Bir kişiyi tespit etmenin en ucuz / en kolay yolu nedir?

Birisinin rafta standart, ucuz sensörler kullanarak sıcak gövdeli bir memeliyi (yani İnsan) tespit etme başarısı olup olmadığını bilmek isterim?

İdeal olarak, bir odadaki bir kişiyi algılamak ve o kişiyi yerelleştirmek için ucuz bir sensör veya sensör kombinasyonu kullanmak istiyorum. Robotun bir odaya girmesini, bir insanın mevcut olup olmadığını tespit etmesini ve ardından tespit edilen insana geçmesini istiyorum. Maliyet daha fazla faktör olduğundan, doğruluğun% 100 olması gerekmez. Böyle bir sensörün hesaplama gereksinimlerinin bir Arduino üzerinde çalışabileceği şekilde olmasını istiyorum, ancak imkansızsa, Ahududu Pi veya BeagleBone Siyah gibi daha fazla güç ile bir şey kullanmaya istekli olurum. Birkaç düşüncem var; ancak hiçbiri ideal değildir:

1. PIR Sensörü - Geniş bir görüş alanındaki hareketi algılayabilir (yani genellikle 120 derece veya daha fazla). Farkında olduğum bir "insan" dedektörüne en yakın şey olabilir; ancak bu kadar geniş bir görüş alanı ile bir kişinin çok zor olacağı (imkansız?) hareket ve yerelleştirme / üçgenleme gerektirir.
2. Ultrason - Nesneleri hassas bir şekilde algılayabilir. Çok daha dar bir görüş alanına sahiptir; ancak, durağan olmayan bir nesne ile insan arasında ayrım yapamaz.
3. IR dedektörleri - (yani, Keskin aralık sensörleri) Nesneleri yine çok hassas, çok dar görüş alanı ile algılayabilir; ancak, nesneleri tekrar ayırt edemez.
4. Web kamerası + OpenCV - Bir odadaki insanları algılamak için yüz algılamayı kullanın. Bu en iyi seçenek olabilir; ancak, OpenCV hesaplama açısından pahalıdır ve çalıştırmak için bir arduinodan çok daha fazlasını gerektirir. Bir Raspberry Pi'de bile yavaş olabilir.
5. Kinect - Kinect'in özellik algılama yeteneklerini kullanarak, bir bölgedeki insanları tanımlamak nispeten kolay olurdu; Ancak, Kinect çok pahalı ve ben "ucuz" bir çözüm düşünün olmaz.

Belki birisi vücut ısısına ayarlanmış ucuz bir "ısı dedektörü" nin farkındadır ve / veya yukarıdaki (# 1-4) 'ün bazı kombinasyonlarında başarılı olmuştur ve sonuçlarını paylaşmak ister?

Pasif kızılötesi dedektör (PIR) ve sonar telemetre (SRF) kombinasyonu hile yapmalıdır.

Benim için daha önce işe yarayan şey (insanları bulmak değil ama çok benzer) sol ve sağ taraflarda iki PIR'nin ortada biraz örtüşmesi için işaret etmesi gerekiyordu.
Daha sonra insanın sola mı, sağa mı yoksa öne mi (her ikisi de açıkken) olduğunu anlayabilirsiniz. Temelde daha sonra SRF'nin üzerine, vb.'yi söyleyecek şekilde istifleyin. Biraz kirli ve bazı varsayımlar yapmanız gerekiyor, ancak basitliği için iyi çalışıyor.

2 PIR için sözde kod şu kadar basit bir şey olabilir:

amount = 60; //degrees
while (notCloseEnough)
{
  if (bothActive)
    forward;
  else 
  {
    if (leftActive)  
      turnLeftByAmount(amount);
    else
      turnRightByAmount(amount);
    amount = amount - 5;

    //recalibrate
    if (amount <= 0)
      amount = 60;
  }

  checkIfCloseEnough();
}

Buradaki fikir, o bölgede bir şey görürseniz bir tarafa (60 derece) çok fazla dönmenizdir. Dönüşten sonra önünüzde değilse, onları gördüğünüz tarafa biraz daha az dönün. Önünüzde oluncaya kadar dönüş miktarını tekrarlamaya ve daraltmaya devam edin, sonra ileri doğru. Önde olduklarında çok fazla dönmediğinizi (açıyı sıfırlayın) unutmayın, çünkü 'kapsam dışı' kadar hızlı hareket etmez.

