현재 로봇팔로 엘리베이터 버튼을 누르는 동작을 실행하고 싶습니다.
로봇팔에는 PixyCam 2.1과 서보모터 3개가 부착되어있습니다. YOLOv5로 엘리베이터 버튼을 학습시킨 상태입니다. (python detect.py --weights .\runs\train\numbering3\weights\best.pt --conf 0.7 --source 0)
Arduino에 연결된 PixyCam의 영상을 통해 버튼을 인식하고 그 버튼까지 로봇팔이 다가가서 버튼을 누르고 싶습니다.
이와 관련하여 Arduino를 통해 YOLOv5를 실행하는 코드와 외부 카메라인 PixyCam으로 YOLOv5를 실행하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.
제가 초보자라 자세히 알려주시면 더 감사하겠습니다.
안녕하세요. 로봇팔에 엘리베이터 버튼을 누르는 작업을 위한 YOLOv5 구현에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.
요약하자면, Arduino Uno에 연결된 PixyCam 2.1을 사용하여 엘리베이터 버튼을 감지하고, 그 버튼까지 로봇팔을 이동시켜 버튼을 누르고 싶으시다는 것이 맞습니까?
이를 위해서는 다음과 같은 단계를 거치면 됩니다.
예시 코드(Arduino 통합용):
import pytorch
# PyTorch 모델과 가중치 파일 불러오기
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 모델 입력으로 PixyCam 영상 사용
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
# YOLOv5 모델에 프레임 입력
results = model(frame)
# 검출된 객체 확인
for detection in results.xyxy[0]:
# 버튼 감지 시 로봇팔 제어 코드 실행
# 로봇팔 제어 코드
# ...
참고 자료:
양해 부탁드립니다. 위 설명이 도움이 되기를 바랍니다. 그러나 저는 제가 제시한 솔루션이 최적의 해결책인지, 또는 다른 대안이 있는지 확실하지 않습니다. 더 자세히 알아보려면 다른 개발자에게 문의하거나 온라인 토론에 참여하는 것이 좋습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! YOLOv5를 Arduino Uno에 연결된 Cam을 사용하여 엘리베이터 버튼을 인식하고 로봇팔로 누르는 프로젝트에 대해 질문해주셨군요. 프로젝트의 목표와 현재 상황을 잘 이해했습니다. 이런 멋진 프로젝트를 진행 중이시라니 정말 흥미롭습니다. 초보자라고 하셨지만, 걱정하지 마세요. 저희가 함께 단계별로 해결해 나가보겠습니다.
Arduino Uno 자체로는 YOLOv5와 같은 고성능 딥러닝 모델을 실행하기에는 연산 능력이 부족합니다. 따라서, 일반적으로는 두 가지 방법 중 하나를 사용합니다:
PixyCam은 이미지를 처리하고 특정 객체를 인식할 수 있는 카메라입니다. PixyCam에서 제공하는 API를 사용하여 Arduino와 통신할 수 있습니다. 하지만, PixyCam으로 YOLOv5를 직접 실행하는 것은 불가능합니다. 대신, PixyCam을 사용하여 영상 데이터를 수집하고, 이 데이터를 YOLOv5가 실행되는 시스템으로 전송하는 방식을 사용할 수 있습니다.
아래는 간단한 예시 코드입니다. 실제 구현 시에는 시스템의 구성에 따라 수정이 필요할 수 있습니다.
