竞赛内容：设计一套全自动激光云台装置（下面简称“装置”），包含旋转云台、激光照射器和视频摄像头。基于光电技术，该装置可实现移动目标的目标自动跟踪和激光照射。竞赛场地如图1所示，周边为无围墙遮挡的开放区域，移动目标初始位置在①区域，云台装置放置在②区域（场地大小为四米乘四米，①区域和②区域分别在正方形的两个对角端点）。移动目标上放置高5cm、宽15cm的白色漫反射区域。 竞赛规则：本次光协光电赛-电赛赛道采取计分形式，满分100分（基础分35 +进阶分65），具体计分规则如下：（1）比赛开始时，移动目标处于静止状态，装置能自动找到处于静止状态的目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（15基础分）（2）移动目标以不大于1m/s的速度作直线运动，装置能自动定位目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（20基础分）（3）移动目标以不大于2m/s的速度从①区域往任意方向运动，装置能自动定位目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（15进阶分）（4）装置搭载在移动平台上（例如一台小车），在移动平台移动时，装置能自动找到处于静止状态的目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（10进阶分）（5）移动目标以不大于1m/s的速度作直线运动，移动平台同时移动，越过中线后装置能自动定位目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（15进阶分）（6）移动目标以不大于2m/s的速度从①区域往任意方向运动，移动平台同时移动，越过中线后装置能自动定位目标，并用激光跟踪照射漫反射区域持续2秒不脱靶。（15进阶分）（7）移动平台能使用非通信手段实时反馈自身在场地内的位置，误差<10cm。（5进阶分）（8）装置总重量（不含电池）小于100g。（5进阶分） 3. 其他说明：（1）传感器及动作机构：装置搭载的光电传感器、陀螺仪等传感器数量不限，搭载的动作机构数量不限，传感器的安装方式无特定要求。禁止使用OpenMV模块作为图像处理工具，否则视为违规，取消参赛资格。（2）使用小车作为移动平台时，长、宽、高尺寸均控制在15cm~30cm以内，16.8V以下电池供电，电机数量不限。禁止使用非光电方式控制小车的行进，否则视为违规，取消参赛资格。 我使用的设备为树莓派5-4g，采用的摄像头为ov 5647，请写出详细的python代码（我对python不是很熟悉）

<think>好的，用户需要设计一个全自动激光云台装置参加光电竞赛，基于树莓派5和OV5647摄像头，并需要详细的Python代码。用户对Python不熟悉，所以代码需要尽可能详细且注释清楚。 首先，用户提供的竞赛规则和评分标准比较复杂，涉及多个任务，从静止目标跟踪到移动平台协同跟踪，还有重量和尺寸限制。因此，代码需要模块化设计，便于扩展不同任务的需求。用户提到禁止使用OpenMV，所以图像处理必须用其他库，比如OpenCV。 接下来，设备方面，树莓派5性能较好，可以处理图像，但OV5647摄像头可能需要配置合适的驱动和分辨率。需要确保摄像头能实时捕捉视频流，并且处理速度足够快，以满足目标移动速度的要求（如2m/s）。可能需要降低分辨率或使用ROI（感兴趣区域）来提高处理速度。 然后，激光云台的控制部分。云台可能需要舵机或步进电机，通过PWM控制。需要校准舵机的角度与摄像头画面的坐标对应关系，确保激光能准确照射到目标。这部分可能需要PID控制来调整云台的运动，以平滑跟踪。 目标检测方面，由于目标是一个白色漫反射区域，可以使用颜色阈值法。在HSV颜色空间中，白色通常具有低饱和度（S）和高明度（V）。需要测试实际环境中的光线情况，调整阈值参数。可能还需要形态学操作（如膨胀、腐蚀）来去除噪声，找到准确的轮廓。 对于移动平台（如小车）的集成，用户提到需要非通信手段实时反馈位置，可能使用编码器或视觉里程计。但代码中需要处理小车的移动与云台跟踪的协同，这可能涉及多线程或异步处理，确保两者同时进行时不冲突。 评分规则中的进阶任务，尤其是任务5和6，需要移动平台和目标同时移动，这对系统的响应速度和算法效率要求很高。可能需要优化图像处理流程，比如使用多尺度搜索或光流法来预测目标运动，减少计算延迟。 另外，装置总重量限制在100g以内，所以硬件选择要轻量化。树莓派5和摄像头本身有一定重量，可能需要考虑结构设计，比如3D打印部件来减轻重量。 代码结构方面，应该分为几个部分：摄像头初始化、图像处理、目标检测、云台控制、移动平台控制（如果有）、主循环逻辑。由于用户不熟悉Python，需要详细注释每个步骤，并提供必要的函数说明。 测试和调试也是关键。可能需要编写测试脚本来单独验证摄像头、云台控制等模块，确保各部分正常工作后再整合。此外，处理异常情况，比如目标丢失时的重新搜索策略，或者云台运动超出范围时的保护机制。 最后，确保代码符合竞赛规则，特别是禁止使用的模块（如OpenMV）和尺寸、供电限制。