nao机器人短跑python

以下是基于Python和OpenCV的NAO机器人走黑线的代码： ```python import numpy as np import cv2 import time from naoqi import ALProxy # NAOqi robot IP address and port NAO_IP = "192.168.1.101" NAO_PORT = 9559 # Initialize NAOqi proxies motionProxy = ALProxy("ALMotion", NAO_IP, NAO_PORT) postureProxy = ALProxy("ALRobotPosture", NAO_IP, NAO_PORT) cameraProxy = ALProxy("ALVideoDevice", NAO_IP, NAO_PORT) # Set camera parameters resolution = 2 # VGA resolution colorSpace = 11 # RGB color space fov = 47.64 # Field of view cameraID = 0 # Camera ID fps = 30 # Frames per second nameId = cameraProxy.subscribeCamera("PythonClient", cameraID, resolution, colorSpace, fps) # Set up constants ROBOT_VELOCITY = 0.2 BLACK_THRESHOLD = 50 # Set up initial robot position motionProxy.wakeUp() postureProxy.goToPosture("StandInit", 0.5) # Main loop while True: # Get image from camera imgData = cameraProxy.getImageRemote(nameId) width = imgData[0] height = imgData[1] image = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) image.data = imgData[6] image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # Threshold image to get binary black/white image _, thresh = cv2.threshold(image, BLACK_THRESHOLD, 255, cv2.THRESH_BINARY) # Find contours in binary image contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # If no contours are found, stop robot if len(contours) == 0: motionProxy.stopMove() else: # Find centroid of largest contour largestContour = max(contours, key=cv2.contourArea) M = cv2.moments(largestContour) cx = int(M['m10']/M['m00']) cy = int(M['m01']/M['m00']) # If centroid is on the left, turn left if cx < width/2: motionProxy.move(-ROBOT_VELOCITY, 0, 0) # If centroid is on the right, turn right else: motionProxy.move(ROBOT_VELOCITY, 0, 0) # Display image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(1) # Clean up cameraProxy.unsubscribe(nameId) cv2.destroyAllWindows() motionProxy.rest() ``` 该代码使用了NAOqi SDK中的ALProxy类来连接到NAO机器人的运动、姿势和相机模块。然后，它从相机中获取图像，并将其转换为灰度图像。接下来，它将二进制化的黑白图像阈值化，以便能够检测到黑线的存在。然后，它找到最大的轮廓，并计算其质心。如果质心在图像的左侧，则机器人向左转，否则机器人向右转。最后，它显示了原始图像，并在循环结束时进行了清理。

NAO机器人是一款人形机器人，其在使用时需要使用其提供的SDK进行编程。而黑线循迹识别是一种常见的机器人应用场景，下面提供一个基于Python和OpenCV的黑线循迹识别代码示例，可以根据需要进行修改以适配NAO机器人的使用。 ``` import cv2 import numpy as np import time # 定义摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture(0) # 定义黑线颜色范围 black_lower = np.array([0, 0, 0]) black_upper = np.array([180, 255, 30]) # 定义小车运动的速度 car_speed = 0.2 # 循环读取摄像头图像 while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据黑线颜色范围对图像进行二值化处理 mask = cv2.inRange(hsv, black_lower, black_upper) # 对二值化图像进行腐蚀和膨胀操作，以去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) # 查找黑线轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 如果没有找到黑线，则小车停止运动 if len(contours) == 0: print("Stop") else: # 获取最大的黑线轮廓，并计算其中心点坐标 c = max(contours, key=cv2.contourArea) M = cv2.moments(c) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 根据中心点坐标来控制小车的运动方向 if cx < 300: print("Turn Left") # 调用NAO机器人SDK中的方法，控制小车向左转动 elif cx > 340: print("Turn Right") # 调用NAO机器人SDK中的方法，控制小车向右转动 else: print("Forward") # 调用NAO机器人SDK中的方法，控制小车向前行驶 # 通过OpenCV在窗口中显示图像 cv2.imshow("frame", frame) cv2.imshow("mask", mask) # 按下q键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头和OpenCV窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 需要注意的是，上述代码仅提供了一个黑线循迹识别的基本流程，具体实现需要根据NAO机器人的接口规范进行适配。