SingTown Technology ermöglicht es Robotern, "zu sehen, zu gehen und zu denken", um die Wettbewerbsleistung zu maximieren!

Bei verschiedenen Roboterwettbewerben ist die Erkennung von Streckengrenzlinien eine Kernfähigkeit für Roboter, um automatische Verfolgung, Wegplanung und Lenkentscheidungen zu erreichen.
Traditionelle Infrarot- oder Einpunkt-Photoelektrosensoren können lediglich Farbunterschiede erfassen und sind nicht in der Lage, Linienwinkel und Krümmungsinformationen zu erkennen.
Zu diesem Zweck setzen Hersteller von Bildungsrobotern die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown ein, die KI-Maschinenvision und Bildgeometrie-Berechnungsalgorithmen integriert, um die Echtzeiterkennung, Winkelmessung und Positionsverfolgung von Streckengrenzlinien (wie der gelb-grauen Trennlinie) zu ermöglichen.
Dieses System kann in Szenarien wie Smart-Car-Wettbewerben, autonomen Modellfahrzeugen und Bildungsprogrammierplattformen weitreichend eingesetzt werden und verleiht Robotern hochpräzise visuelle Navigationsfähigkeiten.

Bildungsroboterhersteller nutzen die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown Technology, um automatische Spuridentifikation und Echtzeit-Lenkungssteuerung zu erreichen.

Installieren Sie eine Kamera am vorderen Ende des Roboters, um den Bodenstreckenbereich zu überblicken. Das System ist mit Computer Vision und Bilderkennungstechnologie ausgestattet und kann durch Farbwertsegmentierung, Kantenerkennung und Linienanpassungsalgorithmen (Hough-Transformation) automatisch Streckengrenzlinien (gelb-graue oder schwarz-weiße Trennlinien) extrahieren, während es gleichzeitig die Mittelposition und den Winkel der Linie in Echtzeit berechnet.

Die Erkennungsalgorithmus-Ausgaben umfassen: die Koordinaten (x, y) des Mittelpunkts des Liniensegments, die zur Bestimmung der Abweichung des Roboters von der Spur verwendet werden; und den Neigungswinkel θ, der zur Berechnung der Lenkrichtung und des Korrekturwinkels des Roboters dient.

Wenn der Roboter von der Streckenmitte abweicht oder eine plötzliche Änderung des Grenzwinkels auftritt, überträgt das System sofort Positions- und Winkeldaten über die serielle Schnittstelle oder I²C-Schnittstelle an die Hauptsteuerung STM32, wodurch Lenkkorrektur und Geschwindigkeitsregelung ermöglicht werden.

Das OpenMV eingebettete Vision-Modul gewährleistet einen stabilen Betrieb bei starkem Licht, Schatten und Bodenreflexionsbedingungen. Durch die Nutzung seiner flexiblen und effizienten On-Device-KI- und Edge-Deployment-Fähigkeiten kann seine Erkennungsrate 60 fps erreichen, was eine echte Echtzeit-Navigationssteuerung ermöglicht.

Mit dieser Lösung haben Hersteller von Bildungsrobotern ein maschinelles bildbasiertes System zur Spurerkennung und Winkelmessung implementiert, das Robotern ermöglicht, "die Spur zu sehen, die Richtung zu verstehen und intelligent zu fahren". Dies verbessert die Wettbewerbsleistung und die intelligenten Steuerungsfähigkeiten erheblich.