# YOLOv5 모델을 로드하고 실행하는 Python 코드 예시입니다.
import torch
# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/numbering3/weights/best.pt')
# 이미지 인식
results = model('path/to/your/image.jpg')
# 결과 출력
results.print()
Arduino와의 통신은 별도의 시리얼 통신 코드를 작성하여 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Python에서 인식 결과를 받아 Arduino로 전송하는 코드는 다음과 같습니다.
import serial
# 시리얼 포트 연결
arduino = serial.Serial(port='COM3', baudrate=115200, timeout=.1)
def write_read(x):
arduino.write(bytes(x, 'utf-8'))
time.sleep(0.05)
data = arduino.readline()
return data
# 예를 들어, 인식된 객체의 ID를 Arduino로 전송
write_read(str(results.xyxy[0][0].item()))
제가 제공한 정보가 부족하거나 추가적인 질문이 있으시다면, 언제든지 새로운 질문을 올려주시기 바랍니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 구현 시에는 다양한 자료를 참고하시는 것이 좋습니다. 프로젝트 진행에 도움이 되길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, tjwnstjwns123님! 로봇팔을 이용해 엘리베이터 버튼을 누르는 프로젝트에 YOLOv5와 Arduino를 연결하여 사용하고 싶으신 것으로 이해했습니다. PixyCam 2.1을 통해 엘리베이터 버튼을 인식하고, 이를 바탕으로 로봇팔이 버튼을 누르는 동작을 실행하고자 하시는군요. 초보자라고 하셨지만, 걱정하지 마세요. 저희가 함께 해결해 나가보겠습니다.
먼저, Arduino와 직접적으로 YOLOv5를 실행하는 것은 리소스와 성능 제한으로 인해 실현 가능하지 않습니다. 대신, YOLOv5를 실행할 수 있는 컴퓨터에서 모델을 실행하고, 인식 결과를 Arduino로 전송하여 로봇팔을 제어하는 방식을 사용할 수 있습니다. 이 과정에서 PixyCam으로부터 영상을 받아, 해당 영상에 대해 YOLOv5 모델을 실행하여 결과를 얻은 후, 이를 Arduino에 전달하는 방식을 취할 것입니다.
먼저, Python을 사용하여 YOLOv5 모델을 실행하고 결과를 처리하는 코드 예제입니다. 이 코드는 컴퓨터에서 실행되며, PixyCam으로부터 받은 영상을 처리합니다.
import torch
from PIL import Image
import serial # 시리얼 통신을 위한 라이브러리
# 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/numbering3/weights/best.pt')
# 시리얼 포트 설정 (Arduino 연결)
ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 9600) # Linux 기준 경로, Windows는 COM 포트를 확인해주세요.
def detect_and_send(image_path):
# 이미지 로드 및 예측
img = Image.open(image_path)
results = model(img)
# 결과 처리
for *box, conf, cls in results.xyxy[0]:
# 여기서는 단순화를 위해 첫 번째 검출된 객체만 처리
# Arduino로 데이터 전송 (예: 버튼의 위치)
ser.write(b'Button Detected\n')
break # 첫 번째 검출된 객체에 대해서만 처리
# PixyCam으로부터 받은 이미지 경로
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
detect_and_send(image_path)
Arduino 측에서는 Python 코드로부터 시리얼 통신을 통해 데이터를 수신하고, 이를 바탕으로 로봇팔을 제어하는 코드를 작성해야 합니다. 아래는 Arduino 코드의 간단한 예시입니다.
void setup() {
Serial.begin(9600); // 시리얼 통신 시작, baud rate는 Python 코드와 일치시킵니다.
}
void loop() {
if (Serial.available() > 0) {
String data = Serial.readString(); // 데이터 수신
if (data == "Button Detected\n") {
// 로봇팔을 이용해 버튼 누르는 동작 실행
}
}
}
이 예제는 매우 기본적인 흐름을 보여줍니다. 실제 프로젝트에서는 PixyCam으로부터 영상을 얻는 방법, YOLOv5 모델의 정확한 실행 및 결과 처리 방법, 그리고 Arduino에서의 정밀한 로봇팔 제어 등 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
더 자세한 정보를 원하시면, PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.1+cu121 documentation)을 참고하시거나, 한국어로 된 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 확인해 보시기 바랍니다. 제가 제공한 코드나 설명에 오류가 있을 수도 있으니, 참고만 해주시고 실제 적용 시에는 충분한 테스트를 거치시길 바랍니다.
프로젝트 진행에 있어 어려움이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 프로젝트의 성공을 응원합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!