stai cercando di creare un sistema a inseguimento.
credo ci siano molti sistemi, dall'utilizzo di software dedicato (che non conosco), a analizzare l'immagine e comprenderne lo spostamento, a usare usare la IA.
Qui un progetto che usa un software dedicato (Stellarium)
oppure, quel che era venuto in mente a me, forse più semplice per certi versi, è usare la libreria OpenCV
ammettendo di avere un Raspberry Pi e un camera module dedicato, l'approccio migliore è dividere il problema in due fasi: individuazione del centroide e correzione dell'errore.. mi sono fatto aiutare dalla AI per avere una pianificazione del progetto a scopo didattico:
1. Individuazione della stella (Computer Vision)
Invece di algoritmi complessi, usa la libreria OpenCV in Python. Il metodo più lineare è il seguente:
- Grayscale & Blur: Converti l'immagine in bianco e nero e applica un leggero filtro Gaussian Blur per eliminare il rumore del sensore.
- Thresholding (Soglia): Applica una soglia per isolare solo i pixel più luminosi (la stella).
- Momenti dell'immagine: Usa la funzione cv2.moments() per calcolare il baricentro (centroide) della macchia bianca.
- Il centro della stella sarà alle coordinate $(x, y)$.
- L'errore sarà $E_x = x_{centro\_immagine} - x_{stella}$ e $E_y = y_{centro\_immagine} - y_{stella}$.
2. Algoritmo di Controllo: Il "P" di PID
Per muovere i servomotori in modo fluido, non basta un comando "acceso/spento". L'approccio più semplice ed efficace è un Controllo Proporzionale (P):
- Calcoli l'errore (quanti pixel mancano al centro).
- Moltiplichi l'errore per una costante $K$ (guadagno).
- Muovi il servo di un angolo proporzionale al risultato.
Esempio: Se la stella è spostata di 10 pixel e $K = 0.1$, il servo si muoverà di 1 grado. Se è spostata di 2 pixel, si muoverà di 0.2 gradi. Questo evita oscillazioni violente.
3. Struttura del Software (Pseudo-codice)
Codice:
mport cv2
import time
# Inizializzazione camera e servi
center_x, center_y = (320, 240) # Esempio per risoluzione 640x480
k_prop = 0.05 # Costante di guadagno da calibrare
while True:
frame = camera.capture()
# 1. Pre-processamento
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 2. Trova il centroide
M = cv2.moments(thresh)
if M["m00"] != 0:
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])
# 3. Calcola l'errore e muovi i servi
error_x = center_x - cX
error_y = center_y - cY
move_servo_pan(error_x * k_prop)
move_servo_tilt(error_y * k_prop)
Considerazioni critiche- FPS e Esposizione: Le stelle sono deboli. Dovrai impostare un tempo di esposizione lungo nella Pi Camera, il che ridurrà i frame al secondo (FPS). Il software deve essere in grado di gestire un aggiornamento lento (es. 1 correzione al secondo).
- Backlash (Gioco meccanico): I servomotori economici hanno spesso dei giochi meccanici. Se il telescopio è pesante, considera l'uso di motori passo-passo (stepper) con riduzione, che offrono molta più precisione per l'astronomia.
- Rotazione di campo: Se usi una montatura altazimutale (su/giù, destra/sinistra), ricorda che per esposizioni molto lunghe le stelle sembreranno ruotare su se stesse, ma per un semplice puntamento al centro il sistema descritto sopra funzionerà perfettamente.