Dicha optimización consiste en detectar donde se encuentra la línea del horizonte del mundo en la imagen, ya que la parte de la imagen que nos interesa (la carretera) se encuentra en el suelo y no va a encontrarse en ningún píxel superior del horizonte.
Una vez que hemos localizado la altura de esta línea, únicamente aplicamos el filtro HSV a partir de esa altura, lo que nos ahorra aproximadamente la mitad de los píxeles de la imagen.
El siguiente paso consiste en estimar el error que se observa en la imagen de la carretera que observa el robot comparado con algún tipo de referencia. Dicha referencia la encontramos colocando el robot en la recta principal del circuito. En esta posición, el robot se encuentra en la posición ideal, por lo que el error es 0. La referencia la tomamos calculando en que posición se encuentra el centro de la carretera en la imagen.
Debido a que la línea que encontramos nos proporciona más información de la necesaria para nuestro propósito, almacenamos la posición del la línea a 5 alturas diferentes en la imagen. Con esta información ya podemos calcular el error para implementar el controlador PID.
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