Progettazione e sviluppo di un robot giocatore di soccer con Raspberry PI

Facoltà di Ingegneria
Corso di Laurea Magistrale in
Ingegneria Informatica
Corso di Robotica
“Progettazione e sviluppo di un Robot”
Prof.: ing. Antonio Chella
Ing. Marcello Giardina
Team : “The Older’s”
Massimo Tutone
Sergio Orlando
Giuseppe Di Giorgio
Giustina Treppiedi
A.A. 2015-16
0

Premessa
Il corso di Robotica per l’a.s. 2015-16 si è concluso con la realizzazione e la
presentazione da parte degli allievi suddivisi in Team, di un proprio Robot che parteciperà
a una competizione presso il dipartimento DICGIM dell’Università degli Studi di Palermo.
Scopo di questa relazione è quella di esporre il lavoro svolto dal nostro Team, sia
nella costruzione del modello, delle strategie adottate, dei comportamenti implementati e
delle difficolta cui siamo andati incontro in quanto quasi tutti studenti lavoratori.
1

Sommario
Obiettivo del Progetto .................................................................................................................................... 4
Scelte progettuali ............................................................................................................................................ 5
Definizione del modello del Robot e costruzione ...................................................................................... 7
Modello del robot .......................................................................................................................................... 7
PROGETTO DEL ROBOT .................................................................................................................................... 10
Costruzione del Robot ................................................................................................................................. 11
Il telaio ..................................................................................................................................................... 12
Assemblaggio e Fissaggio dei motori ....................................................................................................... 13
Supporti sonar HC-sr04............................................................................................................................ 14
Installazione dei sensori .......................................................................................................................... 15
Bumper anteriore .................................................................................................................................... 16
Cablaggio Infrared Proximity Sensor ....................................................................................................... 17
Servomotore e webcam .......................................................................................................................... 17
Braccetto e servo anteriore ..................................................................................................................... 18
Personalizzazione e loghi ......................................................................................................................... 18
Varianti di progetto ..................................................................................................................................... 19
Costi dei componenti impiegati ................................................................................................................... 20
Progettazione elettronica del robot ............................................................................................................ 21
I sensori ....................................................................................................................................................... 23
Il sensore ad ultrasuoni HC-SR04 ............................................................................................................. 23
Il sensore IR ............................................................................................................................................. 24
Gli attuatori ............................................................................................................................................... 25
L’ L298N Dual H-Bridge Motor Controller ............................................................................................... 25
Il mini servomotore SG90 ........................................................................................................................ 26
Libreria Servo Blaster ............................................................................................................................... 27
La visione ....................................................................................................................................................... 28
La libreria OpenCV .................................................................................................................................. 28
Lo spazio dei colori HSV ......................................................................................................................... 28
Algoritmo di riconoscimento degli oggetti del campo: pallina e porta ............................................ 29
2

Taglio dell’area da analizzare .................................................................................................................. 31
................................................................................................................................................................. 31
RGB Max Filter ......................................................................................................................................... 32
Architettura dei comportamenti del Robot ............................................................................................... 33
Strategia implementata per la modalità gioco ............................................................................................ 35
Strategia implementata per la rigori ........................................................................................................... 35
Diagramma Stimolo-Risposta (SR)............................................................................................................... 36
Diagramma FSA........................................................................................................................................ 38
Comportamenti di BASE ......................................................................................................................... 39
Cerca pallina ............................................................................................................................................ 39
Vai e prendi pallina .................................................................................................................................. 40
Cerca porta .............................................................................................................................................. 41
Vai in porta .............................................................................................................................................. 42
Comportamento comune ......................................................................................................................... 43
Evita ostacoli ............................................................................................................................................ 43
Sottocomportamenti – vai dritto............................................................................................................. 44
Costruzione del campo domestico ............................................................................................................. 45
Problematiche dei test in laboratorio ......................................................................................................... 46
Due Robot ...................................................................................................................................................... 48
Sito Web ......................................................................................................................................................... 49
Conclusioni .................................................................................................................................................... 50
Sitografia ........................................................................................................................................................ 51
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Obiettivo del Progetto
L’obiettivo del progetto è quello di realizzare un Robot che programmato
opportunamente effettui dei tiri in porta all’interno di un campo con le caratteristiche
descritte dalla figura di seguito mostrata.
Fig. 1 Dimensioni campo da regolamento
La palla deve attraversare la linea di porta (Goal) il maggior numero di volte
Le regole comuni a tutti i team partecipanti alla manifestazione sono di seguito descritte:
Regole di gioco 1 :
o Il robot deve essere autonomo.
o Il campo ha le dimensioni descritte in Figura 1.
o La palla è di colore verde.
o La porta è di colore rosso.
o Il match ha inizio con robot e palla disposti nelle posizioni X di partenza descritte in
Fig. 1.
1 Regolamento completo presente sul sito all’indirizzo web: https://sites.google.com/site/roboticaunipa/
4

o Dopo un goal, solo la palla è riposizionata nella posizione iniziale.
o La palla deve essere spinta (ci deve essere il rotolamento della palla).
o In modalità rigore cambia la disposizione Robot/Palla
Budget di spesa massimo per la realizzazione del robot: € 90,00
Scelte progettuali
Fase principale del progetto è stata la scelta della piattaforma di sviluppo da utilizzare per
la realizzazione del Robot.
Robot NAO Arduino Raspberry PI
Fig. 2 Piattaforme di sviluppo
Sono state valutate le tre differenti piattaforme hardware di sviluppo:
• Robot NAO:
o Pro: robot già assemblato, GUI ben curata, programmazione in Python e
alcune primitive già esistenti
o Contro: Disponibilità di un solo robot, utilizzo in Dipartimento
5

• Piattaforma Arduino:
o Pro: Immediata interfaccia con i sensori, numerosi sketch presenti sul web,
ottima documentazione, economico.
o Contro: Robot da costruire, il modello più performante non riesce a gestire
analisi di flussi video, ottima conoscenza pregressa.
• Piattaforma Raspberry PI:
o Pro: E’ un mini computer abbastanza potente per svolgere quanto richiesto,
ottima documentazione
• Contro: Robot da costruire, scarsa conoscenza pregressa, più costoso di
Arduino.
