0
0

python机器人编程——用手机web远程视频监控并控制小车驾驶（上篇vrep仿真）

目录

一、前言

在现代科技的推动下，机器人技术正逐渐进入我们的生活。而编程作为机器人技术中不可或缺的一环，也成为了众多科技爱好者追逐的目标之一。今天，我将带领大家探索一种新颖而有趣的机器人编程方式——用Python编程实现手机web远程视频监控并控制小车驾驶。

本系列博文将分为上下两篇，分别介绍了在WiFi环境下，如何实现Web端的视频监控和控制远程差速小车的驾驶。上篇将重点介绍如何利用V-REP软件进行仿真车控制，下篇将继续讲解如何实现实物车的控制。

在这个系列博文中，我们将使用Python作为主要编程语言，并利用其强大的库和框架来实现所需功能。而作为Web服务器端，我们将使用Python来搭建服务器，而Web端则使用HTML来实现。

通过这个系列博文的学习，我们将深入了解机器人编程的基本原理和技术，并通过实践来提升自己的编程能力。同时，我们还将学会如何通过手机远程监控和控制机器人，为我们的生活带来更多的便利。
上篇效果如下，左侧时web端可以运行在电脑及手机浏览器，右侧是仿真环境：
在这里插入图片描述
以下是python服务器端：
在这里插入图片描述

二、技术架构

技术架构主要三个部分，底层为硬件（或仿真环境），实现电机，摄像头和传感器及车架等的设计制造，并提供上层的接口。
中层为控制服务端，主要由python实现，可运行在笔记本和工控机，实现与下层的通讯，及与web端的通讯。主要由采集驱动系列模块，数据服务模块，及操控小车相关的逻辑模块，还有web的服务器模块，摄像头视频服务模块及UI管理操作模块组成。
上层web交互端，主要提供web客户端，UI操控界面，及相应的逻辑模块组成。
在这里插入图片描述

三、设备端实现

本篇采用VREP搭建的一个家庭环境并实现小车的活动区域，并加入差速小车配置摄像头，测距雷达等。
在这里插入图片描述
然后提供了与上位机通讯的脚本模块：
在这里插入图片描述
仿真配套资源已经上传：下载地址

四、服务控制端实现

通过python实现服务控制端。本篇主要介绍web及摄像头服务模块。其它模块处理见此前VREP小车相关博文，或者下篇。

（1）摄像头服务模块

摄像头服务模块，采用了一个知名库mjpeg_streamer，可以很容易实现一个局域网的web视频服务。几行代码就可以：

from mjpeg_streamer import MjpegServer, Stream

from socket import*import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)# 设置镜头分辨率，默认是640x480
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480)

stream = Stream("my_camera", size=(640,480), quality=50, fps=30)
server = MjpegServer("0.0.0.0",8000)
server.add_stream(stream)
server.start()whileTrue:try:
        _, frame = cap.read()        
        stream.set_frame(frame)#s.sendto(message.encode(), addr)    #cv2.putText(r_img, "server", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)
        cv2.imshow('server', frame)print("receive")except BlockingIOError as e:passif cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):break
cv2.destroyAllWindows()
server.stop()
cap.release()

（2）web服务器

web服务采用了知名的fastapi库，自带websocket功能，也是几行代码就可以实现，这里主要注意的是，为了项目主逻辑运行，web要放到子线程中使用。主线程运行后，其它就不能运行了。
fastapi实现websocket也很简单：

from fastapi import FastAPI, Response, WebSocket, WebSocketDisconnect
    from fastapi.responses import HTMLResponse
    from fastapi.staticfiles import StaticFiles
    from fastapi.templating import Jinja2Templates
    #from starlette.websockets import     import socket 
    import json
    app = FastAPI()# 设置静态文件和模板
    app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
    templates = Jinja2Templates(directory="templates")# 获取本机IP地址defget_local_ip():try:
            s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
            s.connect(("8.8.8.8",80))
            ip = s.getsockname()[0]finally:
            s.close()return ip
    
