题呢？我被困在寻找解决该问题的先机而感到沮丧。

我的设置如下所示：

...这是我的软件的屏幕截图：

修订2：我现在还面临一个新问题：早些时候，我通过Arduino串行端口Java小程序控制步进电机。我可以使用小程序来驱动步进器。

每次尝试通过串行端口通信时，都必须重置板。同样，当没有命令发送给步进电机时，步进电机会以较小的间隔通电。当步进电机进入此模式时，如果不重置电路板，将无法控制我的电路板。任何援助将不胜感激。

修订版3：

在实施PID算法方面取得了一些进展。请在下面找到视频：http : //www.youtube.com/watch?v=MEfp7RqPmqY

现在，我对PID算法的执行速度有疑问。实际上，我的图像处理在200毫秒内完成一个周期，识别出一个球并将命令发送到步进电机控制器板上。即使向我的串行端口发送了切换方向的命令，我的步进器仍沿相同方向旋转。您可以在上面的视频中找到奇怪的行为。

我的想法是，我应该将PID值限制为一个上限，如果计算出的PID值大于100，我应该只发送100。我很希望听到您对此的看法。

我实现PID控制器的方式是，我使用模板匹配算法确定了模板的起点，并使用了另一个模板匹配算法确定了球。现在，我使球移至起点模板的质心。如何使用PID算法使其遵循直线？

修订4：

我已经隔离了轨迹，但是无法找到正确的功能来从起点打印正确的像素坐标。有什么想法吗？

首先，由于步进器很擅长定位（不需要位置反馈），因此您一定要像自己说的那样限制其运动。我不确定电机轴现在是如何设计的，但是如果将其固定在电机上，使其继续旋转将有损坏设备的风险。

接下来，传感器中200ms的传输延迟可能会太慢，否则您将需要放慢速度以减慢球本身的速度。类似于Rocket Surgeon所说的那样，您应该简化图像处理算法以仅计算一次路径，然后快速仅计算每个帧中球的位置。如果要快速跳过此步骤，请找到一个红色的球而不是这个球，然后仅检查RGB图片中的红色分量，直到找到更好的算法为止。

对于PID控制，首先需要实际使用两个单独的PID控制器，一个用于东西向电动机，另一个用于南北电动机。如果有两个精确的电动机，则它们的参数必须相等。

为了使PID控制器起作用，它需要知道以下误差：期望位置与球的实际位置之间的差。该偏移量的 X和Y分量将作为两个PID控制器的输入（每个电动机一个）。要获取错误，您首先需要在路径上具有所需的位置：轨迹。

要获取轨迹，您需要处理图像并获取path以及其起点和终点。我不确定您的算法现在是否能够将路径与其他电路板区分开，但是如果不能，请注意，这是继续处理之前要处理的算法。同样，如果您希望快速看到一些结果，则可以通过手动输入连接点来跳过此部分。在任何情况下，您都应该能够定义设定点速度，并使软件从起点到终点在路径上移动所需的坐标位置。显然，您将以较低的期望速度开始。

因此，在开始控制之前，您应该首先检查以下清单：

• 简化图像处理算法以获得更快的响应
• 创建一个算法，该算法使用预定义的速度在路径上创建轨迹
• 在每个框架中：
  • 计算轨迹和球位置之间的差异
  • 将delta-X分量传递给东西方PID，将delta-Y传递给南北PID

可能会发现最好一次创建一个轨迹，然后在该球结束前一个轨迹时继续下一个轨迹。否则，您将需要注意球不会超出期望的轨迹（这可能很难实现）

如果您在两个轴上都有固定的摄像机和机械读数位置，则无需识别框架中的绘制路径，孔和墙。可以在设置时间内一次性完成。在运行时，您可能只需要发现单个发光金属球的确切位置即可。

要发现球，您可以在相机上使用1个固定点红外LED和窄带滤镜。该算法必须计算最亮的像素并将X，Y转换为实数X，Y，并考虑以下步骤：

• 找到最亮的像素
• 使用两个轴的角度（从伺服读取）以恢复与相机的距离
• 使用时间戳读取轴位置
• 如果需要，可通过时间进行插值以读取位置
• 使用已知的镜头变形
• 将像素的世界X，Y转换为来自完美球体的反射角，以找到世界X，Y中球的真实中心
• 恢复真实帧时间的增量时间
• 根据需要在板平面X，Y中的时间插补
• 将结果X，Y（t）发送到PID算法
• 从轨迹生成器/序列发送第二个进给目标X，Y（t）
• 让PID决定输出
• 执行输出（最后步骤可以并行完成）

它不应该占用大量计算资源，并且主要取决于几个绝对值。

通常，小型CPU应该以帧速率的步伐来执行此操作。