Per quanto sopraesposto in funzione del fatto che il Raspberry PI permette di
effettuare tutte le operazioni in locale sul dispositivo senza dover ricorrere al supporto di
ulteriori calcolatori per l’elaborazione delle immagini, il nostro Team ha scelto di utilizzare
tale dispositivo acquistando la versione 2.0.
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Definizione del modello del Robot e costruzione
Modello del robot
Una volta definito il controllore utilizzato per la progettazione del Robot, la fase
successiva è stata quella di stabilire, in funzione dell’obiettivo del progetto, la forma del
robot e la sua struttura fisica.
Sono state analizzate le caratteristiche principali che il nostro Robot doveva avere
per portare a compimento l’obiettivo.
In particolare i nostri accorgimenti sono ricaduti su alcune problematiche
fondamentali da risolvere:
• numero di ruote da utilizzare per il corretto movimento del robot
• tecnica di tiro della pallina in porta
• modalità di intercettazione della palla e della porta
• rotazione del robot
• individuazione degli ostacoli
Le problematiche sopraesposte hanno portato alla progettazione di un robot che
fosse in grado di:
• locomozione del robot
• trattenere la palla permettendone, come previsto da regolamento, il rotolamento;
• ruotare sul posto per permettere l’individuazione della palla e della porta
• comandare la direzione di una webcam, attraverso l’utilizzo di un servocomando ,
utilizzata per il riconoscimento degli oggetti del campo (palla e porta)
• individuare gli ostacoli
Il sistema di locomozione del robot adottato è stato quello del triciclo con guida
differenziale eseguita da due motori a spazzola e ruotino posteriore libero. Tale
impostazione permette infatti la rotazione sul posto del robot di 360 gradi utile alla ricerca
degli oggetti da riconoscere.
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Il sistema adottato per il trasporto della palla in porta è quello di utilizzare un
braccetto che trattiene la palla permettendone la rotazione.
Una webcam movibile tramite servocomando è stata utilizzata come sensore di
riconoscimento degli oggetti attraverso l’utilizzo di opportuni algoritmi di visione
artificiale.
Inoltre sono stati previsti dei sensori sonar per l’individuazione della distanza degli
ostacoli e un sensore ir per individuare quando la pallina si trova all’interno dell’area del
robot.
Di seguito viene mostrato il progetto del Robot con segnalate le posizioni degli
attuatori e dei sensori:
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Sensore sonar anteriore
Webcam
Braccetto mobile
Elettronica Raspberry PI
Ruote
chela
Sonar posteriore
Sensore IR
Interruttore accensione
motori-servi
Servo braccetto mobile
Sensore sonar anteriore
Webcam
Servo webcam
Vano alloggio batterie
Ruote anteriori
Sensore IR
Fig.3 Disposizione degli attuatori e dei sensori sul Robot
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PROGETTO DEL ROBOT
La scelta dei motori DC piuttosto che dei servomotori a rotazione continua è stata
dettata dai costi e dalla velocità di rotazione di questi ultimi. I motori DC e del driver dei
motori L298N, che permette di comandare i motori in entrambi i sensi di rotazione, hanno
un costo paragonabile a quello di un solo servo con rotazione a 180°. Per la locomozione
sarebbero stati necessari dei servomotori con rotazione a 360 gradi che avrebbero
comportato una spesa maggiore. Inoltre i motori DC per la loro struttura e per lo scopo del
progetto, essendo più veloci dei servomotori, rappresentavano una soluzione più
efficiente in quanto una delle richieste del progetto era quella di effettuare il maggior
numero di goal in un intervallo di tempo ben definito.
Per quanto riguarda la visione è stata utilizzata una webcam USB che ha permesso
il rilevamento delle immagini in modo opportuno per il riconoscimento degli oggetti del
campo. Sono state effettuate alcune prove con la versione di PI CAM, versione dedicata
esclusivamente all’utilizzo con Raspberry PI, per valutare l’efficienza di quest’ultima
rispetto ad una webcam commerciale. Purtroppo non è stato possibile raffrontare le due
soluzioni in quanto il componente PICAM proveniente dalla Cina è risultato non
funziante.
Per il riconoscimento degli ostacoli sono stati utilizzati dei sonar HC-SR04,
economici ma funzionali per lo scopo del progetto.
Un sensore IR è stato utilizzato per l’individuazione della palla all’interno della
chela di trasporto della stessa.
Sono stati utilizzati 2 servocomandi per permettere la chiusura di una chela che
permettesse di trasportare la palla in porta senza perderla ma permettendone la rotazione.
La webcam è stata fissata sulla basetta di un servocomando con possibilità di ruotare di
180° per permettere una più veloce rilevazione degli oggetti del campo senza dover
ruotare il robot.
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L’alimentazione al Robot è costituita da un Powerbank per garantire i 5v al
Raspberry e da un pacco di pile stilo AA per l’alimentazione separata dei motori DC e dei
mini servomotori.
Costruzione del Robot
Non avendo scelto l’utilizzo del robot Nao al fine della realizzazione del progetto
al costo più basso possibile, per mantenerci al di sotto dei limiti di budget imposti dal
regolamento di gioco, abbiamo deciso di costruire il robot in ogni sua parte utilizzando
scarti di lavori come ad esempio ritagli di laminato di parquet e strumenti a nostra
disposizione.
Il laboratorio utilizzato è stato il box del Dott. Massimo Tutone.
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Il telaio
Il disegno del robot è stato ispirato da un modello prelevato dal web, ma adattato
alle nostre esigenze.
La struttura del telaio è costituita da due ripiani: uno per la base su cui fissare i
motori, il ruotino posteriore e la batteria, un altro superiore a cui collegare i sensori, il
Raspberry PI e il servo con la Webcam.
Il telaio nella parte inferiore è integrato anche di una «chela» movibile tramite
servocomando e abbastanza ampia a contenere la pallina e permetterne il rotolamento.
La procedura di ritaglio del telaio è stata preceduta da una fase di disegno sui
ritagli di laminato attraverso l’utilizzo della carta carbone. Il laminato è poi stato tagliato
con un’archetto da traforo e forato con un trapano a colonna.
