在线请求openmv与pixhawk 实现实时目标跟踪的具体通讯方法

Question

飞机调飞了也实现不了，没有多大意义，不知道该如何将pix通讯openmv，就知道把两个连接起来，怎么连，用什么代码数据，后期怎么安全运行出结果，知识匮乏了，也找不到资料，无解了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要实现OpenMV与Pixhawk之间的实时目标跟踪通讯，需要确保二者之间能有效地交换数据和指令。以下是详细的步骤和建议：

1. 确定通讯接口与协议

OpenMV与Pixhawk通常通过串行接口（UART、USB-TTL转换器）进行连接。在Pixhawk上，可以使用Telemetry端口（TELEM1或TELEM2），其默认配置为使用MAVLink协议。OpenMV则需要配置为兼容MAVLink的串口通信。

2. 安装与配置软件库

• OpenMV: 使用micropython-mavlink库来处理MAVLink消息。首先，确保你的OpenMV固件已更新至支持MicroPython，并且安装了必要的库。在OpenMV IDE中，打开终端并输入以下命令以安装micropython-mavlink库：

import upip
upip.install('micropython-mavlink')

• Pixhawk: 使用PX4飞行栈，它已经内置了MAVLink支持。确保你的Pixhawk固件为最新版本，并正确配置Telemetry端口参数（波特率、校验位等）以匹配OpenMV设置。

3. OpenMV端代码示例

创建一个OpenMV脚本，用于捕获图像、执行目标跟踪算法，并通过MAVLink发送目标位置信息到Pixhawk。以下是一个简化的示例代码：

import sensor, image, time
from micropython import const
import serial, struct
from mavlink import *

# 定义MAVLink系统ID、组件ID及串口参数
MAVLINK_SYSTEM_ID = 1
MAVLINK_COMPONENT_ID = 100
BAUD_RATE = 57600
SERIAL_PORT = 'COM1'  # 根据实际情况调整

# 定义MAVLink消息类型
MAVLINK_MSG_ID_TARGET_POSITION = const(250)  # 自定义消息ID，需确保不与其他标准消息冲突

# 初始化串口
uart = serial.Serial(SERIAL_PORT, baudrate=BAUD_RATE)

# 初始化MAVLink连接
mav = MAVLink(uart, source_system=MAVLINK_SYSTEM_ID, source_component=MAVLINK_COMPONENT_ID)

# 目标跟踪算法（此处仅示例，实际应用需替换为有效的跟踪算法）
def track_target(frame):
    # TODO: 在此实现目标检测与跟踪算法，返回目标位置（x, y）

while True:
    img = sensor.snapshot()
    target_pos = track_target(img)

    # 构造自定义MAVLink消息
    msg = MAVLink_message(
        MAVLINK_MSG_ID_TARGET_POSITION,
        MAVLinkHeader(sysid=MAVLINK_SYSTEM_ID, compid=MAVLINK_COMPONENT_ID),
        [target_pos.x, target_pos.y]  # 假设target_pos是一个包含x, y坐标的元组
    )

    # 发送MAVLink消息
    mav.send(msg)
    time.sleep(0.01)  # 调整发送频率以适应系统需求

4. Pixhawk端接收与响应

在Pixhawk上，可以编写一个MAVLink消息回调函数来接收自定义的TARGET_POSITION消息，并据此调整无人机姿态。这通常涉及编写一个PX4模块（C++代码）或使用MAVSDK（C++/Python库）在外部计算机上处理消息。以下是一个使用MAVSDK-Python的基本示例：

from mavsdk import System
from mavsdk.mission import (MissionItem, MissionPlan)
from mavsdk.offboard import (OffboardError, VelocityNedYaw)

class TargetTracker:
    def __init__(self):
        self.drone = System()
        self.is_tracking = False

    async def run(self):
        await self.drone.connect(system_address="udp://:14540")

        # 注册自定义MAVLink消息解析器
        await self.drone.add_mavlink_callback(TARGET_POSITION, self.on_target_position)

        while True:
            if self.is_tracking:
                # TODO: 根据目标位置计算所需速度矢量（vx, vy, vz, yaw），并发送至Offboard模式
                velocity_ned_yaw = VelocityNedYaw(vx=0.0, vy=0.0, vz=0.0, yaw=0.0)
                try:
                    await self.drone.offboard.set_velocity_ned(velocity_ned_yaw)
                except OffboardError as error:
                    print(f"Error during offboard mode: {error}")

    async def on_target_position(self, mavlink_msg):
        target_x, target_y = mavlink_msg.get_field(0), mavlink_msg.get_field(1)
        print(f"Received target position: ({target_x}, {target_y})")
        # TODO: 根据目标位置计算所需速度矢量，并触发offboard.set_velocity_ned()

if __name__ == "__main__":
    tracker = TargetTracker()
    asyncio.run(tracker.run())

注意事项：

• 上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体的硬件配置、目标跟踪算法和控制策略进行调整。
• 确保OpenMV与Pixhawk间的串口参数（波特率、数据位、停止位、校验位）一致。
• 需要在安全环境中进行测试，并确保无人机始终处于有效视线范围内，遵循当地法律法规和安全操作规程。

按照以上步骤，你应该能够实现OpenMV与Pixhawk之间的实时目标跟踪通讯。如果有进一步的问题或需要更详细的代码示例，请随时提问。