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rally/rally.py
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rally/rally.py
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@ -0,0 +1,83 @@
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from time import sleep
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import numpy as np
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import cv2
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import robot
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LANDMARKS = [1,2,3,4] # SET ARUCO NUMBERS
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POWER = 70
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TURN_T = 7.9 # 1 degree
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DRIVE_T = 22 # 1 centimeter
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RIGHT_WHEEL_OFFSET = 4
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CLOCKWISE_OFFSET = 0.96
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FOCAL_LENGTH = 1691
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CAMERA_MATRIX = np.array(
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[[FOCAL_LENGTH,0,512],[0,FOCAL_LENGTH,360],[0,0,1]],
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dtype=np.float32
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)
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DIST_COEF = np.array([0,0,0,0,0], dtype=np.float32)
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def find_aruco(image):
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aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250)
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aruco_params = cv2.aruco.DetectorParameters_create()
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corners, ids, _ = cv2.aruco.detectMarkers(
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image,
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aruco_dict,
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parameters=aruco_params
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)
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if corners is None:
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return []
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return {ids[i]: box[0] for i, box in enumerate(corners)}
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def main():
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landmark_order = [
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LANDMARKS[0],
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LANDMARKS[1],
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LANDMARKS[2],
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LANDMARKS[3],
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LANDMARKS[0]
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]
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noah = robot.Robot()
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while landmark_order != []:
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landmark = landmark_order.pop(0)
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while True:
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arucos = find_aruco(noah.take_photo())
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if landmark in arucos:
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break
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noah.go_diff(40, 40, 1, 0)
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sleep(0.3)
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noah.stop()
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position = cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(
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np.array([arucos[landmark][0]]), 14.5, CAMERA_MATRIX, DIST_COEF
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)[1][0][0]
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angle = np.rad2deg(np.arctan(position[0]/position[2]))
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drive_distance = np.sqrt(position[0]**2 + position[2]**2)
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if angle < 0:
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noah.go_diff(POWER, POWER, 0, 1)
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sleep((abs(angle) * TURN_T)/1000)
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noah.stop()
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else:
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noah.go_diff(POWER, POWER, 1, 0)
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sleep((abs(angle) * TURN_T * CLOCKWISE_OFFSET)/1000)
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noah.stop()
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noah.go_diff(POWER, POWER + RIGHT_WHEEL_OFFSET, 1, 1)
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sleep((drive_distance * DRIVE_T)/1000)
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noah.stop()
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if __name__ == "__main__":
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main()
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