Arucomover - Versionsgeschichte

Snow am 10. Juli 2021 um 11:53 Uhr

2021-07-10T11:53:19Z

Snow am 5. Juli 2021 um 18:41 Uhr

2021-07-05T18:41:01Z

Snow am 4. Juli 2021 um 18:05 Uhr

2021-07-04T18:05:17Z

Snow am 3. Juli 2021 um 13:53 Uhr

2021-07-03T13:53:55Z

Snow am 3. Juli 2021 um 13:17 Uhr

2021-07-03T13:17:33Z

Snow: Mit Git repo verheiratet

2021-07-02T10:24:56Z

Mit Git repo verheiratet

Snow am 1. Juli 2021 um 10:06 Uhr

2021-07-01T10:06:57Z

Snow am 1. Juli 2021 um 10:04 Uhr

2021-07-01T10:04:49Z

Snow am 1. Juli 2021 um 09:47 Uhr

2021-07-01T09:47:59Z

Snow: Die Seite wurde neu angelegt: „== Ziel == Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finde finden und anfahren können == BOM == Raspberry Pi 3 BNO055…“

2021-07-01T09:16:06Z

Die Seite wurde neu angelegt: „== Ziel == Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finde finden und anfahren können == BOM == Raspberry Pi 3 BNO055…“

Neue Seite

== Ziel ==

Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finde finden und anfahren können

== BOM ==

Raspberry Pi 3
BNO055
MotorAeshield V2

← Nächstältere Version		Version vom 10. Juli 2021, 11:53 Uhr
Zeile 23:		Zeile 23:

	Mit dem Dashboard UI aus Node Red heraus ist es möglich, dass der Benutzer steuern kann.		Mit dem Dashboard UI aus Node Red heraus ist es möglich, dass der Benutzer steuern kann.
		+
		+	Die erkannten Aruco IDs werden angezeigt. Ist eine ID erkannt worden, kann User Automatic wählen.
		+
		+	Automatic heißt,der Flow steuert den Robot auf den Aruco Code und stoppt den Robot kurz davor
		+
		+	Der Zustand des Bots (Load, Temperaturen, Calibration) wird auch angezeigt.

	[[Datei:Arucomoverui.png \|x300px]]		[[Datei:Arucomoverui.png \|x300px]]

← Nächstältere Version		Version vom 5. Juli 2021, 18:41 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	== Ziel ==		== Ziel ==
		+
		+	[[Datei:Arucomover.jpg \|x300px]]

	Ein kleiner Roboter auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Arucocodes finden und anfahren können.		Ein kleiner Roboter auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Arucocodes finden und anfahren können.

