Следование линии на основе OpenCV

[xFFFF]

В детстве паял подобное на рассыпухе. Можно за час сделать.

[nochkin]

OpenCV на рассыпухе? У меня нет столько много припоя.

[xFFFF]

Для следования по линии не нужно OpenCV и даже микроконтроллер не нужен. За час можно сделать полностью аналогового робота.

[nochkin]

У автора достаточно ясно написано, что цель — освоить компьютерное зрение и и сделать на этой основе некое подобие автопилота.
Если бы была цель собрать аналоговое управление по линии на нескольких транзисторах, то и подход был бы другой.
А так можно и на верёвочке провести машину по полоске, что можно обойтись без пайки и деталей вообще. Но ведь тут цель другая.

[redf1sh]

Сделайте пост на хабре, а мы обязательно прочтём и оценим

[x67]

А за что минусы? Для следования линии, такое сложное и продвинутое машинное зрение не нужно. И действительно можно сделать аналоговое управление.

[xFFFF]

Читатели и писатели хабра, зачастую, не отличаются адекватностью. Минусят за любое оппозиционное мнение. Даже если они не правы.

[WondeRu]

ИИ методом IF :)

На самом деле круто, что вы заморочились этой темой. А если попробовать поиск с помощью CNN? Raspberry справляется с подобной задачкой (придётся ещё поставить Intel Movidius)

[Stantin]

Есть такая идея в планах

[Igor_O]

Афигеть!
Всю жизнь следование линии требовало лампочку, два фотодатчика и схему на двух транзисторах и двух диодах…
Тут сложный вариант, с двумя белыми светодиодами и трехцветным индикатором... но… все еще на двух транзисторах.

[Stantin]

Я планирую развить тему за пределы линии, там на лампочках и транзисторах уже далеко не уедешь.

[xFFFF]

Я то же самое написал, за что и получил минусы.

[alekseyefremov]

Недавно решал похожую задачу, а точнее — следование между двумя линиями. Спешу предупредить, с дорожной разметкой она никак не была связана.
Проблемы, аналогичные указанным в статье, решал немного иначе:

1. Для каждого угла поворота я держал 2 массива, в которых отмечал, есть ли линия слева и, соответственно справа, в допустимой окрестности.
2. С помощью Байесовского вывода оценивались вероятности направлений взгляда с учетом ошибок первого и второго рода.
3. Для нового кадра в качестве априорного распределения использовал т.н. намотанное нормальное распределение, причем если в кадре не обнаружилось никаких линий, сигма увеличивалась на собственное базовое значение, это здорово помогало «расширять область поиска» после нескольких кадров, на которых алгоритм ничего не видел.

Как итог, пошаманив с гиперпараметрами, получил очень устойчивое к помехам определение направления движения, которое отказывалось работать только в случае долговременной «слепоты» OpenCV к линиям, чего на практике не встречалось.

[Stantin]

Ого, интересно как!
Я на самом деле начал тоже с двух линий, но быстро оказалось, что в моих условиях вторая избыточна и только все усложняет.