SingTown Technology permite a los robots "ver, caminar y pensar", maximizando el rendimiento en competencias.

En diversas competencias de robots, reconocer las líneas límite de la pista es una capacidad fundamental para que los robots logren el seguimiento automático, la planificación de rutas y las decisiones de dirección.
Los sensores infrarrojos tradicionales o los sensores fotoelectrónicos de un solo punto solo pueden detectar diferencias de color y son incapaces de reconocer información sobre ángulos y curvatura de líneas.
Para ello, los fabricantes de robots educativos adoptan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown, integrando visión artificial de IA y algoritmos de cálculo geométrico de imágenes para lograr el reconocimiento en tiempo real, la medición de ángulos y el seguimiento de posición de las líneas límite de la pista (como la línea de unión amarilla-gris).
Este sistema puede aplicarse ampliamente en escenarios como competencias de coches inteligentes, modelos de coches de conducción autónoma y plataformas educativas de programación, proporcionando a los robots capacidades de navegación visual de alta precisión.

Los fabricantes de robots educativos utilizan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown Technology para lograr la identificación automática de pistas y el control de dirección en tiempo real.

Instale una cámara en la parte frontal del robot para supervisar el área de la pista en el suelo. El sistema está equipado con tecnología de visión por computadora y reconocimiento de imágenes, capaz de extraer automáticamente las líneas límite de la pista (líneas divisorias amarillo-gris o blanco-negro) mediante segmentación por umbral de color, detección de bordes y algoritmos de ajuste de líneas (Transformada de Hough), mientras calcula en tiempo real la posición central y el ángulo de la línea.

Los resultados del algoritmo de reconocimiento incluyen: las coordenadas (x, y) del punto central del segmento de línea, utilizadas para determinar el desplazamiento del robot en relación con la pista; y el ángulo de inclinación θ, utilizado para calcular la dirección de giro y el ángulo de corrección del robot.

Cuando el robot se desvía del centro de la pista o experimenta un cambio repentino en el ángulo del límite, el sistema transmite inmediatamente los datos de posición y ángulo al control principal STM32 a través del puerto serie o la interfaz I²C, permitiendo la corrección de dirección y el control de velocidad.

El módulo de visión integrado OpenMV mantiene una operación estable bajo condiciones de luz intensa, sombras y reflejos del suelo. Aprovechando sus capacidades flexibles y eficientes de IA en el dispositivo y despliegue en el borde, su tasa de reconocimiento puede alcanzar 60fps, permitiendo un control de navegación verdaderamente en tiempo real.

A través de esta solución, los fabricantes de robots educativos han implementado un sistema de reconocimiento de pistas y medición de ángulos basado en visión artificial, permitiendo que los robots "vean la pista, comprendan la dirección y conduzcan de manera inteligente", mejorando significativamente el rendimiento en competencias y las capacidades de control inteligente.