ROS + OpenCV Şerit Tespiti

USB kamera akışından gerçek zamanlı şerit algılama ve yönlendirme sinyali üretimi — Teknofest Robotaksi prototipi

ROS + OpenCV lane detection — genel görünüm

Proje Bilgisi

✓Kategori: Bilgisayarlı Görü / Otonom Sürüş
✓Bağlam: Teknofest Robotaksi için gerçek zamanlı prototip
✓Girdi: USB kamera veya ROS kamera sürücüsü
✓Çıktı: Şerit maskeleme & yönlendirme açısı (PID’e uygun)
✓Platform: ROS (Ubuntu), OpenCV

ROS OpenCV Python C++ Canny Hough PID

GitHub Deposu Projelere Dön

Mimari & Algoritma Boru Hattı

Sistem, klasik OpenCV tabanlı bir şerit tespiti yaklaşımıyla gerçek zaman performans hedefler. Tipik akış aşağıdaki adımlardan oluşur:

ROI (Region of Interest): Yolun ilgi bölgesi maskeleme (alt üçgen/poligon).
Ön işleme: Gri tonlama, Gauss bulanıklaştırma, dinamik eşikleme.
Kenar çıkarımı (Canny): Aday çizgi kenarlarının çıkarımı.
HoughLinesP: Sağ/sol şerit adaylarının hat segmentleri olarak bulunması.
Simetri & birleştirme: Çizgilerin filtrelenmesi, eğim/süreklilik ile birleştirme.
Yön açısı tahmini: Şerit merkezine göre sapma ve steering_angle üretimi.
İsteğe bağlı düzeltmeler: Zaman penceresinde yumuşatma, jitter azaltma.

Not: Konu adları (topic), düğüm isimleri ve parametre dosyaları depo içinde tanımlıdır; burada verilenler genel şablondur. Depodaki launch ve/veya param dosyalarıyla özelleştirilebilir.

Örnek ROS Konuları

/camera/image_raw – Giriş görüntüsü
/lane/overlay – Tespit edilen şerit overlay’i (isteğe bağlı)
/lane/steering_angle – Yönlendirme açısı (float)
/lane/pid – PID kontrol girdisi (opsiyonel)

Örnek Parametreler

Parametre	Açıklama	Örnek
`canny_low`	Kenar alt eşiği	50
`canny_high`	Kenar üst eşiği	150
`hough_threshold`	Hough oy eşiği	30
`minLineLength`	Minimum çizgi uzunluğu	25
`maxLineGap`	Çizgi birleştirme boşluğu	20
`roi_vertices`	İlgi bölgesi çokgeni	alt üçgen
`smoothing_window`	Açı yumuşatma penceresi	5

Kesin parametre isimleri için depo içeriğine bakınız.

Kurulum (Örnek)

# ROS & bağımlılıklar (örnek: Noetic / Ubuntu 20.04)
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-opencv

# Çalışma alanı
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src

# Depoyu ekle
git clone https://github.com/mr-ozdemir/Lane-detection-with-Opencv-in-Ros.git

# Derleme (varsa C++ düğümleri için)
cd ..
catkin_make
source devel/setup.bash

Çalıştırma (Örnek)

# Kamera sürücünüzü başlatın (örnek)
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

# Lane tespiti - launch dosyası varsa:
roslaunch lane_detection lane_detection.launch

# veya tek düğüm çalıştırma (depo yapısına göre):
rosrun lane_detection lane_node.py
# ya da
rosrun lane_detection lane_node

Komutlar depo yapısına göre değişebilir; depodaki README/launch dosyalarına göre uyarlayın.

Notlar & Olası Geliştirmeler

Farklı ışık/zemin koşulları için ROI ve kenar/çizgi eşikleri sahaya göre ayarlanmalıdır.
FPS/latency hedefleri çözünürlüğe ve donanıma bağlıdır; 640×480 ile daha stabil gerçek zaman performans alınır.
Gelecekte segmentasyon tabanlı yaklaşımlar (örn. U-Net, ENet) ile klasik yöntem hibrit edilebilir.
ROS2 portu ve donanım ivmelendirme (GPU/OpenCL) planlanabilir.

Projelere Git