Bu algoritmanın aslında ne kadar iyi çalıştığına gerçekten şaşırdım (otomatik kovalamaca oyuncakları için kullandık ve yavaşlatmak / aptallaştırmak zorunda kaldık çünkü insan kontrollü bir robotu çok kolay dövecek / yakalayacaktı).

Her iki sensör de Pololu'dan temin edilebilir (bağlantı yok):

Pasif Kızılötesi Dedektör
Sonar Mesafe Bulucu

Kullanılabilecek daha yeni bir sensör tipi Omron (D6T aralığı) veya Excelitas (DigiPile) tarafından MEMS tabanlı sıcaklık dizileridir. Bunlar, PIR elemanlarının aksine, mutlak sıcaklıkları ölçer ve böylece arka plan ve ön plan sıcaklıklarını ayırt etmeye ve sıcaklık kaynaklarının hareketini ve statik varlığını tespit etmeye izin verir.

kapasitif bir sensör işe yarayabilir, yapmak gerçekten ucuz, sadece alüminyum folyo ve birkaç direnç, eti tespit edebilir, ancak iyiden başka bir şey tespit edip etmediğinden emin değilim, üçgeni üçgenlemek için kullanabilirsiniz

Bunun en kolay olup olmadığını söyleyemem, ancak bir kişinin nabzını tespit etmek için Eulerian Video Büyütme kütüphanesini kullanabilirsiniz.

Bu durumda, videoda beklenen insan nabız aralığıyla eşleşen bir dalgalanma arıyorsunuz. Ayrıca görünür nabzı sergileyen bir vücut kısmının net bir görüntüsüne ihtiyacınız olacaktır.

Donanım tabanlı yüz algılamayı araştıran bazı çalışmalar da vardır ( örnek 1 , örnek 2 ). Birkaç yıl önceki dijital kameralar, aslında bu kare bir yüz içeriyor mu yoksa içermiyor mu demek için tasarlanmış oldukça optimize edilmiş bir sinir ağı olan bu özelliğe sahipti ... o zaman yakalanan görüntüde önceden tanımlanmış bir dizi kareyi tekrarlıyorsunuz.

PIR kullanmayı denedim ama kullanım ve gecikmelerle ilgili sorunları var. İnsan tespitinin dürüst olması etkili bir seçim değildir. Kapasitif Algılama Tekniğini insan tespiti için en ucuz ve en kolay yol olduğu için kullanabilirsiniz (Akıllı seçim) ve daha az karmaşıktır. Çok düşük maliyetle kendiniz için bir sensör yapabilirsiniz ve küçük projeler için iyidir. "İnsan Algılama Robotu" Projemde bir tane kullandım. Videomu şurada izleyebilirsiniz: Kapasitif Tabanlı İnsan Algılama

Önümüzdeki birkaç yıl içinde giderek daha popüler hale gelecek olan çıplak metal olmayan bir çözüm, ağır veri işleme görevinizi (örneğin, bir görüntüdeki bir insanı tanımak) bir Bulut hizmetine boşaltmak olacaktır. Bu, cihazınızın internete bağlı olduğunu varsayar. Raspberry Pi ve Google Cloud Vision API'sı ile ilgili bir örnek: https://www.dexterindustries.com/howto/use-google-cloud-vision-on-the-raspberry-pi/ . Deneme döneminden sonra Google Cloud'a abonelik gerektirdiğini, ancak sunucularına ayda N'den az istek gönderirseniz, diğer bazı bulut görme API'lerinin (Amazon, Microsoft Azure, ...?) Ücretsiz hizmet sunabileceğini unutmayın. .

Küçük platformlarda ağır veri işleme için başka bir çözüm, işi önceden eğitilmiş makine öğrenme modellerini çalıştırmak için özel bir işlemci birimi (örn. Raspberry PI ile Movidius Neural Compute Stick: https) ile robotunuzdaki thumbdrive benzeri bir cihaza aktarmak olacaktır. : //medium.com/deep-learning-turkey/a-brief-guide-to-intel-movidius-neural-compute-stick-with-raspberry-pi-3-f60bf7683d40 ). Bu da çevrimdışı çalışıyor. Hobi projeleri için hala biraz pahalılar ama maliyetlerinin her şey gibi düşeceğini umuyorum.