Repositorio de la programación que se utilizó para la creación de módulos de visión por computadora en ROS utilizando la Raspberry Cam, la cámara JeVois y el Microsoft Kinect para el trabajo de graduación de Alejandra Samayoa.
Uno de los proyectos que se elaboró en la Universidad del Valle en el año 2022 fue una plataforma robótica móvil, el Rover UVG. El siguiente proyecto consiste el módulo de visión por computadora del rover unido a este por ROS FoxyFitzRoy. El proyecto consistió en una comparación entre una Raspberry Cam y una cámara JeVois A33 para realizar un módulo de detección de marcadores ArUco y el envio de información de estos por ROS.
Además, se querían realizar pruebas con una cámara Microsoft Kinect para Window v1. Todo esto se realizó sobre una instalación de Ubuntu 20.04 para que funcionara sobre una Raspberry Pi 4.
Se realizaron pruebas para detallar las características de la cámara. Estas se detallaron en el documento de Excel dentro de la carpeta.
Se realizó una instalación de un sistema operativo para Raspberry Pi que cuenta con ROS, Linux Ubuntu 20.04 y los programas necesarios para el procesamiento de los módulos de visión por computadora. En el folder de Documentación de Imagen se tienen las guías de uso y de instalación desde cero.
El trabajo consistió en probar el módulo de cámara de Microsoft Kinect para Windows v1. En el siguiente folder se encuentra la guía realizada para la instalación del sistema operativo necesario para que la cámara funcione en sistemas como Windows y Ubuntu 20.04.
Este folder consiste en el trabajo escrito que se realizó para este trabajo de graduación.
Uno de los módulos de visión por computadora que se realizó para el proyecto con las cámaras RaspiCam y JeVois fue el de detección de marcadores ArUco. En el folder se encuentran los códigos que se utilizaron para realizar esto. Para la JeVois, simplemente se llamaba el módulo ya instalado en la imagen de la cámara mientras que sí fue necesario realizar el algoritmo completo utilizando las librerías de OpenCV. Una vez se logró llamar a la cámara Kinect, también se realizó un módulo de detección de marcadores para la cámara utilizando el programa utilizado para la Raspberry Cam.
Además se realizó un módulo de detección de rostros utilizando las librerías de OpenCV para utilizarse con la Raspberry Cam y el Kinect. Este se pudiera conectar por medio de ROS si se quisiera también.
La unión del módulo de visión por computadora al resto de la plataforma robótica se realizó por medio de un nodo publicador de ROS 2 FoxyFitzRoy. El espacio de trabajo se encuentra en este folder.
Se realizó también un módulo de transmisión en directo por medio de un servidor web para la cámara Raspberry Cam como funcionalidad adicional para el proyecto.