我们使用了带有Arduino(克隆)的Raspberry Pi来控制移动平台。瓶子识别软件基于基于Haar功能的级联分类器,用于通过OpenCV进行对象检测。Raspberry Pi上的代码是用Python编写的,它提供了比C / C ++更快的开发时间,但是开销更大。事实证明,这很有用,因为该机器人在很短的时间内就赢得了比赛。该文档非常广泛,因为它是必需的,并且从初始构想到最终零件以及仿真文件的每个细节都可用。
机器人会避开障碍物,直到摄像机看到并识别出瓶子,一旦在Raspberry Pi上运行Python脚本检测到瓶子,其位置就会转发到Arduino板上,后者在状态机中托管主程序,并传递至下一个状态:抓瓶子。抓住瓶子后,归位系统非常简单:它使用指南针沿着回收区域的方向(地图的拐角)移动,一旦检测到墙壁(而不是障碍物),它就会跟随它直到到达拐角处。释放瓶子。重复。
最初的计划是使用2个红外传感器和摄像头进行障碍检测,但是摄像头速度太慢,最终模拟结果表明,更多的红外传感器将是一个更简单的解决方案,并且同样有效,因此我们决定使用4个红外传感器并且仅将相机用于瓶子检测。指南针传感器在摄像机后面的原始位置遇到了很多麻烦,事实证明建筑结构地板上的金属条正在影响指南针值,并将其更高地安装在解决此问题的桅杆上。
责任编辑:xj
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原文标题:基于树莓派的自动回收瓶子的智能机器人
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