Di seguito le immagini che illustrano le fasi della realizzazione del telaio:
Fig.4 Fasi di Costruzione del telaio
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Fig.5 Viste del Telaio
Assemblaggio e Fissaggio dei motori
Poiché il telaio non è stato acquistato, ma realizzato su misura, il montaggio dei
motori ha richiesto particolare cura sia per garantire il parallelismo dei due gruppi che per
la creazione di opportuni sistemi di ancoraggio.
Il telaio è stato forato per garantire il passaggio delle ruote e per il fissaggio dei
motori, del L298N Dual H-Bridge Motor Controller e del ruotino posteriore.
Delle squadrette di alluminio recuperate da scarti di precedenti lavori e un piccolo
tondino di alluminio, hanno permesso il fissaggio dei blocchi motore
Fig.6 Assemblaggio motori
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Supporti sonar HC-sr04
Per il fissaggio dei Sonar HC-SR04 al telaio è stata utilizzata una soluzione
economica che garantisce il fissaggio l’ isolamento elettrico. L'idea è nata dall’osservazione
delle canalette per cablaggi elettrici/rete presenti in ufficio. Sono in plastica PVC (pertanto
isolanti) e hanno due angoli da 90°. Così, procurato uno scarto di 30cm, si è proceduto a
tagliarlo con un seghetto e a forarlo con il trapano a colonna nelle dimensioni adeguate a
collocare il sensore. Procedendo per simmetria (per ogni lato della canalina) si è ottenuto
un congruo numero di supporti.
Di seguito le immagini della costruzione:
Fig.7 Fase di costruzione del supporto Sonar HC-SR04
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Per finalità estetiche e per coprire il colore del laminato parquet, il telaio è stato
colorato di nero.
Fig.8 Verniciatura del telaio e dei supporti sonar
Installazione dei sensori
Definita la verniciatura del telaio, si è potuto procedere con il fissaggio definitivo
dei sensori sonar, uno sul posteriore e uno sull’anteriore sulla webcam, e con
l’installazione dei partitore di tensione necessari a ridurre la tensione sul pin ECHO del
sensore 3,3v per non bruciare il Raspberry i cui GPIO operano a 3,3v. I partitori sono stati
saldati a stagno direttamente sul sensore.
Fig.9 Fissaggio e cablaggio dei sensori sonar
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Bumper anteriore
Per facilitare il contenimento della pallina all’interno della “chela” del Robot, si è
pensato di inserirvi un rivestimento. All’inizio si era pensato a del cartone ma si sarebbe
piegato con il tempo e probabilmente anche con il trasporto del Robot, per cui si è valutato
un altro materiale, leggero, facilmente piegabile e facile da tagliare. La soluzione è stata il
Depron, un materiale costituito da polistirolo compatto e di vario spessore. La presenta
all’interno del Team di un modellista, fa reso facile il reperimento di questo materiale che
è stato ritagliato e fissatto all’interno della chela con della colla a caldo.
Fig.10 Fissaggio del bumper anteriore nella “chela” del Robot
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Cablaggio Infrared Proximity Sensor
Il robot necessità di un sensore IR per la rilevazione della pallina nella chela. Tale
sensore è stato collocato nella parte superiore del ripiano inferiore del telaio ed è ben
visibile dal bumper su cui sono stati effettuati due fori per il passaggio del Led emittente e
del modulo ricevente.
Servomotore e webcam
Fig.11 Fissaggio del sensore IR
Per la rilevazione, al Robot è stata montata una webcam usb low cost che collegata
al Raspberry tramite il modulo visione software, permette il riconoscimento della pallina e
della porta. La Webcam non è fissata direttamente al telaio ma alla squadretta di un
servomotore che ne permette così una rotazione di circa 180°.
Fig.12 Fissaggio della webcam e del servomotore
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Dalle immagini si nota che al servomotore è stata saldata sul filo del segnale dati,
una resistenza di 1Kohm necessaria a tutelare l’elettronica del Raspberry.
Braccetto e servo anteriore
Per garantire il contenimento della pallina all’interno della “chela” pur
assicurandone un rotolamento così come specifiche di regolamento, in fase di
progettazione abbiamo valutato che sarebbe stato auspicabile creare un braccetto, attivato
da un servomotore che alla rilevazione della pallina nella prossimità della chela, si sarebbe
abbassato mantenendo così la pallina all’interno della “chela”. Sempre per motivi low cost,
il braccetto è stato ricavato da una gruccia di alluminio, è stato sagomato e fissato alla
squadretta del servomotore con del fil di ferro e della colla bicomponente. Il servomotore è
stato fissato nella parte anteriore del Robot
Fig.13 Costruzione del braccetto anteriore e fissaggio del servomotore
Personalizzazione e loghi
Per la copertura laterale del robot, per mascherare i cavi, l’alloggio delle batterie e
per applicare un logo, si è pensato di applicare delle coperture. Il Depron, materiale già
usato per la costruzione del bumper, ha fatto al caso nostro anche in questa occasione. E’
stato ritagliato nelle misure che servivano, e gli è stata applicata della carta adesiva con il
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logo del Team. Per il fissaggio al telaio si è impiegato del velcro così da poterle facilmente
rimuovere.
Fig.14 Personalizzazione del Robot
Varianti di progetto
Come tutti i progetti, anche il nostro ha subito numerose varianti.
Il progetto iniziale aveva previsto un maggior impiego di sonar, disposti
lateralmente perché si pensava di applicare una pianificazione di gioco al Robot. Poi a
causa del poco tempo per recarsi in dipartimento e al campo di gara le cui parete sono
molto discontinue perché costituite da scatole affiancate, una simile strategia avrebbe
potuto compromettere l’esito delle prestazioni del Robot. Pertanto si è optato per un
comportamento reattivo con l’impiego di un solo sonar posteriore e uno anteriore posto
sulla webcam che ruota con essa di 180°.
L’alimentazione dei motori costituita inizialmente da sole quattro batterie stilo si è
rivelata insufficiente e pertanto è stato ampliato a 6 il numero di pile AA necessarie a
garantire una adeguata alimentazione ai motori DC e ai servi.
