機械人通過自帶的攝像頭對散落在地上的桌球進行識別，隨後進行拾取。本作品的主要難度在於如何在複雜的背景中準確地識別到桌球並跟蹤。以及在識別到桌球後如何使機械人準確的向桌球執行。
程式的鏈結
本次為挑戰盃的參賽的初代展示品，收集系統由涵道及其收集裝置組成。
需要解決：
1.機械設計應該方便桌球的收集和取出。
2.收集裝置需要較好的容錯性，當有大量的桌球在一起的時候不會堵塞
3.攝像頭的位置需要確定並且固定
下圖為初代樣品圖
基於視覺的機械人SLAM入門
安裝 如下 2 進入pangolin資料夾，建立編譯資料夾並且配置編譯。cd pangolin mkdir build cd build cmake dcpp11 no boosr 1.sudo make j8安裝命令如下 orb slam22.編譯orb slam2包 如下 cd lenovo r...
機械人視覺專案 視覺檢測識別 機械人跟隨（3）
嵌入式裝置，計算資源有限，對演算法的執行時間敏感。yolov3在tx2上能跑到5fps，但存在偶爾漏檢的情況。yolov3使用darknet。kcf雖然非常快，但很容易跟丟，對於目標形變 人的姿態變化 目標移動較快 目標離開場景等情況，效果較差。kcf使用opencv contrib的實現。dete...
機械人視覺專案 視覺檢測識別 機械人跟隨（16）
跟蹤丟失後再檢測時加上目標特徵匹配，是將第一幀檢測到的目標框中的特徵提取出來，具體可以採用尺度不變特徵sift，surf特徵提取，提取出來的特徵，能否以向量的形式儲存在變數中，再檢測時搜尋影象幀中的待確定目標區域 可能有數個這樣的roi 可以通過計算歐式距離的方式與第一幀影象中的特徵進行匹配，快速排...