可能需要考虑电池管理和电源分配，以保证系统稳定运行。 总结下来，代码需要实现实时图像采集、目标检测、云台控制，并可能扩展到移动平台协同。需要高效处理图像，快速响应目标移动，同时保持系统稳定和轻量化。</think>以下是为该竞赛设计的详细Python代码框架，基于树莓派5和OV5647摄像头实现激光云台追踪系统。代码包含详细注释，分为图像处理、云台控制和主逻辑三个模块。 --- ### 一、硬件配置与依赖库 ```python # 所需库安装（树莓派终端执行） # sudo apt-get install python3-opencv pigpio # pip install numpy pigpio import cv2 import numpy as np import pigpio import time import math import threading ``` --- ### 二、摄像头与云台初始化 ```python # 摄像头参数设置 CAM_WIDTH = 640 # 分辨率建议降低以提高处理速度 CAM_HEIGHT = 480 FPS = 30 # 帧率根据实际测试调整 # 云台舵机GPIO引脚（根据实际接线修改） PAN_PIN = 18 # 水平旋转舵机 TILT_PIN = 19 # 俯仰舵机 LASER_PIN = 26 # 激光控制引脚 # 初始化PIGPIO库控制舵机 pi = pigpio.pi() pi.set_mode(LASER_PIN, pigpio.OUTPUT) # 舵机校准参数（需实际测量调整） PAN_CENTER = 1500 # 水平中位PWM脉宽(单位us) TILT_CENTER = 1500 # 垂直中位 PAN_RANGE = 500 # 水平转动范围±500us TILT_RANGE = 300 # 摄像头初始化 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, CAM_WIDTH) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, CAM_HEIGHT) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, FPS) ``` --- ### 三、核心算法模块 #### 1. 目标检测（白色区域识别） ```python def detect_target(frame): # 转换到HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义白色区域阈值（需根据实际环境调整） lower_white = np.array([0, 0, 200]) upper_white = np.array([180, 30, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white) # 形态学操作去除噪声 kernel = np.ones((5,5), np.uint8) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if contours: # 取最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) # 检查目标尺寸是否符合要求（15cm x 5cm） if w > 30 and h > 10: # 像素尺寸需根据实际校准 return (x + w//2, y + h//2) # 返回中心坐标 return None ``` #### 2. PID云台控制 ```python class PIDController: def __init__(self, Kp, Ki, Kd): self.Kp = Kp self.Ki = Ki self.Kd = Kd self.last_error = 0 self.integral = 0 def compute(self, error, dt): self.integral += error * dt derivative = (error - self.last_error) / dt output = self.Kp*error + self.Ki*self.integral + self.Kd*derivative self.last_error = error return output # 初始化PID控制器 pan_pid = PIDController(0.1, 0.01, 0.05) tilt_pid = PIDController(0.1, 0.01, 0.05) def move_servo(target_x, target_y): if target_x is None or target_y is None: return # 目标丢失时不动作 # 计算与画面中心的偏差 error_x = target_x - CAM_WIDTH//2 error_y = target_y - CAM_HEIGHT//2 # PID计算输出 dt = 1/FPS