Hindernisvermeidung bei Nacht
In diesem Blog zeigen wir, wie Sie unseren Hinderniserkennungsalgorithmus mit Raspberry Pi und einem Sphero RVR-Rover ausführen. Bei der Hinderniserkennung werden aussagekräftige Pixel als Hindernisse klassifiziert und durchquerbare Pfade identifiziert. Beispielbilder wurden von der Raspberry Pi-Kamera erhalten. Das Setup wird unten gezeigt.
Wir führen einen Python-Code aus, um die Ausgabe zu erhalten, den API-Quellcode finden Sie unten.
API-Quellcode von GitHubSie benötigen einen Abonnementschlüssel, um dies zu verwenden, Sie können die Intro-Blog Wie Sie Ihren kostenlosen Abonnementschlüssel erhalten.
Wir geben das Beispielbild als Base64-Bild ein. Die Ausgabe gibt ein Base64-Hinderniskartenbild zurück, wenn die Verarbeitung erfolgreich ist. Ein Beispiel für ein Eingabebild und die Antwort sind unten dargestellt.
Die Ausgabe zeigt verbundene Hindernisse an, im schwarzen Bereich wurden keine Hindernisse erkannt und die farbigen Pixel stellen Hindernisse dar. Die Farben stellen die verbundenen Hindernisse dar. Ein einzelnes Hindernis kann mit mehreren Farben dargestellt werden. In unserem nächsten Blog zeigen wir, wie man die obige Hinderniskarte nutzt, um sich zu bewegen und gleichzeitig Hindernissen auszuweichen.