SingTown Technologyはロボットに「見る、歩く、考える」能力を実現し、競技パフォーマンスを最大限に引き出します！

様々なロボット競技において、トラックの境界線を認識することは、ロボットが自動追従、経路計画、操舵判断を実現するための核心的な能力です。
従来の赤外線または単点式光電センサーは色の違いしか検出できず、線の角度や曲率情報を認識することができません。
このため、教育用ロボットメーカーはSingTownのOpenMVインテリジェントカメラ認識技術を採用し、AI機械視覚と画像幾何計算アルゴリズムを統合して、トラック境界線（例えば黄灰色の接合線）のリアルタイム認識、角度測定、位置追跡を実現しています。
このシステムは、スマートカー競技、自律走行モデルカー、教育用プログラミングプラットフォームなどのシナリオに広く適用でき、ロボットに高精度の視覚ナビゲーション能力を提供します。

教育用ロボットメーカーは、SingTown TechnologyのOpenMVインテリジェントカメラ認識技術を活用して、自動トラック識別とリアルタイムステアリング制御を実現しています。

ロボットの前端にカメラを設置し、地上のトラックエリアを見下ろす。システムはコンピュータビジョンと画像認識技術を備えており、色の閾値分割、エッジ検出、線形フィッティングアルゴリズム（ハフ変換）を通じて、トラックの境界線（黄灰色または黒白の分割線）を自動的に抽出することができ、同時に線の中心位置と角度をリアルタイムで計算します。

認識アルゴリズムの出力には、ロボットのトラックに対するオフセットを決定するために使用される線分の中心点の座標（x、y）と、ロボットの操舵方向と補正角度を計算するために使用される傾斜角度θが含まれます。

ロボットがトラックの中心から逸脱するか、境界角度の急激な変化が発生した場合、システムは直ちに位置および角度データをシリアルポートまたはI²Cインターフェースを介してメイン制御STM32に送信し、操舵補正と速度制御を可能にします。

OpenMV組み込みビジョンモジュールは、強光、影、地面反射の条件下でも安定した動作を維持します。柔軟で効率的なオンデバイスAIとエッジデプロイメント能力を活用し、認識率は60fpsに達し、真のリアルタイムナビゲーション制御を実現します。

このソリューションを通じて、教育用ロボットメーカーは機械視覚に基づくトラック認識と角度測定システムを実装し、ロボットが「トラックを見て、方向を理解し、知的に走行する」ことを可能にし、競技パフォーマンスと知的制御能力を大幅に向上させました。