Dalle prove effettuate con la palla, si è evinto che il Bumper iniziale era troppo
piccolo e alto, per cui è stato sostituito con una versione più ampia e collocata più bassa.
Il magnetometro inizialmente previsto per l’orientamento del Robot in campo, non
è stato più utilizzato, il Robot usa unicamente la visione per la ricerca della porta.
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Un interruttore di accensione dell’alimentazione motori-servi si è rivelato
particolarmente utile durante i vari test per garantire una maggiore durata delle batterie.
Costi dei componenti impiegati
Grazie a soluzioni low cost, siamo riusciti a mantenere i costi del Robot al di sotto
della soglia massima prevista da regolamento e pari a € 90.
Fig.15 Riepilogo costi dei componenti del Robot
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Progettazione elettronica del robot
Per effettuare la rilevazione dei dati dei sensori e il comando degli attuatori sono
stati utilizzati i connettori GPIO messi a disposizione dal Raspberry.
Le GPIO (General Purpose Input Output) sono linee di I/O direttamente collegate
al processore, che possono essere impiegate a piacimento per estendere le funzionalità del
Raspberry e farlo comunicare con hardware speciale. Alcune di queste linee sono adibite a
funzioni speciali, ci sono linee che possono essere usate per generare PWM, oppure altre
che sono adibite a porte di comunicazione come ad esempio SPI o UART. In totale sono 40
pin, e a prescindere dalla loro funzione speciale, possono essere usate tutte come uscita o
ingresso digitale. Le GPIO sono collegate direttamente ai pin del processore, non sono
protette.
Di seguito viene illustrato lo schema elettrico di collegamento dei componenti
elettronici del Robot. Il disegno è stato realizzato con l’applicazione Open Source Fritzing 2 .
Fig.16 Schema circuitale del Robot
2 Scaricabile a questo indirizzo: http://fritzing.org
21

Nell’immagine di seguito viene mostrato il dettaglio dei collegamenti ai GPIO del
Raspberry PI con i sensori e gli attuatori.
Fig.17 Schema di connessione ai GPIO
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I sensori
Il sensore ad ultrasuoni HC-SR04
Il principio di funzionamento del sensore ad ultrasuoni è ispirato al sistema di
rilevazioni degli ostacoli dei pipistrelli: viene inoltrato un impulso positivo sul pin Trigger
per almeno 10 microsec, il sensore invia il ping sonoro e aspetta il ritorno delle onde
riflesse, il sensore risponde sul pin Echo con un impulso alto della durata corrispondente a
quella di viaggio delle onde sonore, dopo 38 millisec (50 in realtà) si considera che non sia
stato incontrato alcun ostacolo.
Tensione di alimentazione 5v.
Partitore di tensione sul PIN dell’ECHO.
I GPIO del Raspberry funzionano a 3.3v
R1=1 Kohm
R2=2,2 Kohm
Noto R1 si ricava R2 da:
3.3v/5v=R2/(R1+R2)
Il sensore dispone di 4 pin:
Vcc (+5V), Trigger, Echo, GND.
Fig.18 Sensore Sonar HC-SR04
La velocità del suono nell’aria alla temperatura di 20° è di circa 340 m/s e il sensore
restituisce il tempo impiegato per andare e tornare dalle onde sonore in microsecondi,
inoltre è comodo avere la misura in cm, quindi bisogna convertire la velocità del suono da
m/s in cm/microsecondo:
1 m/s = 10^2/10^6 cm/microsec =
10^-4 cm/microsec => 340 m/s = 3,4*10^-2 cm/microsec
Il tutto va ancora diviso per 2 in quanto il tempo che abbiamo convertito è quello
impiegato per andare e tornare indietro dalle onde, mentre per calcolare la distanza
23

dall’oggetto ci basta metà di questo tempo, la formula finale, dove t è il tempo restituito
dal sensore in cm/microsec è:
S = 1.7 * 10^-2 * t in cm
dove t viene misurato dal tempo di sistema : tempo di ritorno – tempo di invio.
Il sensore IR
Il sensore IR impiegato, tramite il comparatore LM393 valuta quanto varia
l’intensità del raggio infrarosso trasmesso e quello
riflesso. E’ molto sensibile ai colori delle superfici
(il nero in particolar modo) e alla luce ambientale.
Funziona con una tensione di alimentazione 5v.
E’ collegabile direttamente ai GPIO del Raspberry
PI ed è fornito di due LED per monitorare lo
stato:
• Il led rosso indica lo stato di
alimentazione;
• Il led verde se acceso, indica la
presenza di un ostacolo.
Fig.19 Infrared proximity sensor
di 35 °.
La sensibilità del sensore è regolabile da un potenziometro.
La distanza di rilevamento è generalmente da 2 ~ 30cm e l’angolo di rilevamento è
24

Gli attuatori
L’ L298N Dual H-Bridge Motor Controller
Per il controllo dei motori DC è necessario un Driver, quello impiegato per il Robot
è il modello L298N Dual H-Bridge Motor Controller che integra un doppio ponte H per la
rotazione dei motori in entrambi i versi e due PIN Enable per il controllo dei motori in
modalità variabile piuttosto che On/Off.
Fig.20 L298N Dual H-Bridge Motor Controller e tabella degli stati dei pin
I motori sono pilotati in un verso di rotazione o in un altro tramite un ponte H
costituito da coppie di due transistor PNP e NPN:
Il segnale di ingresso viene applicato al
pinA e al pinB del ponte H.
Quando pinA è alto e pinB è basso
vanno in conduzione i transistor T4 e T2
provocando la rotazione a sinistra del
motore:
Fig.21 L298N Rotazione a SX del motore
Quando sul pinA il segnale è basso e sul
pinB il segnale è alto i transistor che
vanno in conduzione sono il T1 e il T3,
provocando la rotazione a destra del
motore:
Fig.22 L298N Rotazione a DX del motore
25

Il mini servomotore SG90
Il funzionamento del mini servomotore SG90 è legato al PWM ovvero al Pulse With
Modulation. La lunghezza di tale impulso, infatti determina la posizione del servo.
