一、前言

在现代科技的推动下，机器人技术正逐渐进入我们的生活。而编程作为机器人技术中不可或缺的一环，也成为了众多科技爱好者追逐的目标之一。今天，我将带领大家探索一种新颖而有趣的机器人编程方式——用Python编程实现手机web远程视频监控并控制小车驾驶。

本系列博文将分为上下两篇，分别介绍了在WiFi环境下，如何实现Web端的视频监控和控制远程差速小车的驾驶。上篇将重点介绍如何利用V-REP软件进行仿真车控制，下篇将继续讲解如何实现实物车的控制。

在这个系列博文中，我们将使用Python作为主要编程语言，并利用其强大的库和框架来实现所需功能。而作为Web服务器端，我们将使用Python来搭建服务器，而Web端则使用HTML来实现。

通过这个系列博文的学习，我们将深入了解机器人编程的基本原理和技术，并通过实践来提升自己的编程能力。同时，我们还将学会如何通过手机远程监控和控制机器人，为我们的生活带来更多的便利。
上篇效果如下，左侧时web端可以运行在电脑及手机浏览器，右侧是仿真环境：

以下是python服务器端：

二、技术架构

技术架构主要三个部分，底层为硬件（或仿真环境），实现电机，摄像头和传感器及车架等的设计制造，并提供上层的接口。
中层为控制服务端，主要由python实现，可运行在笔记本和工控机，实现与下层的通讯，及与web端的通讯。主要由采集驱动系列模块，数据服务模块，及操控小车相关的逻辑模块，还有web的服务器模块，摄像头视频服务模块及UI管理操作模块组成。
上层web交互端，主要提供web客户端，UI操控界面，及相应的逻辑模块组成。

三、设备端实现

本篇采用VREP搭建的一个家庭环境并实现小车的活动区域，并加入差速小车配置摄像头，测距雷达等。

然后提供了与上位机通讯的脚本模块：

仿真配套资源已经上传：下载地址

四、服务控制端实现

通过python实现服务控制端。本篇主要介绍web及摄像头服务模块。其它模块处理见此前VREP小车相关博文，或者下篇。

（1）摄像头服务模块

摄像头服务模块，采用了一个知名库mjpeg_streamer，可以很容易实现一个局域网的web视频服务。几行代码就可以：

from mjpeg_streamer import MjpegServer, Streamfrom socket import *
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)# 设置镜头分辨率，默认是640x480
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)stream = Stream("my_camera", size=(640, 480), quality=50, fps=30)
server = MjpegServer("0.0.0.0", 8000)
server.add_stream(stream)
server.start()while True:try:_, frame = cap.read()        stream.set_frame(frame)#s.sendto(message.encode(), addr)    #cv2.putText(r_img, "server", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)cv2.imshow('server', frame)print("receive")except BlockingIOError as e:passif cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cv2.destroyAllWindows()
server.stop()
cap.release()

（2）web服务器

web服务采用了知名的fastapi库，自带websocket功能，也是几行代码就可以实现，这里主要注意的是，为了项目主逻辑运行，web要放到子线程中使用。主线程运行后，其它就不能运行了。
fastapi实现websocket也很简单：

	from fastapi import FastAPI, Response, WebSocket, WebSocketDisconnectfrom fastapi.responses import HTMLResponsefrom fastapi.staticfiles import StaticFilesfrom fastapi.templating import Jinja2Templates#from starlette.websockets import     import socket import jsonapp = FastAPI()# 设置静态文件和模板app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")templates = Jinja2Templates(directory="templates")# 获取本机IP地址def get_local_ip():try:s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)s.connect(("8.8.8.8", 80))ip = s.getsockname()[0]finally:s.close()return ip# HTML模板html_content = """some html"""@app.get("/", response_class=HTMLResponse)async def get():ip = get_local_ip()return HTMLResponse(html_content+ip+left+ip+tail)@app.websocket("/ws")async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):await websocket.accept()while True:try:data = await websocket.receive_text()print("receive:",data)if data=="ping":await websocket.send_text("pong")else:json_data = json.loads(data)                    ###do somethingresponse_data = {"code": 200,"left":round(lv_now,2),"right":round(rv_now,2)}await websocket.send_text(json.dumps(response_data))except WebSocketDisconnect:manager.disconnect(websocket)await manager.broadcast("A client disconnected.")import uvicornconfig = uvicorn.Config(app=app, host="0.0.0.0", port=9000)server = uvicorn.Server(config=config)singletonThread = threading.Thread(target=server.run)singletonThread.setDaemon(True)  singletonThread.start()

五、web端实现

web端使用与手机远程操控，主要布局设计如下：
各元素数值排列，适合手机端显示。

web端主要实现几个元素为：

（1）视频显示

此处采用标签连接mjpeg_streamer的流，实现视频画面的实时获取，在wif的环境下，实时性还是可以的。如web端不在与服务端同一台机器，则localhost改为服务端的ip地址，实现局域网远程获取画面。