@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
 == Ziel ==
-Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finden und anfahren können
+Ein kleiner Roboter auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Arucocodes finden und anfahren können.
 == Konzept ==
-Ein Python Script benutzt die OpenCV Library um Arucos im Bild mit Position und Entfernung zu erkennen.
+Ein Python Script benutzt die OpenCV Library um Arucos im Bild mit Positionen und Entfernung zu erkennen.
 Der Videostream und die Position mit Entfernung werden von dem Script zur Verfügung gestellt.
-Ein Node-Red Flow Nimmt die Position auf und gibt Steurbefehle über an einen ItsyBitsy M3, der damit ein MotorShield steuert.
+Ein Node-Red Flow nimmt die Position auf und gibt Steuerbefehle an einen ItsyBitsy M3, der damit ein MotorShield steuert.
-Angeschlossen aber nicht benutzt ist ein BNO055, der Sensordaten Liefert um z.B. die Positionsbestimmung zu verbessern.
+Angeschlossen aber nicht benutzt ist ein BNO055, der Sensordaten liefert um z.B. die Positionsbestimmung zu verbessern.
 Hier eine Übersicht
@@ Zeile 16: / Zeile 16: @@
 [[Datei:Arucomover_konzept.jpg ]]
-Hier ein Schaltplan dazu
+Hier ein Schaltplan dazu.
 [[Datei:Arucomover diagram.jpg |x200px]]
-Es soll aber trotzdem möglich sein, daß ein Benutzer eingreift,dafür die UI aus Node-Red heraus
+Mit dem Dashboard UI aus Node Red heraus ist es möglich, dass der Benutzer steuern kann.
 [[Datei:Arucomoverui.png |x300px]]
-== setup ==
+== Setup ==
-Aller Code und auch ein Setup können im https://github.com/hackffm/arucomover gefunden werden.
+Der Code und auch ein Setup können aus https://github.com/hackffm/arucomover geladen werden.
-Es wird davon ausgegangen, daß das ganze auf einem Debian basiertem Linux läuft.
+Das Ganze läuft auf einem Debian basiertem Linux. Also Ubuntu oder Raspian. Im Setup Folder gibt es Skripte, die das Allermeiste
-Also Ubuntu oder Raspian. Im Setup Folder gibt es Skripte, die das Allermeiste
+vorbereiten sollten.
-vorbereiten sollten. Das in der arucodetection verwendete Shared Memory ist
+<br>
-erst ab Python 3.8 verfügbar. Auf einem RaspberryPi3 ist 3.7 default. Daher
+Das Skript arucodetection.py verwendet Shared Memory !
-gibt es im Setup Folder ein entsprechendes Skript für den Pi. Vor der Ausführung
+<br>
-der Setups muss das Swapfile vergrößert werden
+Erst ab Python 3.8 ist Shared Memory verfügbar. Auf einem RaspberryPi3 ist 3.7 default. Daher
 <code>
@@ Zeile 40: / Zeile 43: @@
 </code>
-Ein gutes Netzteil vorrausgesetzt, läuft daß dann einige Zeit. Die übrigen Setup
+Ein gutes Netzteil vorrausgesetzt, läuft das dann einige Zeit. Die übrigen Setup
 Skripte können, mit der richtigen Python Version dann ausgeführt werden.
-Der Schritt 2_setup_folders.sh installiert auch alle python requierements.
+Der Schritt 2_setup_folders.sh installiert auch alle Python Requierements.
-Das kann auf eine PI 3 mehrere Stunden dauern, da diverse Kompilierungen im Hintergrund laufen !
+Das kann auf einem PI 3 mehrere Stunden dauern, da diverse Kompilierungen im Hintergrund laufen !
 == Arucodetetcion ==
-ist ein Pythoncode, der von dieser Seite [[OpenCV_mit_Python]] inspiriert ist und in zwei Prozessen läuft.
+ist ein Pythoncode, der von dieser Seite [[OpenCV_mit_Python]] inspiriert ist und in zwei Prozessen läuft:
-Web und Arucodetecion.Damit der WebProzess die Arcuo Position über einen Websocket liefern kann, sind
+Web und Arucodetecion. Damit der Webprozess die Arcuoposition über einen Websocket liefern kann, sind
-beide über eine Managed Queue verbunden. Der Video Stream wird in ein Shared Memory
+beide über eine Managed Queue verbunden. Der Videostream wird in ein Shared Memory
 geschrieben und vom Webprozess geholt. Dies ist erst ab Python 3.8 möglich !
-Es wird davon ausgegangen, daß ein Camera Device 0 vorhanden ist. Sollte eine
+Default für den Kameraanschluss ist "Camera Device 0". Sollte eine
 Kalibrierung für eine bessere Erkennung notwendig sein, kann ein entsprechendes
 Config File camera.json mit create_camera_config.py erstellt werden. Dies muss dann in den
 vom Setup erstellten /USERHOME/arucodetection Folder kopiert werden.
-Dort liegt auch eine config.json mit der sich die Camera, Auflösung, Debug  usw. einstellen läßt.
+Dort liegt auch eine config.json mit der sich die Kamera, Auflösung, Debug  usw. einstellen läßt.
-Das los landet in ~/arucdetection/log.
+Das Log landet in ~/arucdetection/log.
-Es wird immer von einem DICT_6X6_50 Aruco Code ausgegangen und kann zur Zeit nur in der camera.py umgestellt werden.
+Default ist DICT_6X6_50 für den Arucocode! Dies kann zur Zeit nur in der camera.py umgestellt werden.
-Um zu testen ob alles funktioniert, stellt arucodetection.py eine entsprechende Webseite zur verfügung,
+Um zu testen ob alles funktioniert, stellt arucodetection.py eine entsprechende Webseite zur Verfügung,
-die Websocket und Video Stream abfragt.
+die Websocket und Videostream abfragt.
 Die Webseite ist auf 127.0.0.1:9080 zu finden
@@ Zeile 66: / Zeile 69: @@
 == itsyBitsyM4==
-die verwendeten libraries müssen im lib Folder vorhanden sein und eventuell nachinstalliert werden.
+Die verwendeten libraries müssen im lib Folder vorhanden sein und eventuell nachinstalliert werden.
 Z.B. adafruit_bno055. Diese müssen zur CircuitPython Version des M4 passen.
-code.py ist der Ausgeführte Code. I2C Test in diesen eingebaut. Alle Verfügbaren Kommands können
+code.py ist der ausgeführte Code. Der I2C Test ist in diesen eingebaut. Alle verfügbaren Kommandos können
-mit ? abgefragt werden. Will man nur I2C testen, kann man code.py umbenennen. Dann wird automatisch main.py
+mit ? abgefragt werden. Will man nur I2C testen, kann man auch code.py umbenennen. Dann wird automatisch main.py
-aufgerufen, daß in einer Endlosschleife die angeschlossenen I2C Devices abfragt.
+aufgerufen, dass in einer Endlosschleife die angeschlossenen I2C Devices abfragt.
 == Node-Red ==
-Entweder durch die Setup Skripte oder so sollte ein Node.js 14x vorhanden sein
+Entweder durch die Setup Skripte oder so sollte ein Node.js 14x vorhanden sein.
-Wenn 2_setup_folders.sh nicht ausgeführt wurde muss selbst dafür gesorgt werden, daß
+Wenn das Skript 2_setup_folders.sh nicht ausgeführt wurde muss selbst dafür gesorgt werden, dass
-das Package.json File in ~/nodered/ abgelegt wurde und alle Package Depencies darin müssen installiert wurden.
+das Package.json File in ~/nodered/ abgelegt wurde und alle Package Depencies darin installiert wurden.
-node_red_start.sh startet
+node_red_start.sh führt Folgendes aus:
 <code>
@@ Zeile 85: / Zeile 88: @@
 </code>
-Das Settings File starte NodeRed auf Port 9010<br>
+Das Settings File startet NodeRed auf Port 9010<br>
-Der Editor kann dann auf http:;//127.0.0.1:9010 und<br>
+Editor => http:;//127.0.0.1:9010 und<br>
-Die UI auf kann dann auf http:;//127.0.0.1:9010/ui gefunden werden.<br>
+UI     => http:;//127.0.0.1:9010/ui<br>
 <br>
 Der Flow ist in zwei Tabs aufgeteilt.<br>

