SAE Robot Suiveur OpenCV
Durant cette SAE, l’objectif est de réaliser un robot mobile capable de détecter et de suivre un marqueur de couleur spécifique de manière autonome. Ce projet utilisera une Raspberry Pi et une caméra embarquée. Cette fois nous avons dû mettre en place une boucle de traitement d'image en temps réel avec la bibliothèque OpenCV pour piloter les mouvements du robot.
Le travail est scindé en deux parties : la vision par ordinateur et l'asservissement des moteurs. Chacune des parties est développée en lien avec les contraintes matérielles du châssis.
| Ressources utilisées | Traces | Autoévaluation |
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Documentaires : – Documentation officielle OpenCV Matérielles : – Châssis robotique 2 roues – Raspberry Pi 4 – Module Caméra Pi |
Analyse du traitement d'image HSV |
Quelques difficultés sur la gestion de la luminosité variable ★★★★☆ |
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Logicielle : Python (IDE Thonny) |
Algorithme de détection de contours |
Aucune difficulté rencontrée ★★★★★ |
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Matérielles : – Pont en H (L298N) Logicielles : – Bibliothèque RPi.GPIO |
Schéma de câblage et test moteurs |
Aucune difficulté rencontrée ★★★★★ |
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Matérielles : – Le robot complet assemblé Logicielles : – Script principal d'asservissement |
Vidéo de démonstration du suivi |
Ajustement des gains PID un peu complexe ★★★★☆ |
Cette SAE m’a permis de consolider ma compétence concevoir, ma compétence programmer, ma compétence vérifier et d'appréhender les systèmes embarqués critiques.
Cette SAE m’a permis de découvrir la bibliothèque OpenCV en profondeur, et de développer mes compétences en Python appliqué à la robotique.
Cette SAE a été intéressante car nous avons pu voir concrètement l'interaction entre une analyse logicielle (vision) et une réaction physique (mouvement). Un point intéressant est aussi l'optimisation nécessaire pour garder une fluidité en temps réel.