Кодирование с использованием датчика зрения ИИ в блоках VEXcode V5

БлокTake Snapshot делает снимок того, что в данный момент видит датчик AI Vision, и извлекает из этого снимка данные, которые затем можно использовать в проекте. При создании снимка вам необходимо указать, данные о каком типе объекта датчик AI Vision должен собирать:

• Цветовая подпись
• Цветовой код
• Классификации ИИ
• АпрельТеги

В этом примере он будет обнаруживать только те объекты, которые соответствуют его настроенной цветовой сигнатуре «Синий» и никакой.

Понимание разрешения датчика искусственного интеллекта имеет решающее значение для точной интерпретации данных. Разрешение сенсора составляет 320x240 пикселей, точный центр находится в точке с координатами (160, 120).

Координаты X менее 160 соответствуют левой половине поля зрения датчика, тогда как координаты более 160 представляют правую половину. Аналогично, координаты Y менее 120 указывают на верхнюю половину вида, а более 120 — на нижнюю половину.

Перейдите к «Понимание данных в утилите AI Vision» в VEXcode V5 для получения дополнительной информации о том, как объекты измеряются с помощью датчика AI Vision.

Измерения ширины и высоты помогают идентифицировать различные объекты. Например, Бакибол будет иметь большую высоту, чем Кольцо.

Ширина и высота также указывают расстояние до объекта от датчика AI Vision. Меньшие значения обычно означают, что объект находится дальше, тогда как большие значения говорят о том, что он ближе.

В этом примере для навигации используется ширина объекта. Робот будет приближаться к объекту до тех пор, пока ширина не достигнет определенного размера, а затем остановится.

Координаты CenterX и CenterY помогают в навигации и позиционировании. Датчик AI Vision имеет разрешение 320 x 240 пикселей.

Видно, что объект, расположенный ближе к датчику AI Vision, будет иметь более низкую координату CenterY, чем объект, расположенный дальше.

В этом примере, поскольку центр поля зрения датчика AI Vision находится в точке (160, 120), робот будет поворачивать направо до тех пор, пока координата centerX обнаруженного объекта не станет больше 150 пикселей, но меньше 170 пикселей.

Угол — это свойство, доступное только дляцветовых кодов иAprilTags. Это показывает, ориентирован ли обнаруженныйColor Codeили AprilTag по-разному.

Вы можете увидеть, ориентирован ли робот по-разному относительно цветового кода илиAprilTag , и принять решения по навигации в соответствии с этим.

Например, если цветовой код не обнаружен под правильным углом, то робот не сможет должным образом захватить представляемый им объект.

Координаты OriginX и OriginY помогают в навигации и позиционировании. Объединив эту координату с шириной и высотой объекта, можно определить размер ограничивающей рамки объекта. Это может помочь при отслеживании движущихся объектов или навигации между объектами.

В этом примере прямоугольник будет нарисован на Мозге с использованием точных координат его начала, ширины и высоты.

Определение конкретных AprilTags позволяет осуществлять выборочную навигацию. Вы можете запрограммировать своего робота на движение к определенным меткам, игнорируя другие, эффективно используя их в качестве указателей для автоматизированной навигации.

Показатель уверенности показывает, насколько точно датчик AI Vision определяет объект. На этом изображении он на 99% уверен в идентификации классификаций ИИ этих четырех объектов. Эту оценку можно использовать, чтобы убедиться, что ваш робот фокусируется только на очень надежных обнаружениях.

Когда датчик AI Vision обнаруживает несколько объектов, они располагаются в массиве от большего к меньшему. Это означает, что самому большому обнаруженному объекту всегда будет присвоен индекс объекта 1, а самому маленькому объекту всегда будет присвоен наибольший номер.

В этом примере обнаружено два объекта с цветовой сигнатуройи кодом «Синий». Они оба будут помещены в массив при использовании блокаTake Snapshot.

Здесь объект на переднем плане станет объектом с индексом 1, поскольку это самый большой объект, а самый маленький объект станет объектом с индексом 2.

Этот блок вернет значениеTrue илиFalse в зависимости от того, были ли обнаружены какие-либо объекты на последнем сделанном снимке.

Этот блок следуетвсегда использовать, чтобы убедиться, что вы не пытаетесь извлечь какие-либо данные из потенциально пустого снимка.

Например, здесь робот будет постоянно делать снимки с помощью датчика AI Vision. Если он идентифицирует с цветовой сигнатурой «синий» , он поедет вперед.

Если какой-либо снимок не имеет цветовой сигнатуры «Синий» , робот прекратит движение.

Использование блока Object count позволит вам увидеть, сколько объектов определенной Color Signature датчик AI Vision может увидеть на своем последнем снимке. 

Здесь мы видим, что датчик AI Vision имеет настроенную цветовую сигнатуру цвет «Синий», и обнаруживает два объекта.

В этом коде датчик зрения ИИ сделает снимок и выведет «2» на консоль VEXcode, поскольку он обнаруживает только две сигнатуры цвета «синий» .

БлокObject позволяет вам сообщить свойство указанного вами объекта. Это позволяет использовать любые доступные данные, извлеченные из последнего сделанного снимка.

БлокDetected AprilTag is доступен только при включенном режиме обнаружения AprilTag

Этот блок выдаст значение True или False в зависимости от того, является ли указанный объект определенным AprilTag.

Если в одном снимке обнаружено несколько AprilTags, они упорядочиваются в массиве на основе их идентифицированного идентификатора, а не по размеру.

На этом изображении обнаружены три AprilTags с идентификаторами 0, 3 и 9. Они будут организованы в массиве в порядке возрастания их идентификаторов. Объект с индексом 1 будет соответствовать AprilTag с идентификатором 0, с индексом 2 — AprilTag с идентификатором 3, а с индексом 3 — AprilTag с идентификатором 9.

Блок классификации ИИ— доступен только в том случае, если включен режим обнаружения классификации ИИ.

Этот блок выдаст значение True или False в зависимости от того, относится ли указанный объект к определенной классификации ИИ.