@@ Zeile 27: / Zeile 27: @@
 == setup ==
 Aller Code und auch ein Setup können im https://github.com/hackffm/arucomover gefunden werden.
-es wird davon ausgegangen, daß das ganze auf einem Debian basiertem Linux läuft.
+Es wird davon ausgegangen, daß das ganze auf einem Debian basiertem Linux läuft.
-Also Ubuntu oder Raspian. Im Setup Folder gibt es Skripte, die das allermeiste
+Also Ubuntu oder Raspian. Im Setup Folder gibt es Skripte, die das Allermeiste
 vorbereiten sollten. Das in der arucodetection verwendete Shared Memory ist
 erst ab Python 3.8 verfügbar. Auf einem RaspberryPi3 ist 3.7 default. Daher
 gibt es im Setup Folder ein entsprechendes Skript für den Pi. Vor der Ausführung
-muss das Swapfile vergrößert werden
+der Setups muss das Swapfile vergrößert werden
 <code>
@@ Zeile 43: / Zeile 43: @@
 Skripte können, mit der richtigen Python Version dann ausgeführt werden.
 Der Schritt 2_setup_folders.sh installiert auch alle python requierements.
-Das kann auf eine PI 3 mehrere Stunden dauern.
+Das kann auf eine PI 3 mehrere Stunden dauern, da diverse Kompilierungen im Hintergrund laufen !
 == Arucodetetcion ==
@@ Zeile 54: / Zeile 54: @@
 Config File camera.json mit create_camera_config.py erstellt werden. Dies muss dann in den
 vom Setup erstellten /USERHOME/arucodetection Folder kopiert werden.
-Dort liegt auch eine config.json mit der sich die Camera, Auflösung usw. einstellen läßt.
+Dort liegt auch eine config.json mit der sich die Camera, Auflösung, Debug  usw. einstellen läßt.
-Es wird immer von einem DICT_6X6_50 Aruco Code ausgegangen.
+Das los landet in ~/arucdetection/log.
 Um zu testen ob alles funktioniert, stellt arucodetection.py eine entsprechende Webseite zur verfügung,
 die Websocket und Video Stream abfragt.
 [[Datei:Arucodetection.jpg |x300px ]]
@@ Zeile 70: / Zeile 72: @@
 mit ? abgefragt werden. Will man nur I2C testen, kann man code.py umbenennen. Dann wird automatisch main.py
 aufgerufen, daß in einer Endlosschleife die angeschlossenen I2C Devices abfragt.
 == Hardware Evolution ==

