Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un robot autónomo utilizando una Raspberry Pi junto con el kit de Elegoo Smart Robot Car V4.0. El robot es capaz de detectar pelotas de colores en su entorno utilizando visión por computadora y seguirlas de manera autónoma, evitando obstáculos en su camino. El sistema utiliza una cámara del Smart Robot Car para capturar imágenes en tiempo real y procesarlas con OpenCV para identificar las pelotas de colores. Una vez detectadas, el robot calcula la distancia y el ángulo hacia la pelota y ajusta su trayectoria para seguirla. Además, el robot es capaz de detectar obstáculos cercanos y detenerse para evitar colisiones. El proyecto combina conceptos de robótica móvil, visión por computadora y control autónomo para crear un robot inteligente y autónomo.
- Visión por Computadora: Utiliza OpenCV para capturar imágenes de la cámara y procesarlas en tiempo real para identificar bolitas de colores específicos.
- Autonomía en Movimiento: El robot se mueve hacia la bolita de color detectada, adaptando su trayectoria para alcanzarla utilizando cálculos de distancia y ángulo basados en los datos obtenidos de la cámara.
- Control del Robot: El movimiento y la orientación del robot son controlados a través de comandos enviados a la placa base del Elegoo Smart Robot Car V4.0, con un control preciso de la velocidad y el ángulo de giro.
- Hardware: Utiliza una Raspberry Pi como cerebro del sistema, donde el Smart Robot toma fotogramas de la cámara, las envia a la Raspberry Pi para el procesamiento y toma decisiones de movimiento, estas decisiones son enviadas al Smart Robot para procesar el movimiento.
- Detección de Obstáculos: El robot es capaz de detectar obstáculos cercanos utilizando un sensor de ultrasonido y detenerse para evitar colisiones, reanudando su movimiento una vez que el obstáculo ha sido superado.
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Raspberry Pi: Placa de desarrollo que actúa como el controlador principal del robot, ejecutando los scripts en Python y gestionando las operaciones de visión por computadora.
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Elegoo Smart Robot Car V4.0: Kit de robot con motores de Elegoo, ruedas y sensores de proximidad, utilizado para el movimiento y la navegación del robot.
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Python & OpenCV: Lenguaje de programación y biblioteca de visión por computadora para procesar las imágenes, detectar pelotas de colores y calcular la posición relativa del robot con respecto a la bolita, además de controlar el movimiento del robot.
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Cámara: Cámara ESP32-S3 para capturar imágenes en tiempo real y procesarlas para la detección de bolitas de colores.
- Detección de Pelotas de Colores: El robot es capaz de detectar pelotas de colores específicos en su entorno utilizando visión por computadora y OpenCV.
- Seguimiento de Pelotas: Una vez que se detecta una pelota de color, el robot calcula la distancia y el ángulo hacia la pelota y ajusta su trayectoria para seguirla.
- Evitación de Obstáculos: El robot es capaz de detectar obstáculos cercanos utilizando un sensor de ultrasonido y detenerse para evitar colisiones.
- Control de Movimiento: El robot puede moverse hacia adelante, hacia atrás, girar a la izquierda y girar a la derecha, controlando la velocidad y el ángulo de giro.
- Robótica Móvil: Aprender los conceptos básicos de la robótica móvil y cómo construir un robot autónomo utilizando una Raspberry Pi y un kit de robot.
- Visión por Computadora: Entender cómo utilizar OpenCV para procesar imágenes en tiempo real y detectar objetos de interés en un entorno.
- Control Autónomo: Implementar un sistema de control autónomo que permita al robot tomar decisiones de movimiento basadas en la información capturada por la cámara y los sensores.
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Hardware:
- Raspberry Pi (Modelo 3B+ o superior recomendado).
- Elegoo Smart Robot Car V4.0.
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Software:
- Python 3.x. (Se recomienda la versión 3.7 o superior).
- OpenCV.
- Bibliotecas necesarias para la Raspberry Pi y el Elegoo Smart Robot Car.
- Sistema operativo Raspbian instalado en la Raspberry Pi.
- IDE o editor de código para programar en Python (por ejemplo, Thonny, VS Code, etc.).
- Docker para creación de contenedores.
- Clona este repositorio:
git clone https://github.com/rodrigobarbaedu/color-ball-robot-tracker.git
cd color-ball-robot-tracker/Application/docker- (Requerimiento: Docker) Construye la imagen del contenedor:
docker build --no-cache -t app-1 app-2- Ejecuta los contenedores:
docker-compose up -d app-1 app-2- Accede a la dirección IP de la Raspberry Pi en un navegador web:
http://<IP_Raspberry_Pi>:5050- ¡Listo! Ahora puedes ver la interfaz web del robot.