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Bem-vindo à RoverLib

A RoverLib é uma biblioteca modular em Python para Raspberry Pi 5, projetada especificamente para viabilizar arquiteturas de robótica. A plataforma abstrai a complexidade de drivers de hardware em uma API de alto nível altamente coesa e compreensível, ideal para rápida prototipagem e desenvolvimento de comportamentos complexos.

Conceito Fundamental

A RoverLib foca em uma abordagem modular, onde os desenvolvedores podem compor instâncias que lidam de forma transparente com os hardwares de baixo nível (Câmera, Motores, GPIO) através de comandos simples e limpos. Isto reduz a necessidade de expertise em programação de sistemas embarcados para focar no fluxo do processo.

Exemplo de Fluxo Operacional

Descrição de Movimento Básico:

Código Python executável:

from roverlib.modules.movement.robot import Robot
import time

def main():
    # Inicializa componentes de hardware (usa mocks virtuais no PC)
    rover = Robot(left=(17, 27), right=(22, 23))

    # Executa movimento com duração temporal
    rover.forward(speed=50, duration=2.0)

    # Libera recursos
    rover.cleanup()

if __name__ == "__main__":
    main()

Características Técnicas Principais

  • Arquitetura em Camadas: Separação clara entre camada de drivers (hardware), lógica de comportamento (robot) e inteligência (visão computacional e decisão de LLM).

  • Visão Computacional Híbrida: Algoritmos clássicos otimizados (Transformada de Hough, detecção de arestas Canny, processamento HSV) operando a 30 FPS na unidade central da RPi 5.

  • Loop de Controle de Tempo Real: Ciclo de amostragem de 10 ms para tarefas críticas como Line Following, permitindo resposta rápida a obstáculos e desvios de trajetória.

  • Compatibilidade Multiplataforma: Fallback automático para câmera mock em plataformas sem picamera2, facilitando desenvolvimento e testes em PC.

  • Modularidade: Componentes desacoplados permitem integração seletiva de subsistemas (movimento, câmera, visão) conforme necessidade.

Instalação Rápida

# Instala diretamente do PyPI (ambiente virtual recomendado)
pip install roverlib[cli]

# Cria um novo projeto via CLI
rover new meu_projeto

Para configuração avançada em Raspberry Pi (habilitação de câmera, ajustes GPIO), consulte Instalação Detalhada.

Tutoriais e Exemplos Funcionais

1. Detecção de Círculos com Transformada de Hough

O exemplo circleDetect demonstra aplicação de algoritmos de visão computacional clássica para localização de objetos circulares em tempo real. O sistema utiliza suavização Gaussiana, filtro de arestas Canny e Transformada de Hough circular.

Execução:

cd Rover/examples/circleDetect
python main.py

Requisitos: Câmera conectada (RPi 5) ou webcam integrada (PC). O sistema detecta automaticamente o tipo de câmera disponível e faz fallback se necessário.

Saída esperada: Exibição em tempo real de frames processados com círculos detectados marcados (centro, raio). A terminal imprime coordenadas e raios dos círculos localizados.

Parâmetros de interesse: O algoritmo de Hough aceita ajustes de sensibilidade (raio mínimo/máximo, distância entre centros) para otimização conforme cena.

2. Interface Gráfica para Controle Manual de Motores

O módulo roverTkControl oferece interface gráfica (Tkinter) para testes de hardware, permitindo controle bidirecional de motores, ajuste fino de velocidade e validação de ponte-H (L298N).

Execução:

cd Rover/examples/roverTkControl
python main.py

Funcionalidade: Botões de direção (frente, trás, esquerda, direita), slider de velocidade (0–100), e visualização de estado atual. Ideal para validação de calibração de motores antes de execução de algoritmos autônomos.

Notas operacionais: Garanta que os pinos GPIO sejam configurados corretamente em configs/config.yaml antes de execução.

3. Detecção de Obstáculos em Tempo Real

Script em scripts_tests/object_detection/HoughTransform/realTime/grayScale.py implementa detecção contínua de círculos com visualização OpenCV interativa.

Execução:

python Rover/scripts_tests/object_detection/HoughTransform/realTime/grayScale.py

Parâmetros padrão: - h=680, w=480: Dimensões de captura - minDist=40: Distância mínima entre centros de círculos - minRadius=10, maxRadius=120: Limites de raio de detecção

Controle: Pressione q para encerrar a execução.

Estrutura de Módulos

A plataforma organiza-se em três camadas funcionais:

  1. Drivers de Hardware: Abstrações para motores DC, câmera (Picamera2), sensores de distância.
  2. Lógica Comportamental (Classe Robot): Movimentos de alto nível (avançar, recuar, girar), line-following.
  3. Inteligência (Visão Computacional): Processamento de imagem, detecção de formas, análise ambiental.

Consulte Arquitetura Detalhada para diagramas de fluxo de dados e integração de componentes.

Documentação Específica

Publicação de Documentação

Esta documentação é gerada automaticamente via mkdocs quando há mudanças em docs/, mkdocs.yml ou código em roverLib/. Consulte Deploy de Documentação para instruções de publicação manual.

Suporte e Contribuições

Para relatar problemas, sugestões ou contribuições, acesse o repositório do projeto no GitHub.