@@ Zeile 46: / Zeile 46: @@
 == Arucodetetcion ==
-ist ein Pythoncode, der von dieser Seier [[OpenCV_mit_Python]] inspiriert ist und in zwei Prozessen läuft.
+ist ein Pythoncode, der von dieser Seite [[OpenCV_mit_Python]] inspiriert ist und in zwei Prozessen läuft.
-Web und Arucodetecion.Damit der WebProzess die Arcuoposition über ein Websocket liefern kann, sind
+Web und Arucodetecion.Damit der WebProzess die Arcuo Position über einen Websocket liefern kann, sind
 beide über eine Managed Queue verbunden. Der Video Stream wird in ein Shared Memory
-geschrieben und vom Webprozess drausgeholt. Dies ist erst ab Python 3.8 möglich
+geschrieben und vom Webprozess geholt. Dies ist erst ab Python 3.8 möglich !
 Es wird davon ausgegangen, daß ein Camera Device 0 vorhanden ist. Sollte eine
 Kalibrierung für eine bessere Erkennung notwendig sein, kann ein entsprechendes
 Config File camera.json mit create_camera_config.py erstellt werden. Dies muss dann in den
-vom Setup erstellten /USERHOME/arucodetection Folder kopiert werden
+vom Setup erstellten /USERHOME/arucodetection Folder kopiert werden.
 == itsyBitsyM4==
 die verwendeten libraries müssen im lib Folder vorhanden sein und eventuell nachinstalliert werden.
-Z.B. adafruit_bno055. Diese Müssen zur CircuitPython Version des M4 passen
+Z.B. adafruit_bno055. Diese müssen zur CircuitPython Version des M4 passen.
-−
-code.py ist der Ausgeführte Code. Mitlerweile ist ein I2C Test in diesen eingebaut.
-will man nur I2C testen, kann man code.py umbenennen. Dann wird automatisch main.py
-aufgerufen, daß in einer Endlosschleife die angeschlossenen I2C devices abfragt
 == Hardware Evolution ==

@@ Zeile 24: / Zeile 24: @@
 [[Datei:Arucomoverui.png |x300px]]
-== Erste Ergebnisse ==
+== setup ==
 <gallery perrow=6 caption = "Stepps">
@@ Zeile 37: / Zeile 75: @@
 == BOM ==
-Raspberry Pi 3
+Raspberry Pi 3<br>
-BNO055
+BNO055<br>
 MotorAeshield V2

← Nächstältere Version		Version vom 1. Juli 2021, 09:47 Uhr
Zeile 2:		Zeile 2:

	Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finde finden und anfahren können		Ein kleiner Robot auf Basis eines Raspberry Pi soll selbstständig Aruco codes finde finden und anfahren können
		+
		+	== Konzept ==
		+
		+	Ein Python Script benutzt die OpenCV Library um Arucos im Bild mit Position und Entfernung zu erkennen.
		+	Der Videostream und die Position, Entfernung werden von dem Script zur Verfügung gestellt.
		+
		+	Ein Node-Red Flow Nimmt die Position auf und gibt Stuerbefehle über an einen ItsyBitsy M3, der damit ein MotorShield steuert.
		+
		+	Angeschlossen aber nicht benutzt ist ein BNO055, der SensorDaten Liefert um z.B. die Postionsbestimmung zu verbessern.
		+
		+	Hier eine Übersicht
		+
		+	[[Datei:Arucomover_konzept.jpg ]]
		+
		+	Hier ein Schaltplan dazu
		+
		+	[[Datei:Arucomover diagram.jpg \|x200px]]
		+
		+	Es soll aber trotzdem möglich sein, daß ein Benutzer eingreift,dafür die UI aus Node-Red heraus
		+
		+	[[Datei:Arucomoverui.png \|x300px]]
		+
		+	== Fortschritte ==
		+
		+	== Erste Ergebnisse ==
		+
		+	<gallery perrow=6 caption = "Stepps">
		+	Datei:Arucomover_01.jpg \| Start
		+	Datei:Arucomover_02.jpg \| Stepp 2
		+	Datei:Arucomover_03.jpg \| Stepp 4
		+	Datei:Arucomover_04.jpg \| Final Hardware
		+	</gallery>

	== BOM ==		== BOM ==