Objekterkennung mit CmuCam v5 (Pixy-Cam) mit Matlab/Simulink und EV3: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 16. Juni 2017, 12:08 Uhr
Autoren: Gesina Kira Tigger
Betreuer: Prof. Schneider
Die Aufgabe des Projekts "Objekterkennung mit CmuCam v5 (Pixy-Cam) mit Matlab/Simulink und EV3" ist einen Roboter (LEGO Mindstorms EV3) mit Hilfe eines Farbsensors (Pixy-Cam) kurz vor einem in dem Weg stehenden Gegenstandes anhalten zu lassen. Es wird in sehr vereinfachter Form versucht ein Fahrerassistenzsystem, dass eine Notfallbremsung durchführt, nachzubilden. Bearbeitet wurde das Projekt von Gesina Kira Tigger in dem Modul "Signalverarbeitende Systeme" des Masterstudiengangs "Business and Systems Engineering" unter Prof. Schneider als Betreuer.
Zunächst wird der vorgegebene Sensor mit seinen Funktionen und Übergabeparameter beschrieben. Des Weiteren folgen Ausführungen zur Signalvorverarbeitung, Analog-Digital-Umsetzer und Bussystem. Abschließend wird die digitale Signalverarbeitung und die Darstellung der Ergebnisse thematisiert.
Auswahl eines Primärsensors
Pixy ist ein schneller Farbsensor für Robotertechnik und ähnliche Anwendungen. Der Sensor kann mit Hilfe eines Tasters angelernt werden, sodass Pixy in der Lage ist Objekte zu erkennen und ihnen zu folgen. Sie kann mehreren hundert Objekten gleichzeitig folgen und stellt nur Daten zur Verfügung, die von Interesse sind. Pixy LEGO benutzt spezifische Firmware, die die Sprache des LEGO Sensor Protokolls verwendet. Zusätzlich beinhaltet der Lieferumfang ein spezielles Kabel, um den LEGO Mindstorms Brick mit der Pixy zu verbinden. Des Weiteren werden Software Blöcke für die LEGO Mindstorms Programmierumgebung zur Verfügung gestellt, sodass Pixy ein Teil dieser Umgebung wird. [4]
Da der EV3 mit dem Farbsensor jedoch nicht mit der LEGO Mindstorms Programmierumgebung, sondern mit Matlab/Simulink programmiert werden soll, ist eine tiefergehende Betrachtung des Sensors notwendig.
In der Pixy ist der Video-Bild-Sensor Omnivision OV9715 (1/4") verbaut. Dieser Sensor hat die folgenden relevanten Spezifikationen: [6]
- Arraygröße: 1280x800
- Energieversorgung:
- Hauptversorgung: 1.5 VDC +- 5% (eingebauter Regler)
- Analog: 3.0 - 3.6 V
- I/O: 1.7 - 3.6 V
- Leistung:
- Aktiv: 110 mW
- Stand-by: 50 microA
- Ausgabeformat: 10-bit RGB-Rohdaten
- Linsengröße: 1/4"
- Objektiv Kopfstrahlwinkel: 0°
- Eingangstaktfrequenz: 6-27 MHz
- Abtastmodus: Progressiv
Signalvorverarbeitung
Sollen Messwerte oder vorverarbeitete Daten übertragen werden? Wie lässt sich eine Vorverarbeitung umsetzen? Wird eine Kennlinie eingesetzt? Wenn ja, wie wird diese kalibriert?
Analog-Digital-Umsetzer
Wie werden die analogen Signale umgesetzt? Welcher ADU kommt zum Einsatz? Welche Gründe sprechen für diesen ADU? Alternativen?
Bussystem
Wird ein Bussystem zwischen Sensor und Mikrocontroller eingesetzt? Wenn ja, wie funktioniert dieses Bussystem?
Digitale Signalverarbeitung
Welche Verarbeitungsschritte sind notwendig? Welche Filter werden angewendet? Bestimmen Sie Auflösung, Empfindlichkeit und Messunsicherheit des Sensors.
Darstellung der Ergebnisse
Welche Fehler treten in welchem Verarbeitungsschritt auf? Stellen Sie die Messunsicherheit bzw. das Vertrauensintervall dar.
Weiterführende Links und Quellen
[1] Getz, Edward (2016): Pixy LEGO I2C Protocol. Online verfügbar unter http://cmucam.org/documents/36, zuletzt geprüft am 27.05.2017.
[2] Introduction and Background - CMUcam5 Pixy - CMUcam: Open Source Programmable Embedded Color Vision Sensors. Online verfügbar unter http://cmucam.org/projects/cmucam5/wiki/Introduction_and_Background, zuletzt geprüft am 01.06.2017.
[3] Lang, Jean-Philippe: Introduction and Background - CMUcam5 Pixy - CMUcam: Open Source Programmable Embedded Color Vision Sensors. Online verfügbar unter http://cmucam.org/projects/cmucam5/wiki/Introduction_and_Background, zuletzt geprüft am 30.05.2017.
[4] LeGrand, Rich (2015): Pixy for LEGO Mindstorms. Online verfügbar unter http://charmedlabs.com/default/pixy-for-lego-mindstorms/, zuletzt aktualisiert am 27.05.2017, zuletzt geprüft am 27.05.2017.
[5] The MathWorks, Inc. (2017): MATLAB Support for LEGO MINDSTORMS EV3 - Video - MATLAB. Online verfügbar unter https://de.mathworks.com/videos/matlab-support-for-lego-mindstorms-ev3-95208.html, zuletzt aktualisiert am 30.05.2017, zuletzt geprüft am 30.05.2017.
[6] Omnivision (2012): ... CMOS Sensor
[7] CmuCam5 Übersicht
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