Fig.23 Mini Servomotore SG90
Servo economico
Alimentazione : 5v
(Alimentazione non prelevabile
dai GPIO del Raspberry PI)
Peso : 9gr
Angolo rotazione: 180° circa
Pulse Width range: 500-2400 µs
Pin del segnale collegato al
Raspberry con una resistenza da
1Kohm
Un impulso ON di 1.5ms in 20ms significa che dovrà posizionarsi al centro. Impulsi
corti lo ruotano in senso orario, impulsi lunghi lo muovono in senso anti-orario.
Fig.24 Servo PWM Timing Diagram
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Purtroppo gli impulsi per il funzionamento sono alterati dagli interrupt del sistema
operativo. Questo causa al servo un jittering che può essere risolto con l'impiego del DMA
che non è affetto da tali interrupt.
Librerie come la servoblaster, pigpio, piblaster, pipwm risolvono questo problema.
Libreria Servo Blaster
L’impiego di tale libreria ha permesso di risolvere i problemi di jittering del servo
avuti con i test in cui si erano impiegati i PWM che venivano alterati dal sistema operativo.
Tale libreria ServoBlaster permette infatti di comandare più servocomandi
simultaneamente grazie all’utilizzo di blocchi di controllo DMA ( Direct Memory Access)
in cui l’unità di controllo viene utilizzata solo quando una variazione di impulso deve
essere generata.
Esempio di comando:
echo 3=120 > /dev/servoblaster (1,2 ms)
Il file servoblaster è una lista FIFO che viene letta per modificare il duty cycle di un
segnale Pwm
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La visione
Gli oggetti principali del campo di gioco sono la porta e la pallina. Identificati
entrambi da un colore rosso per la porta e verde per la pallina.
Al fine della realizzazione del progetto il modulo di visione rappresenta uno dei
componenti principali per il funzionamento dell’intero sistema robotico.
E’ stata utilizzata la libreria OpenCV che mette a disposizione diversi metodi già
collaudati per lo sviluppo dell’algoritmo di visione.
La libreria OpenCV
La libreria OpenCV implementa diversi algoritmi “allo stato dell’arte”, consente lo
sviluppo rapido di nuove soluzioni che si basano su tecniche ormai standard. Ha una
struttura modulare (include diverse librerie statiche e dinamiche). Per l’impiego di tali
librerie, l’ambiente in Raspberry è stato opportunamente configurato 3 .
Lo spazio dei colori HSV
Lo scopo del modulo di visione è quello di riconoscere i colori degli oggetti nel
campo. La tecnica utilizzata è quella di selezionare alcuni intervalli dello spazio HSV,
rappresentanti un determinato colore, per la realizzazione di maschere di riconoscimento
di oggetti. Lo spazio del colore HSV è stato preferito rispetto al classico RGB in quanto
HSV separa l’informazione dell’intensità luminosa dalle informazioni del colore. In
visione artificiale identificare un colore unico utilizzando una terna di valori RGB
complica molto le operazioni di confronto. Per esempio, il giallo, utilizzando la terna RGB,
si ottiene sommando verde e rosso, quindi per cercare oggetti gialli si dovrebbero
analizzare tutte le possibili combinazioni di verde e rosso che generano tutti i tipi di giallo.
3 Installazione di OpenCV su Raspberry Python: http://robertcastle.com/2014/02/installing-opencv-on-a-raspberry-pi/
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Certamente fattibile, ma poco pratico e soprattutto poco performante. Per questo motivo
esistono differenti spazi di colore, ognuno più adatto alla particolare operazione che si
deve effettuare. Nel nostro caso particolare, per confrontare il colore di un oggetto e
trovare quello più simile a un modello prefissato, è molto comodo lo spazio di colore HSV:
H è lo Hue, la tinta; S è la Saturation, la quantità di tinta che compone il nostro colore; V è
il Value, il valore che identifica la forza del colore, spesso identificata con la sua
luminosità. In OpenCV esistono apposite funzioni per la conversione tra spazi di colore.
Algoritmo di riconoscimento degli oggetti del campo: pallina e porta
Come già detto, il riconoscimento della pallina è stato fatto impiegando Python e la
libreria OpenCV vers. 3. Per la parte hardware è stato impiegato Raspberry PI e una
Webcam USB.
L'algoritmo procede ripetutamente secondo i seguenti passi:
• Definizione del range (i più chiari e i più scuri) del colore da individuare
nell'immagine (quello della pallina);
• Rilevazione di un fotogramma dall'immagine RGB prelevata dalla Webcam;
• Conversione dell'immagine rilevata in HSV (Hue, Saturation e Value);
• Applicazione ripetuta di erosioni e dilatazioni sull'immagine per migliorare il filtro
eliminando tutti quei punti della maschera inerenti a rumore dell’immagine;
• Creazione di un contorno della forma rilevata (nel ns caso un cerchio e un
rettangolo) ed estrazione delle caratteristiche;
• Disegno della traccia della pallina e della porta se le caratteristiche rilevate
superano un certo valore di soglia.
La tecnica per l'estrazione della immagine in particolare preleva un fotogramma
tramite la webcam, quindi l'immagine viene convertita in HSV attraverso OpenCV.
Per migliorare ulteriormente il filtraggio si è fatto uso dell'erosione e della
dilatazione. L'erosione è una operazione di filtraggio morfologico che viene utilizzata
per eliminare o assottigliare gli oggetti in un’immagine binaria.
29

I dettagli dell’immagine che vengono eliminati sono quelli più piccoli dell’elemento
strutturante. La dilatazione è invece un'operazione di filtraggio morfologico che viene
utilizzata per accrescere e ispessire gli oggetti in un'immagine binaria. Le dimensioni
dell'ispessimento dipendono dalla forma dell'elemento strutturante. Una delle
applicazioni più semplici di questa operazione è il riempimento dei vuoti.
Le due tecniche di filtraggio ripetute più volte, migliorano la maschera di filtraggio
finale dell'immagine che ci è servita per estrarre la forma dell'immagine ricercata.
Al termine dell'elaborazione l'immagine risultante è stata:
Fig.25 Effetti della conversione in HSV (a sinistra) dell’immagine originaria (a destra)
Per l'estrazione del contorno si è usata la funzione cv2.findContours di OpenCV 3.
