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GitHubDans le domaine de l'équipement sportif intelligent et de la robotique, permettre aux véhicules autonomes d'identifier et de collecter les balles de tennis dispersées constitue un défi majeur pour la réalisation d'un système de ramassage de balles intelligent.
Les solutions traditionnelles reposent sur la détection infrarouge ou ultrasonique, qui ont des portées de reconnaissance limitées et ne peuvent pas distinguer les types de cibles.
À cette fin, les fabricants de robots intelligents ont adopté la technologie de reconnaissance par caméra intelligente OpenMV de SingTown, intégrant la vision artificielle, la reconnaissance d'images et les algorithmes de planification de trajectoire pour construire un système capable d'identifier plusieurs balles de tennis dans un rayon de 15 mètres, de calculer leurs coordonnées et de planifier des trajectoires automatisées de récupération des balles.
Cette solution est largement appliquée dans des scénarios tels que les terrains d'entraînement de tennis, les robots sportifs intelligents et les équipements d'entraînement auxiliaires sans pilote, améliorant considérablement l'efficacité de récupération des balles et le niveau d'intelligence.

Les fabricants de robots intelligents utilisent la technologie de reconnaissance de caméra intelligente OpenMV de SingTown pour réaliser l'identification automatique, le positionnement et la planification de trajectoire des balles de tennis.
Ce système de vision embarqué répond aux exigences flexibles de déploiement en périphérie. En installant simplement la caméra au-dessus du chariot de ramassage de balles, l'IA embarquée de la caméra peut accomplir de manière autonome les tâches de reconnaissance. Utilisant un objectif grand angle pour capturer les images du terrain, il emploie un algorithme composite combinant la reconnaissance des couleurs, la détection des caractéristiques circulaires et le calcul des distances pour identifier et localiser plusieurs balles de tennis dans le cadre.
Une fois l'identification terminée, le module OpenMV calcule les coordonnées spatiales réelles de la balle de tennis en utilisant les coordonnées d'image et un modèle de conversion géométrique, puis transmet les résultats via le port série à l'unité de contrôle STM32.
STM32 intègre les données de coordonnées en temps réel avec les algorithmes de planification cinématique pour calculer le chemin optimal de collecte de balles (comme la priorité de proximité, l'évitement d'obstacles, etc.), contrôlant le véhicule pour naviguer séquentiellement vers les points cibles et exécuter l'action de ramassage.
La portée de reconnaissance du système s'étend jusqu'à la moitié d'un terrain de tennis (environ 15 mètres). Pour faire face aux variations d'éclairage et aux facteurs d'interférence sur le terrain (tels que les chaussures, les lignes de délimitation, les ombres, etc.), le système utilise des mécanismes de filtrage et de suivi de cibles, permettant à l'algorithme de maintenir des capacités de reconnaissance stables et précises dans des scénarios complexes.
Cette solution réalise une boucle fermée complète allant de la reconnaissance visuelle au calcul des coordonnées, à la planification de trajectoire et à la collecte automatique de balles, permettant au robot collecteur de balles de posséder véritablement une vision et des capacités décisionnelles d'intelligence artificielle caractérisées par une "perception précise, un mouvement exact et une récupération efficace".

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