使用视觉伺服进行瞄准

1. 您可以仅使用 Limelight 和驱动系统就能准确快速地瞄准您的机器人。
2. 这一切可以在不到1小时内完成。

利用高帧率的视觉跟踪，现在可以直接将视觉管道作为 PID 控制回路中的"传感器"来引导您的机器人或炮塔。为了测试这个想法，我们在 2017 年的 FRC 机器人上添加了一个 Limelight，并使其仅使用驱动系统和 Limelight 报告的网络表数据来瞄准视觉目标。

在这个例子中，我们的测试对象是一个 2017 年的 FRC 机器人，它使用带有 Colson 轮的 6 轮驱动系统。这里有一张我们在机器人上添加 Limelight 以进行此测试的图片。

接下来，我们在机器人上添加了一些代码，这些代码会在驾驶员按住操纵杆上的按钮时运行。这个机器人使用"坦克"式驱动，所以 OperatorControl 函数生成 'left_command' 值和 'right_command' 值来控制驱动系统的左右两侧。在正常控制代码之后，我们添加了这样一块代码：

float Kp = -0.1f;  // 比例控制常数

std::shared_ptr<NetworkTable> table = NetworkTable::GetTable("limelight");
float tx = table->GetNumber("tx");

if (joystick->GetRawButton(9))
{
	float heading_error = tx;
    steering_adjust = Kp * tx;
    
	left_command+=steering_adjust;
    right_command-=steering_adjust;
}

一开始，这基本上就能工作了。只要你按住按钮，机器人就会自动转向目标。如果你移动目标，机器人会转动以跟随目标。然而，通过仪表板上的实时视频反馈，我们可以看到一个大问题：机器人并不总是能完全对准目标。在一些有小目标的比赛中（如 2016 年和 2017 年），这还不够好。

我们目前实现的是一个简单的比例控制回路。我们计算了航向误差并将其乘以一个常数，从而产生一个与误差成比例的电机命令。当误差趋近于零时，我们的命令也会趋近于零。问题是当机器人试图转向时，会涉及很大的摩擦。非常小的命令根本不会使机器人转动。在小角度时，命令可能变得太小而无法实际移动机器人。你可能会发现，当你从一个大的目标误差开始时，你的机器人能很好地达到目标，但如果你一开始就非常接近目标，它就根本无法瞄准。

有几种方法可以解决这个问题，但这里有一个非常简单的解决方案。我们使用了"最小命令"的概念。如果误差大于某个阈值，只需在电机命令中加上一个常数，这个常数大致代表了机器人实际移动所需的最小功率（实际上你想使用比这稍小一点的值）。新的代码看起来像这样：

float Kp = -0.1f;
float min_command = 0.05f;

std::shared_ptr<NetworkTable> table = NetworkTable::GetTable("limelight");
float tx = table->GetNumber("tx");

if (joystick->GetRawButton(9))
{
	float heading_error = -tx;
	float steering_adjust = 0.0f;
	if (Math.abs(heading_error) > 1.0) 
	{
		if (heading_error < 0) 
		{
			steering_adjust = Kp*heading_error + min_command;
		} 
		else 
		{
			steering_adjust = Kp*heading_error - min_command;
		}
	} 
	left_command += steering_adjust;
	right_command -= steering_adjust;
}

注意，如果你将 Kp 或 min_command 设置得太高，你的机器人可能会变得不稳定，并在超过目标时来回振荡：

经过一些对 Kp 和 min_command 的调整后，应该能让你的机器人非常准确和快速地直接瞄准目标。