L'applicazione ripetuta dell'algoritmo sui fotogrammi ha permesso di ottenere una traccia
a schermo della pallina. Si è notato che la luce ambientale inficia di molto la bontà della
rilevazione e una taratura iniziale per stabilire il range valori HSV da individuare è
necessaria. Anello debole del sistema è proprio la definizione del range del colore da
individuare nell'immagine, molto sensibile alle condizioni ambientali e alla tipologia di
pallina scelta (un pò riflettente).
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Taglio dell’area da analizzare
Il campo da gioco prevede dei muri alti 19 cm. Tale specifica ha comportato alcune
problematiche iniziali dovute al fatto che il robot rilevava le immagini oltre il campo. Per
tale motivo la posizione della webcam è stata tarata affinché essa possa vedere l’intero
campo. Successivamente il modulo di visione è stato implementato in modo che tagli
quella parte dell’immagine che non è oggetto di rilevazione cioè tutta quella parte
dell’immagine che va fuori campo.
Tale implementazione è stata effettuata per incrementare la velocità di elaborazione
di immagini e per ridurre la probabilità di rilevare dei falsi positivi.
Fig.26 Applicazione del taglio (a destra) all’immagine originale (a sinistra)
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RGB Max Filter
Si è provato ad implementare questa variante del filtro RGB. Le componenti
cromatiche R, G, B vengono individuate e portate al valore massimo. La selezione delle
singole componenti è effettuata annullando quelle che non interessano. E’ stato scartato
perché creava molto rumore e falsi positivi.
Fig.27 Applicazione dell’ RGB Max Filter
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Architettura dei comportamenti del Robot
Le principali funzioni primitive di un robot sono:
• Percezione
• Pianificazione
• Attuazione
Esistono tre paradigmi che differiscono per il modo con cui le principali funzioni
primitive di un robot sono organizzate.
I tre paradigmi sono:
• Paradigma gerarchico
• Paradigma reattivo
• Paradigma ibrido.
La percezione ha come ingresso i valori dei sensori e produce come uscita
l’informazione di percezione.
La pianificazione prende in ingresso le informazioni prodotte dalla percezione per
generare le direttive.
L’attuazione considerate le direttive manda i segnali agli attuatori.
In un sistema gerarchico viene rispettata la gerarchia in cui i dati dei sensori
vengono convertiti in informazioni che il sistema pianificatore utilizza per produrre le
direttive che il sistema di attuazione converte in comandi da inviare agli attuatori.
In un sistema reattivo manca il modulo di pianificazione così i dati sensoriali
convertiti in informazione producono direttamente i comandi da inoltrare agli attuatori.
In un sistema ibrido vi è un modulo pianificatore che invia le direttive al modulo
(percettivo – reattivo). Il modulo pianificatore ha delle informazioni del mondo e produce
delle direttive così il modulo percettivo reattivo produce come uscita
inoltrare agli attuatori a partire dalle direttive.
i comandi da
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Nelle architetture Gerarchiche si cerca di mantenere una corrispondenza fra il
modello interno del mondo e il mondo esterno. Il modello del mondo viene aggiornata
ogni qual volta il robot aggiorna le informazioni sensoriali. Il piano delle azioni viene
stabilito in funzione dell’ambiente percepito. I vantaggi dei sistemi con pianificazione sono
la stabilità e la pianificazione a priori dei comportamenti. Gli svantaggi sono che vi è poca
adattabilità alle modifiche in tempo reale dell’ambiente.
Le architetture reattive o basate sul comportamento hanno come caratteristica che i
comportamenti del robot son funzione diretta delle informazioni percepite dall’ambiente.
Vi è una relazione diretta fra sensori e attuatori. Non esiste una rappresentazione del
mondo e quindi non esiste una pianificazione a priori del comportamento del robot.
La scelta architetturale nella progettazione del robot è stata quella di realizzare un
robot Behaviour based in quanto effettuare una rappresentazione del mondo interna
risultava particolarmente complesso. Una catena di sensori sonar ad esempio potevano
essere utilizzati per la localizzazione del robot all’interno del campo misurando le distanze
da tutte le pareti del campo. Inoltre rilevata la posizione della pallina e della porta sarebbe
stato possibile calcolare a priori i comandi da inviare ai motori per definire le traiettorie da
seguire per completare l’obiettivo.
Come già indicato nella fase iniziale di questa relazione, l’implementazione del
comportamento con pianificazione avrebbe richiesto un impegno non indifferente di
misurazioni e prove degli attuatori sul terreno di gara in Dipartimento per la rilevazione
di opportune misure del campo di gara. La nostra condizione di studenti lavoratori in
questo contesto non ci ha facilitato per cui abbiamo deciso di perseguire la progettazione
di un robot reattivo basato sui comportamenti. Inoltre per lo scopo del progetto, effettuare
il maggior numero di goal nell’intervallo di tempo, abbiamo ritenuto che un approccio
reattivo sarebbe stato sicuramente un sistema veloce per la realizzazione del goal.
Adesso verranno descritti gli algoritmi implementati per la modalità gioco e per la
modalità rigori.
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Strategia implementata per la modalità gioco
La strategia implementata per la soluzione del problema assegnato è la seguente. Il
robot inizia i suoi comportamenti cercando la pallina. La ricerca della pallina consiste in
una rotazione sul posto del robot seguito da 3 scansioni: una a sinistra, una a destra e una
al centro di immagini dalla webcam con relativa elaborazione per la rilevazione
dell’oggetto sfruttando il modulo di visione. Finchè la palla non rileva la palla il robot
permane in tale stato.
Una volta individuata la palla il robot viene eseguito il comportamento di “vai
verso la palla” il robot effettua un raddrizzamento del robot rispetto alla palla fin quando
il modulo di visione non restituisce che la palla si trova al centro rispetto alla webcam. A
questo punto il robot si dirige dritto verso la palla. Il robot si ferma quando il sensore di IR
rileva la palla. Alla rilevazione della palla da parte del sensore IR viene chiusa la chela
attraverso l’attivazione del servocomando.
