【後編】プラレールを量子シミュレーションで自動運転!

Tomohiro Mochida
6月23日
読了時間: 3分

前回は環境構築やカメラ映像の確認までを紹介しました。今回は、カメラ映像から取得した座標の記録と、Arduinoを使った電車の制御について書いていきます。

🧭 Step 1: 座標ファイルの確認と前処理

マーカー検出のコードを実行すると、マーカー位置のデータが座標.csv に保存されます。

📌 ポイント：

ファイルを開くと、ID・X座標・Y座標などが並んでいます。
IDが「0」や「1」のデータは初期値や誤検出である可能性があるので、削除してください。

ExcelやGoogleスプレッドシートで直接編集OKです。

#マーカー検出のコード

import cv2, os

import numpy as np

# import matplotlib.pyplot as plt

import time

import csv





"""

2点記録すること

rで記録

qで終了

"""





csv_file = '座標.csv'





#カメラ

cap = cv2.VideoCapture(0)



#カメラ設定

cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)

cap.set(cv2.CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25)

cap.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE, -4)

cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, 0.25)



#ArUco

aruco = cv2.aruco

#4x4マーカーの辞書

dictionary = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_4X4_50)





current_id = 0

print(f'current_id = {current_id}')



while 1:

    # print(f'current_id = {current_id}')

    

    #カメラキャプチャ

    ret, frame = cap.read()

    

    #表示

    # cv2.imshow('frame', frame)

    

    #マーカー検出

    corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(frame, dictionary)

    # print(corners[0][0][0])

    

    #写真に書き込み

    aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids, borderColor=(0, 0, 255)) #BGR

    

    #表示

    cv2.imshow('frame', frame)

    

    

    key = cv2.waitKey(10) & 0xFF

    

    #qで終了

    if key == ord('q'):

        break

    

    #rで記録

    if key == ord('r') and len(corners) > 0:

        

        

        # 新規作成時のみヘッダーを書き込む

        if not os.path.isfile(csv_file):

            with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:

                writer = csv.writer(f)

                writer.writerow(['ID', 'x', 'y'])

        

        with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:

            writer = csv.writer(f)

            

            # データを追記

            writer.writerow([current_id, int(corners[0][0][0][0]), int(corners[0][0][0][1])])

        

        print(f'記録しました {current_id}, {int(corners[0][0][0][0])} {int(corners[0][0][0][1])}')

        current_id += 1

        

        time.sleep(0.1)

        print(f'current_id = {current_id}')

    



#カメラ解放

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

🎯 Step 2: 電車を動かして座標を記録

次に、プラレール車両の座標を実際に記録してみます。

🚂 実行手順：

座標.csvを作る。
電車を レール1 の上に置く。
プログラムを実行し、rキーを押して現在の座標を記録。
次に、電車を レール15 に移動させる。
もう一度 rキー を押して座標を記録。
終了したら、qキーでプログラムを終了。
座標.csv を開き、正しく2つの座標が追加されているか確認。

これで、決まった位置に電車が来たことを認識するための基礎データが取れました。

🔧 Step 3: Arduinoと接続して制御

いよいよ、PythonからArduinoを操作して、物理的に電車を動かす部分に入ります。

1. Arduinoスケッチの準備

servo.ino をArduino IDEで開きます。
サーボモーターなどを制御するコードが記載されています。

2. ポートの設定

3_小メインコース.py の中にある以下のコードを探し、自分のArduinoポートに書き換えます。

ser = serial.Serial('COM3', 9600) # Macなら '/dev/cu.usbmodemXXXX'

ポート名はArduino IDEの「ツール > ポート」から確認できます。

🧠 Step 4: PyTorchを使いたい場合（オプション）

もし将来的に、座標の予測や行動学習などを行いたい場合、PyTorchを使うと便利です。

import torch

このように読み込めれば、インストール成功です。今回の基本制御では必須ではありませんが、今後の応用で使います。

🚦 Step 5: メインコードを実行して一連の流れを確認

最後に、3_小メインコース.py をSpyder上で実行すると、

カメラでマーカーの座標を取得
対応する座標に達したときにArduinoから信号を送信
サーボやLED、他のパーツを動作させる

という一連の動作が行われます。

✅ 今回のまとめ

この後編では、

実際の座標の記録方法
CSVデータの整理
Arduinoとの連携方法

について紹介しました。

次回のブログでは、この一連の流れを通してまとめ直し、「初心者でもできる！プラレール×Python×Arduino活用術」として振り返っていきます。