<img style="-webkit-user-select: none; background-color: hsl(0,8%, 25%);" src="http://localhost:8000/my_camera" width="366*2" height="274*2">

（2）驾驶盘的实现

凭着简洁的思想，驾驶盘采用类似王者等手游的手柄效果，通过拖宅一个焦点在大圆内运动，实现小车两轮速度指令的获取。主要要点是：
1）焦点只能在大圆所在区域运动。

主要代码如下：

 function onMouseMove(e) {if (isDragging) {const centerX = e.clientX - bigCircle.getBoundingClientRect().left - (smallCircle.offsetWidth / 2);const centerY = e.clientY - bigCircle.getBoundingClientRect().top - (smallCircle.offsetHeight / 2);clampPosition(centerX, centerY); updateCoordinates(centerX, centerY);}}function clampPosition(centerX, centerY) {const maxRadius = bigCircle.offsetWidth / 2;let r=calculateDistanceFromCenter(centerX, centerY);let xy;if (r>maxRadius){xy=[prev_x,prev_y];}else{xy=[centerX,centerY];prev_x=centerX;prev_y=centerY;}const x=xy[0];const y=xy[1];xx=x;yy=y;// 设置小圆的左边距smallCircle.style.left = `${x}px`;// 设置小圆的上边距smallCircle.style.top = `${y}px`;}

2）当手或者鼠标释放时，焦点自动回到原心，同时速度指令缓慢归0，这样的目的是当速度较大行驶时，有个缓冲，不至于突然归0，导致击杀。

主要代码如下：

  function returnToCenter() {smallCircle.style.transition = 'all 0.3s ease-out';smallCircle.style.left = `${initialX}px`;smallCircle.style.top = `${initialY}px`;    decreaseValueR()}function decreaseValueR() {const interval = setInterval(() => {VL=dvv(VL);VR=dvv(VR);   console.log(`vv: ${VV},vl:${VL},vr:${VR}`);    if (VR==0 && VL==0){clearInterval(interval);console.log('R has reached 0');}    if (VV > 0) {VV -= maxV/5;if(VV<0)VV=0;//console.log(`vv: ${VV},vl:${VL},vr:${VR}`);} else if(VV<0) {    VV += maxV/5;       if(VV>0)VV=0;         }sendupdate();}, 100);}

3）捕捉小圆的角度，以及小圆离开圆心的距离，并通过一些坐标变换，换算成小车速度，左右轮速分配比例等

此处canvas坐标是x轴在上，向右为正，y轴在左，向下为正。而我们方向盘的习惯是跟常规解析几何坐标系相同，这里需要做一些变换，来计算小圆跟x轴的夹角，实际上求出来夹角正好正负相反。

function calculateAngleWithXAxis(x, y) {const centerX = initialX;const centerY = initialY;const deltaX = x - centerX;const deltaY = y - centerY;const angle = -Math.atan2(deltaY, deltaX) * (180 / Math.PI); // 夹角刚好正负相反Convert radians to degrees    return angle;}

4）设计了左右两个扇形死区。主要作用一个是避免速度在死区内振荡，因为人的手指也有抖动的时候，二个是把原地旋转刚好做到这个驾驶盘里面，实现了简洁性。
死区的处理：

if(a>=5 && a<175){//go forwardVV=r/maxRadius*maxV;VR=VV*2*rR;VL=VV*2*rL;}else if(a>-175 && a<-5){//go backwordVV=-r/maxRadius*maxV;VR=VV*2*rR;VL=VV*2*rL;}else if(a<=5&&a>=-5){VV=r/maxRadius*maxV;VR=-VV;VL=VV;}else if(a<=180&&a>=175){VV=r/maxRadius*maxV;VR=VV;VL=-VV;}else if(a>=-180&&a<=-175){VV=r/maxRadius*maxV;VR=VV;VL=-VV;}

（3）心跳

心跳主要是为了维持远程操控的生命周期，防止一旦超出wifi范围，失去心跳后，小车会立即停止。

整体的操控效果如下：

web端配套资源源代码已经上传，下载地址

六、总结

总体来说，在仿真环境下，操控体验还是比较顺畅。主要一些问题是，摄像头的视野较为狭窄，仿真环境中已经使用了120度的广角，一个措施是更改摄像头的安装位置，装的高一些，看到车头和更广的环境，这样有利于远程驾驶。还有就是，可以把画面做得更大一些。
仿真环境vrep的api，sim.py好像长久获取图像不是很稳定，运行一段实际会出现一些内存错误，但不影响学习研究。下篇，我们将此技术用于实际小车的操控。

七、源码或环境

web端配套资源源代码已经上传，下载地址
仿真配套资源已经上传：下载地址

[------------本篇完--------------------------]

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