    # HTML模板
    html_content ="""some html"""@app.get("/", response_class=HTMLResponse)asyncdefget():
        ip = get_local_ip()return HTMLResponse(html_content+ip+left+ip+tail)@app.websocket("/ws")asyncdefwebsocket_endpoint(websocket: WebSocket):await websocket.accept()whileTrue:try:
                data =await websocket.receive_text()print("receive:",data)if data=="ping":await websocket.send_text("pong")else:
                    json_data = json.loads(data)###do something
                    response_data ={"code":200,"left":round(lv_now,2),"right":round(rv_now,2)}await websocket.send_text(json.dumps(response_data))except WebSocketDisconnect:
                manager.disconnect(websocket)await manager.broadcast("A client disconnected.")import uvicorn
    
    config = uvicorn.Config(app=app, host="0.0.0.0", port=9000)
    server = uvicorn.Server(config=config)
    singletonThread = threading.Thread(target=server.run)
    singletonThread.setDaemon(True)  
    singletonThread.start()

五、web端实现

web端使用与手机远程操控，主要布局设计如下：
各元素数值排列，适合手机端显示。
在这里插入图片描述

web端主要实现几个元素为：

（1）视频显示

此处采用标签连接mjpeg_streamer的流，实现视频画面的实时获取，在wif的环境下，实时性还是可以的。如web端不在与服务端同一台机器，则localhost改为服务端的ip地址，实现局域网远程获取画面。

<img style="-webkit-user-select: none; background-color: hsl(0,8%, 25%);" src="http://localhost:8000/my_camera" width="366*2" height="274*2">

在这里插入图片描述

（2）驾驶盘的实现

凭着简洁的思想，驾驶盘采用类似王者等手游的手柄效果，通过拖宅一个焦点在大圆内运动，实现小车两轮速度指令的获取。主要要点是：
1）焦点只能在大圆所在区域运动。
在这里插入图片描述
主要代码如下：

functiononMouseMove(e){if(isDragging){const centerX = e.clientX - bigCircle.getBoundingClientRect().left -(smallCircle.offsetWidth /2);const centerY = e.clientY - bigCircle.getBoundingClientRect().top -(smallCircle.offsetHeight /2);clampPosition(centerX, centerY);updateCoordinates(centerX, centerY);}}functionclampPosition(centerX, centerY){const maxRadius = bigCircle.offsetWidth /2;let r=calculateDistanceFromCenter(centerX, centerY);let xy;if(r>maxRadius){

      xy=[prev_x,prev_y];}else{
      xy=[centerX,centerY];
      prev_x=centerX;
      prev_y=centerY;}const x=xy[0];const y=xy[1];
    xx=x;
    yy=y;// 设置小圆的左边距
    smallCircle.style.left =`${x}px`;// 设置小圆的上边距
    smallCircle.style.top =`${y}px`;}

2）当手或者鼠标释放时，焦点自动回到原心，同时速度指令缓慢归0，这样的目的是当速度较大行驶时，有个缓冲，不至于突然归0，导致击杀。

在这里插入图片描述
主要代码如下：

functionreturnToCenter(){
    smallCircle.style.transition ='all 0.3s ease-out';
    smallCircle.style.left =`${initialX}px`;
    smallCircle.style.top =`${initialY}px`;decreaseValueR()}functiondecreaseValueR(){const interval =setInterval(()=>{VL=dvv(VL);VR=dvv(VR);   
      console.log(`vv: ${VV},vl:${VL},vr:${VR}`);if(VR==0&&VL==0){clearInterval(interval);
        console.log('R has reached 0');}if(VV>0){VV-= maxV/5;if(VV<0)VV=0;//console.log(`vv: ${VV},vl:${VL},vr:${VR}`);}elseif(VV<0){VV+= maxV/5;if(VV>0)VV=0;}sendupdate();},100);}

3）捕捉小圆的角度，以及小圆离开圆心的距离，并通过一些坐标变换，换算成小车速度，左右轮速分配比例等

此处canvas坐标是x轴在上，向右为正，y轴在左，向下为正。而我们方向盘的习惯是跟常规解析几何坐标系相同，这里需要做一些变换，来计算小圆跟x轴的夹角，实际上求出来夹角正好正负相反。

functioncalculateAngleWithXAxis(x, y){const centerX = initialX;const centerY = initialY;const deltaX = x - centerX;const deltaY = y - centerY;const angle =-Math.atan2(deltaY, deltaX)*(180/ Math.PI);// 夹角刚好正负相反Convert radians to degrees    return angle;}

