|
|
## Структура проекта
|
|
|
```
|
|
|
gesture_rec/
|
|
|
├── config.py # Главный файл настроек
|
|
|
├── main.py # Точка входа
|
|
|
├── geom_controll
|
|
|
│ └── arm_control.py # Преобразование позы в скорости
|
|
|
├── robot/
|
|
|
│ ├── debug_robot.py # Робот-заглушка (вывод в консоль)
|
|
|
│ └── simulated_robot.py # Симулятор с Pygame
|
|
|
├── submodules/
|
|
|
│ ├── gesture_detection/ # Распознавание скелета, жестов, ML
|
|
|
│ └── robot_controller_base/ # Базовый класс робота
|
|
|
├── requirements.txt
|
|
|
├── robot.png # Картинка робота для симуляции
|
|
|
└── README.md
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## Установка
|
|
|
|
|
|
### 1. Клонирование репозитория
|
|
|
|
|
|
git clone https://git.robofob.ru/sirius/dummy_simulation.git
|
|
|
cd dummy_simulation
|
|
|
|
|
|
### 2. Инициализация подмодулей
|
|
|
Проект использует два внешних подмодуля:
|
|
|
|
|
|
- `robot_controller_base` – базовый класс для робота
|
|
|
- `gesture_detection` – модуль распознавания жестов (скелет, ML-детекторы)
|
|
|
|
|
|
Обновите их:
|
|
|
|
|
|
git submodule update --init --remote --recursive
|
|
|
|
|
|
В будущем, чтобы подтянуть в сабмодулях изменения последнего коммита:
|
|
|
|
|
|
git submodule update --remote --recursive
|
|
|
|
|
|
### 3. Создание и активация виртуального окружения
|
|
|
|
|
|
python3.11 -m venv venv
|
|
|
source venv/bin/activate
|
|
|
|
|
|
Если у вас не скачен питон этой версии, сначала выполните:
|
|
|
```
|
|
|
sudo apt install python3.11 python3.11-venv
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Если у нас не устанавливается питон 3.11, то это потому что он отсутствует в официальных репозиториях по умолчанию, надо добавить репозиторий перед скачиванием:
|
|
|
```
|
|
|
sudo apt update && sudo apt install -y software-properties-common
|
|
|
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
|
|
|
sudo apt update
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4. Установка зависимостей
|
|
|
|
|
|
#### 4.1. Способ 1
|
|
|
|
|
|
Сделайте bash скрипт исполняемым и запустите последовательность установки:
|
|
|
|
|
|
chmod +x install_deps.sh
|
|
|
./install_deps.sh
|
|
|
|
|
|
#### 4.2. Способ 2
|
|
|
|
|
|
Вручную:
|
|
|
|
|
|
pip install --upgrade pip
|
|
|
pip install numpy==1.24.3
|
|
|
pip install pandas==2.0.3
|
|
|
pip install opencv-python==4.12.0.88
|
|
|
pip install opencv-python-headless==4.12.0.88
|
|
|
pip install matplotlib==3.7.5
|
|
|
pip install protobuf==3.20.3
|
|
|
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
|
|
|
pip install --no-deps mediapipe==0.10.11
|
|
|
pip install attrs
|
|
|
pip install scikit-learn==1.3.2
|
|
|
pip install joblib==1.4.2
|
|
|
pip install depthai==2.28.0
|
|
|
pip install --no-deps tensorflow==2.13.1
|
|
|
pip install \
|
|
|
absl-py \
|
|
|
astunparse \
|
|
|
flatbuffers \
|
|
|
gast \
|
|
|
google-pasta \
|
|
|
grpcio \
|
|
|
h5py \
|
|
|
keras==2.13.1 \
|
|
|
libclang \
|
|
|
opt-einsum \
|
|
|
tensorboard==2.13.0 \
|
|
|
tensorflow-estimator==2.13.0 \
|
|
|
termcolor \
|
|
|
wrapt \
|
|
|
requests
|
|
|
pip install numpy==1.24.3
|
|
|
pip install scipy==1.11.0
|
|
|
pip install pygame==2.6.1
|
|
|
|
|
|
#### Типичные проблемы во время установки:
|
|
|
Важно: красные предупреждения о нехватке зависимостей для tensorflow будут, но можно их игнорировать, т.к. эти модули не используются в данном проекте, а их установка мешает зависимостям MediaPipe.
|
|
|
|
|
|
1. Если будет ошибка с `"AttributeError: google..."` но это потому что `tensorflow` подменяет версию библиотеки `protobuf`, выполните:
|
|
|
```
|
|
|
pip uninstall protobuf google protobuf
|
|
|
pip install protobuf==3.20.3
|
|
|
```
|
|
|
Примечание: если у вас слабая видеокарта или нет CUDA, используйте `tensorflow-cpu` вместо `tensorflow`.
|
|
|
|
|
|
2. Если будет проблема с функцией cv2.imshow() то, переустановите cv2 без заголовков:
|
|
|
```
|
|
|
pip uninstall opencv-python pip install opencv-python-headless
|
|
|
pip install opencv-python==4.12.0.88
|
|
|
```
|
|
|
3. Если будет ошибка с PIL, попробуйте обновить библиотеку:
|
|
|
```
|
|
|
pip upgrage pillow
|
|
|
```
|
|
|
4. **Внимание:** если вам пришлось делать после основной установки какие-то дополнительные, обязательно зафиксируйте еще раз версию numpy!
