SingTown Technology mahdollistaa robottien "näkemisen, kävelemisen ja ajattelun", maksimoiden kilpailusuorituksen!

Eri robottikilpailuissa radan rajojen tunnistaminen on keskeinen kyky roboteille saavuttaa automaattinen seuranta, reittisuunnittelu ja ohjauspäätökset.
Perinteiset infrapuna- tai yksipisteiset fotosensorit voivat havaita vain värierot eivätkä kykene tunnistamaan viivojen kulmia ja kaarevuustietoja.
Tätä varten koulutusrobottien valmistajat ottavat käyttöön SingTownin OpenMV-älykameran tunnistusteknologian, yhdistäen tekoälyn koneenäön ja kuvageometrian laskenta-algoritmit reunan tunnistamiseen, kulman mittaamiseen ja sijainnin seurantaan reunan rajoitusviivoille (kuten kelta-harmaa rajaviiva) reaaliajassa.
Tätä järjestelmää voidaan laajasti soveltaa esimerkiksi älykkäissä autokilpailuissa, itseohjautuvissa malliautoissa ja opetuskäyttöön tarkoitetuissa ohjelmointialustoissa, mikä tarjoaa roboteille korkeatarkkuuksisen visuaalisen navigointikyvyn.

Koulutusrobottien valmistajat hyödyntävät SingTown Technologyn OpenMV-älykästä kameratunnistusteknologiaa saavuttaakseen automaattisen radantunnistuksen ja reaaliaikaisen ohjauksen.

Asenna robottiin etupäähän kamera, joka valvoo maan raidealuetta. Järjestelmä on varustettu tietokonenäön ja kuvien tunnistusteknologialla, ja se pystyy automaattisesti erottamaan raiderajat (kelta-harmaa tai musta-valkoinen jakoviiva) väriraja-arvon segmentoinnin, reunantunnistuksen ja viivasovitusalgoritmien (Hough-muunnos) avulla, samalla laskien reaaliaikaisesti viivan keskipisteen ja kulman.

Tunnistusalgoritmin tulosteisiin kuuluvat: viivasegmentin keskipisteen koordinaatit (x, y), joita käytetään robotin radasta poikkeaman määrittämiseen; sekä kallistuskulma θ, jota käytetään robotin ohjaussuunnan ja korjauskulman laskemiseen.

Kun robotti poikkeaa radan keskilinjasta tai rajakulman äkillinen muutos havaitaan, järjestelmä välittää välittömästi sijainti- ja kulmatiedot pääohjaimelle STM32 sarjaportin tai I²C-liitännän kautta, mahdollistaen ohjauskorjaukset ja nopeuden säätelyn.

OpenMV-upotettu näkömoduuli ylläpitää vakaa toiminta vahvassa valossa, varjoissa ja maan heijastusolosuhteissa. Hyödyntäen sen joustavia ja tehokkaita laitteistossa olevia tekoäly- ja reunaan käyttöönotto-ominaisuuksia, sen tunnistusnopeus voi saavuttaa 60fps, mahdollistaen todellisen reaaliaikaisen navigointiohjauksen.

Tämän ratkaisun avulla koulutusrobottien valmistajat ovat toteuttaneet koneenäköön perustuvan radantunnistus- ja kulmanmittausjärjestelmän, mikä mahdollistaa robottien "nähdä radan, ymmärtää suunnan ja ajaa älykkäästi", parantaen merkittävästi kilpailusuorituskykyä ja älykkäitä ohjauskykyjä.