利用 openmv 视觉模块 对 PIX飞控控制的四旋翼无人机进行巡线，书写巡线代码

利用OpenMV视觉模块对Pixhawk控制的四旋翼无人机进行巡线编程，首先需要了解几个关键步骤：

1. **安装OpenMV库**：
OpenMV库为OpenMV摄像头提供了一套方便的图像处理函数，你需要下载并安装对应的库，通常适用于MicroPython环境。

2. **硬件连接**：
将OpenMV摄像头连接到无人机的Pixhawk控制器上，并确保通信畅通。

3. **代码结构**：

   import sensor, image, time

   # 初始化传感器
   sensor.reset()  # 初始化摄像头
   sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置色彩模式
   sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 设置帧大小
   sensor.skip_frames(time = 2000)  # 擦除初始噪声

4. **目标检测**：
   使用OpenMV的边缘检测、颜色阈值等函数，编写一个函数来识别线路的颜色或特征，例如白色线条。

def find_line(img):
edges = img.edges()
binary = edges.threshold(100, 255)
return binary

5. **跟踪线路**：
   当检测到线条后，通过滑动窗口或者其他追踪算法保持对线条的跟踪，确保无人机始终沿直线移动。

6. **控制无人机**：
   根据线条信息调整无人机的姿态，比如使用PID控制算法来保持无人机飞行在直线路径上。这一步通常涉及到与Pixhawk的串口通信，发送PWM指令给电机驱动板。

def control_drone(line_position):
# PID 控制算法，这里简化示例，实际应用需精细调节参数
error = desired_position - line_position
throttle, yaw = pid_controller(error)
send_motor_commands(throttle, yaw)

7. **主循环**：
在主循环中持续获取图像，处理和更新无人机姿态。

   while True:
       img = sensor.snapshot()
       line_image = find_line(img)
       if line_image:
           line_position = get_line_center(line_image)
           control_drone(line_position)
       time.sleep(0.1)  # 控制采样频率