Successivamente il robot esegue il comportamento cerca porta, simile al
comportamento cerca pallina ma questa volta l’oggetto ricercato dal modulo di visione è il
rettangolo di colore rosso. Il robot effettua delle rotazioni e delle scansioni a sinistra, al
centro e a destra alla ricerca della porta. Finché non la trova continua a ruotare.
Una volta individuata la porta, viene attivato il comportamento vai verso porta. Il
vai verso porta va dritto verso la porta effettuando dei raddrizzamenti del robot in
funzione del posizionamento della porta rispetto al centro della webcam.
Quando il robot si trova vicino alla porta, tale comportamento si verifica quando
l’area della porta supera un certo limite e il sensore sonar rileva la vicinanza con il muro, il
robot apre la chela e torna indietro rilasciando la palla in porta.
Strategia implementata per la rigori
La strategia implementata per la soluzione del problema dei rigori è la seguente. Il
robot inizia i suoi comportamenti cercando la pallina. La ricerca della pallina consiste in
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una rotazione sul posto del robot seguito da 3 scansioni: una a sinistra, una a destra e una
al centro di immagini dalla webcam con relativa elaborazione per la rilevazione
dell’oggetto sfruttando il modulo di visione. Finchè la palla non rileva la palla il robot
permane in tale stato.
Una volta individuata la palla il robot viene eseguito il comportamento di “vai
verso la palla” il robot effettua un raddrizzamento del robot rispetto alla palla fin quando
il modulo di visione non restituisce che la palla si trova al centro rispetto alla webcam. A
questo punto il robot si dirige dritto verso la palla effettuando dei raddrizzamenti qualora
il modulo di visione restituisce una posizione scostata rispetto al centro. Il robot si ferma
quando il sensore di IR rileva la palla. Alla rilevazione della palla da parte del sensore il
robot esegue il comportamento cerca porta, simile al comportamento cerca pallina ma
questa volta l’oggetto ricercato dal modulo di visione è il rettangolo di colore rosso. Il
robot effettua delle rotazioni e delle scansioni a sinistra, al centro e a destra alla ricerca
della porta. Finchè non la trova continua a ruotare.
Una volta individuata la porta, viene attivato il comportamento vai verso porta. Il
vai verso porta va dritto verso la porta e dopo 30 cm si ferma repentinamente lasciando
rotolare la palla che entra in porta.
Diagramma Stimolo-Risposta (SR)
Nelle architetture di controllo reattive l’esecuzione di un compito è suddivisa fra
moduli ognuno dei quali ha assegnata una specifica competenza e attua un determinato
comportamento del robot. Il comportamento del robot è determinato dall’insieme dei
comportamenti presenti.
Esistono due principi nelle architetture basate sui comportamenti:
• Principio di indipendenza: ogni modulo è indipendente rispetto agli altri
• Principio di località: ciascun sotto compito per completarsi richiede una parte
limitata dell’informazione sensoriale disponibile.
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Di seguito nell’immagine sottostante viene mostrato il Diagramma Stimolo Risposta dei
comportamenti implementati ai fini del lavoro di questa tesina.
Fig.28 Diagramma SR
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Diagramma FSA
Di seguito viene riepilogato il diagramma FSA del comportamento robotico implementato.
Fig.29 Diagramma FSA
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Comportamenti di BASE
Di seguito gli schemi a blocchi dei comportamenti di base.
Cerca pallina
Fig.30 Diagramma cerca pallina
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Vai e prendi pallina
Fig.31 Diagramma Vai e prendi pallina
Fig.32 Azioni Vai e prendi pallina
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Cerca porta
Fig.33 Diagramma Cerca porta
Fig.34 Azioni Cerca porta
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Vai in porta
Fig.35 Diagramma Vai in porta
Fig.36 Azioni Vai in porta
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Comportamento comune
Evita ostacoli
Tutti i comportamenti che prevedono un’attivazione degli attuatori hanno
implementato un comportamento evita ostacoli.
In particolare nel comportamento base “Cerca pallina” durante le rotazioni alla
ricerca della pallina se un ostacolo è rilevato a sinistra viene cambiato il senso di rotazione.
Il sensore Sonar presente sopra la web cam permette la duplice rilevazione palla-ostacolo.
Quando il robot si dirige verso la porta torna indietro se rileva l’ostacolo.
Fig.37 Azioni Evita ostacoli
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Sottocomportamenti – vai dritto
Ogni comportamento di base può essere scomposto in singoli
sottocomportamenti che attivano i singoli attuatori.
Particolare attenzione merita il comportamento vai dritto, infatti per motivazioni
puramente tecniche costruttive del robot, il comportamento vai dritto è stato uno dei più
complessi. Il nostro robot infatti aveva una tendenza a ruotare a sinistra. Tale problematica
è stata risolta agendo sugli ingressi Enable del controllore dei motori inviando segnali
PWM con dutycycle differenti.
Inoltre è stato rilevato che il campo di gioco, essendo costituito da segato di marmo
causava uno slittamento delle ruote quando un’accelerazione brusca viene applicata alle
ruote.
Per tale motivazione è stato introdotto un comportamento di incremento del
dutycycle graduale agli ingressi del controllore dei motori in modo da garantire
un’accelerazione graduale dei motori e un minor slittamento delle ruote che poteva
causare una rotazione involontaria del robot.
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Costruzione del campo domestico
I nostri orari di lavoro, spesso con uscita alle ore 19,00 non ci hanno permesso di
recarci in Dipartimento per testare il Robot sul campo ufficiale così spesso come
speravamo, per cui avevamo bisogno di una alternativa. L’unica che abbiamo trovato, è
stata quella di costruirci un campo domestico che ricalcasse le caratteristiche topologiche
di quello ufficiale così da poter testare il robot nelle ore serali e notturne.
Il campo è stato costruito da un pannello di depron da 4mm affettato in strisce da 19mm
(altezza del campo ufficiale) e rivestito di cartoncino rosso, nella parte del campo che
avrebbe costituito la porta.
Anche per la palla si è trovata una alternativa, da Decathlon. Quella domestica è stata di
9cm rispetto i 10cm di quella ufficiale e il colore non è proprio il verde di quella ufficiale,
ma tarando l’HSV, siamo riusciti a fare dei test.
