रात में बाधा परिहार

इस ब्लॉग में, हम प्रदर्शित करते हैं कि रास्पबेरी पाई और एक स्फेरो आरवीआर रोवर का उपयोग करके हमारी बाधा का पता लगाने वाले एल्गोरिथ्म को कैसे चलाया जाए। बाधा का पता लगाने में सार्थक पिक्सेल को बाधाओं के रूप में वर्गीकृत करना और ट्रैवर्सेबल पथों की पहचान करना शामिल है। नमूना छवियों रास्पबेरी पाई कैमरे से प्राप्त किए गए थे। सेटअप नीचे दिखाया गया है।


We आउटपुट प्राप्त करने के लिए एक पायथन कोड चलाते हैं, एपीआई स्रोत कोड नीचे पाया जा सकता है।

GitHub से API स्रोत कोड

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हम एक base64 छवि के रूप में नमूना छवि इनपुट. यदि प्रसंस्करण सफल होता है, तो आउटपुट एक base64 बाधा मानचित्र छवि वापस दे देगा। एक नमूना इनपुट छवि और प्रतिक्रिया नीचे दिखाया गया है।

Original Image Obstacle Image

Original Image Obstacle Image

आउटपुट जुड़े बाधाओं से पता चलता है, काला क्षेत्र वह जगह है जहां कोई बाधाओं का पता नहीं चला था और रंग के साथ पिक्सेल बाधाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। रंग जुड़े हुए बाधाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक एकल बाधा को कई रंगों के साथ दर्शाया जा सकता है। हमारे अगले ब्लॉग में, हम दिखाते हैं कि बाधाओं से बचने के दौरान स्थानांतरित करने के लिए उपरोक्त बाधा मानचित्र का उपयोग कैसे करें।


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