pan_adjust = pan_pid.compute(error_x, dt) tilt_adjust = tilt_pid.compute(error_y, dt) # 转换为PWM信号 pan_pwm = PAN_CENTER + int(pan_adjust) tilt_pwm = TILT_CENTER + int(tilt_adjust) # 限制PWM范围 pan_pwm = np.clip(pan_pwm, PAN_CENTER-PAN_RANGE, PAN_CENTER+PAN_RANGE) tilt_pwm = np.clip(tilt_pwm, TILT_CENTER-TILT_RANGE, TILT_CENTER+TILT_RANGE) # 驱动舵机 pi.set_servo_pulsewidth(PAN_PIN, pan_pwm) pi.set_servo_pulsewidth(TILT_PIN, tilt_pwm) ``` --- ### 四、主控制逻辑 ```python # 状态跟踪变量 tracking_start_time = 0 is_tracking = False try: while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 目标检测 target_pos = detect_target(frame) # 控制逻辑 if target_pos: x, y = target_pos move_servo(x, y) pi.write(LASER_PIN, 1) # 开启激光 if not is_tracking: tracking_start_time = time.time() is_tracking = True else: if time.time() - tracking_start_time >= 2: print("成功跟踪2秒！") else: pi.write(LASER_PIN, 0) # 关闭激光 is_tracking = False # 显示调试画面 cv2.circle(frame, (CAM_WIDTH//2, CAM_HEIGHT//2), 5, (0,0,255), -1) if target_pos: cv2.circle(frame, target_pos, 10, (0,255,0), 2) cv2.imshow('Tracking', frame) if cv2.waitKey(1) == 27: break finally: cap.release() cv2.destroyAllWindows() pi.set_servo_pulsewidth(PAN_PIN, 0) pi.set_servo_pulsewidth(TILT_PIN, 0) pi.stop() ``` --- ### 五、关键优化方向 1. **多线程处理** 添加单独线程处理图像分析和舵机控制： ```python def tracking_thread(): while True: ret, frame = cap.read() if ret: target_pos = detect_target(frame) move_servo(target_pos) threading.Thread(target=tracking_thread, daemon=True).start() ``` 2. **移动平台集成** 添加小车控制模块（需根据具体电机驱动修改）： ```python # 示例：使用L298N电机驱动 MOTOR1_PIN1 = 5 MOTOR1_PIN2 = 6 MOTOR2_PIN1 = 13 MOTOR2_PIN2 = 19 def move_forward(speed): pi.set_PWM_dutycycle(MOTOR1_PIN1, speed) pi.set_PWM_dutycycle(MOTOR2_PIN1, speed) ``` 3. **位置反馈实现** 使用光电编码器或视觉里程计： ```python # 编码器计数示例 encoder_count = 0 def encoder_callback(gpio, level, tick): global encoder_count encoder_count += 1 pi.callback(ENCODER_PIN, pigpio.RISING_EDGE, encoder_callback) ``` --- ### 六、部署注意事项 1. **硬件校准** - 使用棋盘格标定摄像头畸变 - 测量实际角度与PWM值的关系 - 在不同光照条件下调整颜色阈值 2. **性能优化** - 将图像处理分辨率降至320x240 - 使用Cython加速核心算法 - 开启树莓派超频模式 3. **竞赛策略** - 先完成基础任务（1）（2） - 添加移动平台时采用逐步加速策略 - 使用加权队列记录目标运动轨迹预测 建议先进行模块化测试（单独测试目标识别、云台运动等），再整合完整系统。代码需要根据实际硬件连接参数调整，特别是舵机PWM参数和电机控制逻辑。