4）设计了左右两个扇形死区。主要作用一个是避免速度在死区内振荡，因为人的手指也有抖动的时候，二个是把原地旋转刚好做到这个驾驶盘里面，实现了简洁性。
死区的处理：

if(a>=5&& a<175){//go forwardVV=r/maxRadius*maxV;VR=VV*2*rR;VL=VV*2*rL;}elseif(a>-175&& a<-5){//go backwordVV=-r/maxRadius*maxV;VR=VV*2*rR;VL=VV*2*rL;}elseif(a<=5&&a>=-5){VV=r/maxRadius*maxV;VR=-VV;VL=VV;}elseif(a<=180&&a>=175){VV=r/maxRadius*maxV;VR=VV;VL=-VV;}elseif(a>=-180&&a<=-175){VV=r/maxRadius*maxV;VR=VV;VL=-VV;}

（3）心跳

心跳主要是为了维持远程操控的生命周期，防止一旦超出wifi范围，失去心跳后，小车会立即停止。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

整体的操控效果如下：
在这里插入图片描述

web端配套资源源代码已经上传，下载地址

六、总结

总体来说，在仿真环境下，操控体验还是比较顺畅。主要一些问题是，摄像头的视野较为狭窄，仿真环境中已经使用了120度的广角，一个措施是更改摄像头的安装位置，装的高一些，看到车头和更广的环境，这样有利于远程驾驶。还有就是，可以把画面做得更大一些。
仿真环境vrep的api，sim.py好像长久获取图像不是很稳定，运行一段实际会出现一些内存错误，但不影响学习研究。下篇，我们将此技术用于实际小车的操控。
在这里插入图片描述

七、源码或环境

web端配套资源源代码已经上传(竖屏版)，下载地址
仿真配套资源已经上传：下载地址
web端配套资源源代码已经上传(横屏版)，下载地址

wifi远程web视频操控机器人小车（python+html

[------------本篇完--------------------------]

PS.扩展阅读

————————————————————————————————————————

对于python机器人编程感兴趣的小伙伴，可以进入如下链接阅读相关咨询

ps1.六自由度机器人相关文章资源

(1) 对六自由度机械臂的运动控制及python实现（附源码)
在这里插入图片描述

(2) N轴机械臂的MDH正向建模，及python算法
在这里插入图片描述

ps2.四轴机器相关文章资源

(1) 文章：python机器人编程——用python实现一个写字机器人
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

（2）python机器人实战——0到1创建一个自动是色块机器人项目-CSDN直播

(3)博文《我从0开始搭建了一个色块自动抓取机器人，并实现了大模型的接入和语音控制-(上基础篇)》的vrep基础环境
(3)博文《我从0开始搭建了一个色块自动抓取机器人，并实现了大模型的接入和语音控制-(上基础篇)》的vrep基础环境
(4)实现了语音输入+大模型指令解析+机器视觉+机械臂流程打通
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

ps3.移动小车相关文章资源

（1）python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第五弹]——解锁蒙特卡洛定位功能-CSDN博客
(2) 对应python资源：源码地址
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(3)python机器人编程——差速AGV机器、基于视觉和预测控制的循迹、自动行驶（上篇）_agv编程-CSDN博客
(4)python机器人编程——差速AGV机器、基于视觉和预测控制的循迹、自动行驶（下篇）_agv路线规划原则python-CSDN博客
对应python及仿真环境资源：源码链接
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

标签： python 机器人 智能手机
本文转载自: https://blog.csdn.net/kanbide/article/details/142378488
版权归原作者 JAMES费 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
登录后发布评论

“python机器人编程——用手机web远程视频监控并控制小车驾驶（上篇vrep仿真）”的评论:

还没有评论
关于作者
...
overfit同步小助手
文章同步
相关阅读

linux的软链接详解

如何在Windows系统上，下载并配置macOS 10.14虚拟机

一款完全开源并免费的监测与分析系统，支持监测，预警，分析，报告，支持本地化部署（附源码）

Git学习-1

毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

Kafka 快速入门（一）

基于大数据的电信诈骗行为可视化系统含预测研究【lightGBM，XGBoost，随机森林】

文章导航