|
|
|
```
|
|
|
pip install numpy==1.24.3
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## Настройка
|
|
|
Все основные параметры находятся в классе `Config`. Перед запуском обязательно отредактируйте их под вашу конфигурацию.
|
|
|
|
|
|
### Камера
|
|
|
- `CAMERA_ID` – ID устройства (только для CAMERA_TYPE = 'web')
|
|
|
- `CAMERA_TYPE` – 'web' (обычная USB-камера) или 'oak' (OAK‑D)
|
|
|
- `MIRROR_CAMERA` – зеркалировать изображение (обычно True для естественного отображения)
|
|
|
|
|
|
### Детектор скелета
|
|
|
- `POSE_DETECTOR` – 'mediapipe' или 'oak' (только при CAMERA_TYPE='oak')
|
|
|
- `OAK_MODEL_TYPE` – модель для OAK (например 'efficienthrnet1')
|
|
|
- `OAK_DETECTION_THRESHOLD` – порог уверенности (0.0–1.0)
|
|
|
- `OAK_SHAVES` – число SHAVE-ядер для OAK
|
|
|
|
|
|
### Преобразование позы в скорости
|
|
|
- `ARM_CONTROL` – словарь:
|
|
|
- `linear_arm` – рука для линейной скорости ('left' или 'right')
|
|
|
- `angular_arm` – рука для угловой скорости
|
|
|
- `max_speed_linear` – макс. линейная скорость (м/с)
|
|
|
- `max_speed_angular` – макс. угловая скорость (рад/с)
|
|
|
- `dead_zone` – зона нечувствительности (0.0–1.0)
|
|
|
- `debug` – выводить отладочную информацию в консоль
|
|
|
|
|
|
### Статические жесты
|
|
|
- `SPECIAL_GESTURE_MODE` – 'ml' (использует модель для предсказания) или 'geometric' (геометрический)
|
|
|
- `ML_GESTURE_MODEL` – путь к обученной модели .pkl
|
|
|
- `ML_GESTURE_CLASSES` – список классов (например ['dome', 'cross', 'none'])
|
|
|
|
|
|
### Динамические жесты
|
|
|
- `DYNAMIC_GESTURE` ['enabled'] – включить/выключить
|
|
|
- `model_path` – путь к модели .h5
|
|
|
- `classes_path` – путь к файлу с классами (pickle)
|
|
|
- `window_size` – размер окна (число кадров)
|
|
|
- `threshold` – порог уверенности
|
|
|
|
|
|
### Симуляция:
|
|
|
- `MAP_WIDTH`, `MAP_HEIGHT` – размеры поля
|
|
|
- `BORDER_THICKNESS` – толщина стен
|
|
|
- `MAP_OBSTACLES` – список прямоугольных препятствий (x, y, w, h)
|
|
|
- `START_POS`, `FINISH_POS` – позиции старта и финиша
|
|
|
- `ROBOT_RADIUS` – радиус робота (пиксели)
|
|
|
- `ROBOT_IMAGE_PATH` – путь к PNG-изображению робота (или None - тогда будет треугольник)
|
|
|
- `INITIAL_HP`, `INITIAL_FIRE_CHARGE` – начальные HP и заряд для тушения
|
|
|
- `COLLISION_DAMAGE` – урон при столкновении с препятствием
|
|
|
- `EXTINGUISH_RADIUS`, `EXTINGUISH_ANGLE` – параметры конуса тушения (радиус и угол в градусах)
|
|
|
- `NUM_FIRES`, `FIRE_RADIUS`, `SCORE_PER_FIRE` – количество очагов, их радиус и очки за тушение
|
|
|
- `ROBOT_MODE` – 'simulator' (запуск игры с Pygame) или 'debug' (вывод команд в консоль)
|
|
|
|
|
|
### Пути к моделям:
|
|
|
Требуется указать свои абсолютные пути к используемым моделям, предобученные можно скачать [отсюда](https://git.robofob.ru/sirius/gesture_rec.git), пролистайте в конец.
|
|
|
|
|
|
## Запуск
|
|
|
Активируйте виртуальное окружение и выполните:
|
|
|
|
|
|
python main.py
|
|
|
|
|
|
## Управление
|
|
|
Симулятор – поле с препятствиями, стартом и финишем. Робот движется согласно командам. При врезании в препятствия - получает урон. Некоторое время после урона (во время мигания) неуязвим, чтобы у вас было время вырулить.
|
|
|
1. Управление скоростями
|
|
|
- Линейная скорость (вперёд) – горизонтальное положение правой руки (рука вдоль тела – 0, вытянута в сторону – максимум).
|
|
|
- Угловая скорость – вертикальное положение левой руки (рука на уровне плеча – 0, вверх – поворот вправо, вниз – поворот влево).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Управление действиями
|
|
|
- Включение/выключение управления скоростями – жест `cross` (скрещённые руки). При выключении робот останавливается.
|
|
|
- Тушение пожара – жест `dome` (руки над головой). Если огонь попадает в конус перед роботом, он тушится. Заряд тушения тратится в любом случае.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Закрытие окна игры или нажатие `q` в окне камеры – выход. При завершении игры (неважно выигрыш или проигрыш) нажмите `r` чтобы перезапустить симулятор.
|
|
|
|
|
|
## Добавление своих жестов
|
|
|
Подмодуль `gesture_detection` содержит всё необходимое для обучения собственных моделей жестов.
|