Fig.38 Campo di gioco domestico
Le condizioni domestiche (campo, attrito pavimento, luminosità, dimensione e
colore della palla,…) molto diverse da quelle di gioco ufficiali, ci hanno visto costretti a
recarci con molte difficoltà in Dipartimento per ricalibrare completamente il Robot e
modificare i comportamenti.
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Problematiche dei test in laboratorio
Il campo predisposto all’Università, presso il Dipartimento, ha evidenziato i
seguenti punti di debolezza:
Il campo: pareti non perfettamente allineate e problemi con il sensore sonar;
Sensore IR: è necessario mantenere le finestre dell’aula completamente chiuse per
evitare falsi positivi;
Pattinamento e traiettoria: il pavimento del laboratorio, rispetto quello domestico è
particolarmente scivoloso e lo slittamento delle ruote del robot è molto evidente. Ciò ne
altera il comportamento nell’andare dritto. Si è provato a risolvere il problema inserendo
delle ritagli di camera d’aria nelle ruote e anche a cambiare entrambi i motori. Nell’andare
dritto il robot tendeva a ruotare vistosamente verso destra malgrado avessimo tentato a
modificare via software i parametri del pwm. Sono state fatte ulteriori rettifiche software
al PWM dei motori che ne hanno migliorato l’andamento;
La pallina: quella scelta presenta dei problemi dovuti all’unione delle due metà che
la costituiscono che non permette un facile rotolamento all’interno della chela. Si è risolto
incollando del velcro all’interno della chela;
Problemi di disponibilità del campo: i nostri orari di lavoro ci hanno permesso di
arrivare in Dipartimento solo poche volte e comunque dalle 18.30. La disponibilità del
campo è stata sempre un problema legata ai numerosi gruppi che erano sempre presenti e
spesso impegnati nelle simulazioni di gara. Il custode ci accompagnava fuori alle 20.00
per cui il tempo per i test è stato esiguo.
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Malgrado tutto, durante le poche prove effettuate, il Robot è riuscito a segnare sia in
modalità match che in modalità rigore.
Fig.39 Test in Dipartimento
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Due Robot
Anche se è stato ripetuto più volte, non finiremo mai di ripeterlo, la nostra attività
lavorativa ci ha tolto molto tempo per lo sviluppo di questo Robot e se andare
all’università per fare i test è stato un problema, cercare di riunirci tutti lo è stato ancora di
più perché tra gli impegni di lavoro c’erano anche quelli di famiglia.
Quindi nello sviluppo dei comportamenti, come accelerare i tempi? Abbiamo
dovuto creare due robot, per testare in parallelo le routine o per modificarne uno sulla
base dei comportamenti da correggere e per continuare a lavorare sull'altro.
I due robot sono similari, uno dei due ha solo la forma un pò più squadrata ed è di
poco più lungo.
Fig.40 I due Robot costruiti a confronto
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Sito Web
E’ stata realizzata una area nel sito web di uno dei componenti del Team che
raccoglie una ventina di articoli che descrivono dettagliatamente con foto e descrizione
quanto rappresentato in questa relazione. L’area è pubblica ed è raggiungibile all’indirizzo
web:
http://maxtut.altervista.org/index.php/robotica
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Conclusioni
Malgrado le difficoltà esposte e comunque andrà l’esame, è stata una bellissima
esperienza, che ci ha messo a dura prova facendoci realizzare un Robot (anzi due) che
forse non avremmo mai pensato di fare.
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Sitografia
RoboticsLab Unipa - https://sites.google.com/site/roboticaunipa/
Raspberry PI - https://www.raspberrypi.org/documentation
Raspberry PI – RS Components - http://it.rs-online.com
Raspberry pi tutorial in italiano passo passo - http://www.logicaprogrammabile.it/tutorialraspberry-pi-primi-passi/
Raspberry Pi2 & 3 Pin Mappings - https://ms-iot.github.io/content/en-
US/win10/samples/PinMappingsRPi2.htm
Motor Control L298N H-Bridge programming - http://www.cardboard-car.com/en/top-storyen/raspberry-pi-motor-control-l298n-h-bridge-programming/7342
Raspberry PI L298N Dual H Bridge DC Motor - http://www.instructables.com/id/Raspberry-PI-
L298N-Dual-H-Bridge-DC-Motor/
Ultrasonic Distance Sensor HC-SR04 - http://www.cardboard-car.com/en/top-storyen/ultrasonic-distance-sensor-hc-sr04-instructions/7529
Project HC-SR04 - http://pi.nhsa.co.uk/index.php?page=projects-hcsr04
Raspberry Pi OpenCV Pan & Tilt Face Tracker - http://mitchtech.net/raspberry-pi-servo-facetracker/
Implementing the Max RGB filter in OpenCV – PyImageSearch -
http://www.pyimagesearch.com/2015/09/28/implementing-the-max-rgb-filter-in-opencv/
Image - Python/Pillow: Filter pixels - http://stackoverflow.com/questions/31768012/pythonpillow-filter-pixels-with-max-min-rgb-values
GitHub - jabelone/pythonSB: A python implementation of the Servo Blaster program, for
controlling servos on a raspberry pi - https://github.com/jabelone/pythonSB
La libreria OpenCV - http://www.allafinedelpalo.it/la-libreria-opencv-configurazione-suwindows/
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Installing OpenCV on a Raspberry Pi - Robert Castle Consulting -
http://robertcastle.com/2014/02/installing-opencv-on-a-raspberry-pi/
Fast Object Tracking – Robot OpenCV – Python - http://www.lirtex.com/robotics/fast-objecttracking-robot-computer-vision
OpenCV and Python Color Detection – PyImageSearch -
http://www.pyimagesearch.com/2014/08/04/opencv-python-color-detection/
Fast Object Tracking –Python e servo - http://www.lirtex.com/robotics/fast-object-trackingrobot-computer-vision
Multiple object tracking color - http://akaifi.github.io/MultiObjectTrackingBasedOnColor/
Object detection based on color (colour) with Python 3, OpenCV 3, Pi Camera, and Raspberry Pi 2
| Linux Circle - http://www.linuxcircle.com/2015/05/24/object-detection-based-on-color-withpython-3-opencv-3-and-raspberry-pi-2/
Fritzing - http://fritzing.org
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