Kodowanie z wykorzystaniem czujnika wizyjnego AI w blokach VEXcode EXP

BlokTake Snapshot wykonuje zdjęcie tego, co aktualnie widzi czujnik AI Vision i pobiera z tej migawki dane, które można następnie wykorzystać w projekcie. Podczas wykonywania migawki należy określić typ obiektu, o którym czujnik AI Vision ma zbierać dane:

• Podpis kolorystyczny
• Kod kolorów
• Klasyfikacje AI
• KwiecieńTagi

W tym przykładzie wykryte zostaną wyłącznie obiekty odpowiadające skonfigurowanemu „Niebieskiemu” sygnaturze koloru i żadne inne.

Zrozumienie rozdzielczości czujnika AI Vision jest kluczowe dla dokładnej interpretacji danych. Rozdzielczość czujnika wynosi 320x240 pikseli, a dokładny środek znajduje się na współrzędnych (160, 120).

Współrzędne X mniejsze niż 160 odpowiadają lewej połowie pola widzenia czujnika, natomiast większe niż 160 – prawej połowie. Podobnie współrzędne Y mniejsze od 120 oznaczają górną połowę widoku, a te większe od 120 – dolną połowę.

Aby uzyskać więcej informacji na temat pomiaru obiektów za pomocą czujnika AI Vision, przejdź do sekcji Zrozumienie danych w narzędziu AI Vision Utility w VEXcode EXP.

Pomiary szerokości i wysokości pomagają identyfikować różne obiekty. Na przykład Buckyball będzie miał większą wysokość niż Ring.

Szerokość i wysokość wskazują również odległość obiektu od czujnika AI Vision. Mniejsze pomiary zwykle oznaczają, że obiekt jest dalej, podczas gdy większe pomiary sugerują, że jest bliżej.

W tym przykładzie szerokość obiektu jest wykorzystywana do nawigacji. Robot będzie zbliżał się do obiektu, aż osiągnie on określoną szerokość, po czym się zatrzyma.

Współrzędne CenterX i CenterY ułatwiają nawigację i pozycjonowanie. Czujnik AI Vision ma rozdzielczość 320 x 240 pikseli.

Można zauważyć, że obiekt znajdujący się bliżej czujnika AI Vision będzie miał niższą współrzędną CenterY niż obiekt znajdujący się dalej.

W tym przykładzie, ponieważ środek pola widzenia czujnika AI Vision wynosi (160, 120), robot skręci w prawo, dopóki współrzędna środka X wykrytego obiektu nie będzie większa niż 150 pikseli, ale mniejsza niż 170 pikseli.

Kąt jest właściwością dostępną wyłącznie dla kodów kolorów iAprilTags. Oznacza to, czy wykryty kod kolorulub AprilTag jest zorientowany inaczej.

Można sprawdzić, czy robot jest zorientowany inaczej w stosunku do kodu koloru lubAprilTag i na tej podstawie podjąć decyzje nawigacyjne.

Na przykład, jeśli kod koloru nie zostanie wykryty pod odpowiednim kątem, robot może nie być w stanie prawidłowo podnieść obiektu, który on przedstawia.

Współrzędne OriginX i OriginY ułatwiają nawigację i pozycjonowanie. Łącząc tę współrzędną z szerokością i wysokością obiektu, można określić rozmiar pola ograniczającego obiekt. Może to pomóc w śledzeniu ruchomych obiektów lub nawigowaniu pomiędzy obiektami.

W tym przykładzie prostokąt zostanie narysowany w mózgu przy użyciu dokładnych współrzędnych jego początku, szerokości i wysokości.

Zidentyfikowanie konkretnego AprilTags umożliwia selektywną nawigację. Możesz zaprogramować robota tak, aby poruszał się w kierunku określonych znaczników, ignorując inne. W ten sposób możesz wykorzystać je jako drogowskazy do automatycznej nawigacji.

Wynik pewności wskazuje, jak pewny jest czujnik AI Vision, że wykryje błąd. Na tym obrazku identyfikacja klasyfikacji AI tych czterech obiektów jest na poziomie 99% pewna. Za pomocą tego wyniku możesz mieć pewność, że Twój robot skupi się tylko na wykryciach o wysokiej pewności.

Gdy czujnik wizyjny AI wykryje wiele obiektów, są one układane w szeregu od największego do najmniejszego. Oznacza to, że największy wykryty obiekt będzie zawsze ustawiany na indeks obiektu 1, a najmniejszy obiekt będzie zawsze ustawiany na najwyższy numer.

W tym przykładzie wykryto dwa obiekty z sygnaturą kolorui kolorem „Niebieski”. Oba zostaną umieszczone w tablicy, gdy użyty zostanie blokTake Snapshot.

Tutaj obiekt z przodu otrzymałby indeks obiektu 1, ponieważ jest największym obiektem, a najmniejszy obiekt otrzymałby indeks obiektu 2.

Ten blok zwróci wartośćPrawda lubFałsz w zależności od tego, czy w ostatniej wykonanej migawce wykryto jakiekolwiek obiekty.

Ten blok powinienzawsze być używany, aby mieć pewność, że nie próbujesz pobrać żadnych danych z potencjalnie pustej migawki.

Na przykład robot będzie stale robił zdjęcia za pomocą czujnika wizyjnego AI. Jeżeli zidentyfikuje dowolny obiekt z sygnaturą koloru „niebieskiego” , pojedzie do przodu.

Jeżeli na jakimkolwiek zdjęciu nie będzie znajdował się podpis koloru „niebieskiego” , robot przestanie się poruszać.

Użycie bloku Object count pozwoli Ci zobaczyć, ile obiektów o konkretnym kolorowym podpisie czujnik wizyjny AI Vision może wykryć w swoim ostatnim migawce. 

Tutaj widzimy, że czujnik AI Vision ma skonfigurowany podpis koloru , „Niebieski” i wykrywa dwa obiekty.

W tym kodzie czujnik AI Vision wykonałby migawkę i wyświetlił „2” na konsoli VEXcode, ponieważ wykrywa tylko dwa sygnatury koloru „niebieskiego” .

BlokObiekt umożliwia zgłoszenie właściwości wskazanego obiektu. Dzięki temu możesz wykorzystać dowolne dostępne dane pobrane z ostatnio wykonanej migawki.

BlokWykryto AprilTag to jest dostępny tylko wtedy, gdy włączony jest tryb wykrywania AprilTag

Ten blok będzie raportował wartość Prawda lub Fałsz w zależności od tego, czy określony obiekt jest konkretnym AprilTag.

Jeśli w pojedynczej migawce zostanie wykrytych wiele tagów AprilTag, zostaną one uporządkowane w tablicy na podstawie zidentyfikowanego identyfikatora, a nie rozmiaru.

Na tym obrazku wykryto trzy AprilTagi o identyfikatorach 0, 3 i 9. Będą one uporządkowane rosnąco według ich identyfikatorów w tablicy. Obiekt o indeksie 1 odpowiadałby AprilTag o ID 0, o indeksie 2 – AprilTag o ID 3, a o indeksie 3 – AprilTag o ID 9.

KlasyfikacjaAI to blok dostępny tylko wtedy, gdy włączony jest tryb wykrywania klasyfikacjiAI.

Ten blok będzie raportował wartość Prawda lub Fałsz w zależności od tego, czy określony obiekt należy do określonej klasyfikacji sztucznej inteligencji.