Présentation générale

Des tags ArUCO (en rouge) sont placés sur le plateau et les éléments de jeu. Pour situer ces tags, des modules sont placés sur des balises (en bleu ou jaune) :

Plateau de jeu 2024

Chaque balise est montée d'un module contenant :

• Une caméra
• Un module XBee (S1 Pro)
• Une batterie LiFePO4
• Un Raspberry Pi Zero (OpenCV et OpenCV contrib)

Installation

Pour utiliser la librairie ArUCO, il faut installer :

• La librairie custom XBee
• La librairie OpenCV avec OpenCV contrib :

# Installe Cmake
sudo apt install cmake libgtk2.0-dev

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
mkdir opencv/build && cd opencv/build && mkdir modules

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
mv opencv_contrib/modules/aruco modules

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=./modules ..
sudo make install # Ajouter -j3 accélère la compilation mais peut faire crasher la Raspberry Pi

ATTENTION

Le processus d'installation peut prendre plusieures heures sur une Raspberry Pi. Il est aussi possible de cross-compiler OpenCV (non testé).

Calibration

Pour avoir une meilleure détection, il est nécessaire de calibrer la caméra :

• Définir les paramètres dans data/config.yml
• Générer une grille ArUCO avec ./ArUCO board
• Démarrer la calibration avec ./ArUCO calibrate
• Prendre plusieurs point de vue avec c
• Calculer les paramètres en appuyant ECHAP

Si tout s'est bien passé, un fichier data/camera_params.yml a été créé contenant les paramètres de la caméra (matrice de projection, distorsion, etc...).

Utilisation

./ArUCO estimate permet de lancer le script de détection et d'estimation de la position des tags ArUCO. Les paramètres sont repris de data/camera_params.yml et data/config.yml et les positions sont données par rapport à un tag de référence (ref_marker_id).

ArUCO Estimation	ArUCO AR