Arduinoとサーボで実現する精密物体追跡システム：OpenCV顔検出＋パンチルト制御

部品と材料

部品	数量	備考
Arduino UNO	1	サーボ制御用
汎用カメラ（Webカメラ等）	1	映像入力用
サーボモータ Tower Pro MG996R	2	パン（水平）チルト（垂直）用
Arduino処理用PC	1	Processing実行環境

使用アプリ・オンラインサービス

• Arduino IDE
• Processing（OpenCV for Processingライブラリ必須）

プロジェクト概要

物体追跡はコンピュータビジョンの重要なタスクです。高性能PCの普及、高画質・低価格カメラの登場、自動映像解析ニーズの高まりにより、追跡アルゴリズムへの関心が急増しています。映像解析の3ステップは：

1. 注目すべき移動物体の検出
2. フレーム間での物体追跡
3. 軌跡解析による振る舞い認識

応用分野：歩行認識・自動物体検出、自動監視（不審行動検知）、動画索引・検索、HCI（ジェスチャー認識・視線追跡）、交通監視、車両ナビゲーション（障害物回避・経路計画）など。

本システムの特徴

CCTVカメラ映像から対象を検出・追跡し、監視室からレーザー搭載ロボットアームで物理的に追尾するリアルタイムシステムです。パンチルト機構により、映像フレーム内の全座標をカバーします。

ソフトウェア構成

Processing側（PC実行）

2種類のスケッチを用意：

1. マウスドラッグ手動制御版（mouse_drag_fina_larduino_workinh_code.ino）
   マウス座標をサーボ角度に変換し、シリアル送信。OpenCVで顔検出も並行表示。
2. 自動顔追跡版（facetracking_procesing_final_code.pde）
   OpenCVのCASCADE_FRONTALFACE分類器で顔を検出し、検出矩形の中心座標をサーボ角度へ変換して自動追尾。

共通仕様：

• 映像解像度：320×240（640×480を半分に縮小）
• シリアル通信：9600bps、パン角度・チルト角度・終端コード(255)の3バイト送信
• 角度変換：pan = constrain(180 - mouseX*180/width, 0, 180) 等
• Arduinoからのエコーバック（3バイト受信で完了判定）を確認

Arduino側（サーボ駆動）

mouse_drag_fina_larduino_workinh_code.ino（Arduino用）

• Servo.hライブラリ使用
• パン用サーボ：D9、チルト用サーボ：D11
• 初期角度：90°/90°
• シリアル受信で3バイト読み取り、終端コード(255)確認後にサーボへ書き込み

#include 
byte inBytes[3];
Servo panservo;
Servo tiltservo;
int panangle = 90;
int tiltangle = 90;

void setup(){
  Serial.begin(9600);
  panservo.attach(9);
  tiltservo.attach(11);
}

void loop() {
  if(Serial.available() > 0){
    inBytes[0] = inBytes[1];
    inBytes[1] = inBytes[2];
    inBytes[2] = Serial.read();
    if(inBytes[2] == 255) {
      Serial.write(inBytes,3);  // エコーバック
      panangle = inBytes[0];
      tiltangle = inBytes[1];
      panservo.write(panangle);
      tiltservo.write(tiltangle);
    }
  }
}

必要なライブラリ

OpenCV for Processing：https://github.com/atduskgreg/opencv-processing からインストール必須。

カスタムパーツ・エンクロージャ

CADファイルリンク：記事参照（ロボットアーム機構部の3Dデータ）

まとめ・展望

このプロジェクトは、PC側の高度な画像処理（OpenCV顔検出）と、Arduino側のリアルタイムサーボ制御をシリアル通信で連携させた、古典的だが実用的な「パンチルト追跡システム」の好例です。Processingを使うことで、OpenCVのJavaバインディングを手軽に利用でき、プロトタイピングが高速化されています。

課題・改善点：

• サーボの応答速度・精度（MG996Rはアナログサーボで50Hz制御、デジタルサーボなら300Hzでより滑らか）
• 複数顔検出時のターゲット選択ロジック（現状は最初に検出された顔）
• カメラキャリブレーションとサーボ角度の幾何学的マッピング（現在線形近似）
• レーザーポインタ搭載時の安全性確保（クラス2以下、アイセーフ設計）

発展形として、カラートラッキング、光流法、ディープラーニングベースの物体検出（YOLO等）への置換、複数カメラによる立体追跡、ロボットアームへの拡張などが考えられます。