Necesito algunas ideas de sensores para usar, de modo que mi tanque pueda conducir hacia los humanos y buscarlos.
Distinguiéndolos del fondo.
Supongamos que el humano está quieto / silencioso
¿Alguna idea?
Un sensor inteligente podría ayudar: eche un vistazo a la CMUcam .
¿Podría usar una serie de sensores infrarrojos pasivos ?
Ladyada tiene un montón de cosas sobre cómo interactuar con ellos , incluido Arduinos.
Creo que el Arduino solo tiene 6 entradas analógicas, pero podría multiplexar más sensores de entrada y salida utilizando FET si los necesita.
No creo que el arduino tenga la potencia para hacer esto. Es una tarea muy difícil que propones.
OpenCV como dice zklapow te permitirá usar Haar Training para entrenar a la cámara / controlador a reconocer caras u otras formas (así es como se hace el reconocimiento facial en mi cámara), pero no estoy seguro de qué recursos hay Disponible para Arduino. Hay lo que parece una discusión bastante detallada aquí usando OpenCV. Hay una página con un aspecto interesante aquí que habla de entrenamiento de personas y robots (reconocer las manos para ser específico).
Una cámara infrarroja sería perfecta.
¿Qué tipo de plataforma está utilizando para ejecutar el robot? Si está ejecutando un procesador ARM (con Linux) similar al que puede usar una cámara y OpenCV, pero si está usando un Arduino o algo parecido, no funcionará. Un arduino será duro y definitivamente no ejecutará OpenCV.
Puede conectar una cámara que envía datos en serie al Arduino (disponible en Sparkfun, creo que normalmente se usan para teléfonos celulares, se parece a la solución CMUcam) y luego enviar datos a su computadora a través de usb, o usted Puede usar un módulo inalámbrico si se siente ostentoso. Luego, podría descargar un programa de seguimiento facial, que procesaría las imágenes del Arduino. El seguimiento facial es un método bien establecido de procesamiento de video en tiempo real, debería ser relativamente fácil de encontrar uno. Esa es la única forma en la que puedo pensar que para evitar la falta de potencia de Arduino, deberá estar conectado a una computadora adecuada, si desea procesar el video en tiempo real. Sería más costoso y costoso en comparación con el uso de sensores NIR, pero los resultados pueden ser más adecuados para su aplicación.
Un fuerte predictor de Humano contra Objeto es que la temperatura del cuerpo humano a menudo se encuentra en un rango específico que es diferente de la temperatura de la mayoría de los objetos. Aprovechando este hecho, puede probar una de las siguientes dos ideas, que creo que deberían tener una buena precisión y una implementación sencilla:
Al usar cualquiera de estos sensores, y al comparar los datos detectados con una ventana predefinida (para las temperaturas del cuerpo humano), debería poder decir con bastante precisión si una entidad es un objeto o un ser humano.