SingTown Technology gör det möjligt för robotar att "se, gå och tänka," vilket maximerar tävlingsprestandan!

I olika robottävlingar är igenkänning av spårgränser en kärnförmåga för robotar för att uppnå automatisk spårning, vägplanering och styrningsbeslut.
Traditionella infraröda eller enpunktsfotoelektriska sensorer kan endast upptäcka färgskillnader och är oförmögna att känna igen linjevinklar och krökningsinformation.
För detta ändamål använder utbildningsrobotstillverkare SingTowns OpenMV intelligenta kamerateknik för igenkänning, vilket integrerar AI-maskinseende och bildgeometriska beräkningsalgoritmer för att uppnå realtidsigenkänning, vinkelmätning och positionsspårning av spårgränslinjer (som den gula-grå övergångslinjen).
Detta system kan användas i stor utsträckning inom områden som tävlingar med smarta bilar, autonoma modellbilar och utbildningsplattformar för programmering, vilket ger robotar högnoggranna visuella navigationsförmågor.

Utbildningsrobotstillverkare använder SingTown Technologys OpenMV intelligenta kamerateknik för att uppnå automatisk spåridentifiering och realtidsstyrning.

Installera en kamera i robotens främre del för att överblicka markspårområdet. Systemet är utrustat med datorseende och bildigenkänningsteknik, som kan automatiskt extrahera spårgränslinjer (gul-grå eller svart-vita avskiljningslinjer) genom färgtröskelsegmentering, kantdetektering och linjeanpassningsalgoritmer (Hough-transform), samtidigt som det beräknar linjens mittposition och vinkel i realtid.

Erkänningsalgoritmens utdata inkluderar: koordinaterna (x, y) för linjesegmentets mittpunkt, som används för att bestämma robotens avvikelse i förhållande till spåret; och lutningsvinkeln θ, som används för att beräkna robotens styrriktning och korrigeringsvinkel.

När roboten avviker från spårets mittlinje eller upplever en plötslig förändring i gränsvinkeln, överför systemet omedelbart positions- och vinkeldata till huvudkontrollenheten STM32 via seriell port eller I²C-gränssnitt, vilket möjliggör styrkorrigering och hastighetskontroll.

OpenMV:s inbyggda visionmodul upprätthåller stabil drift under starkt ljus, skuggor och markreflektioner. Genom att utnyttja dess flexibla och effektiva AI på enheten och kantdistributionsförmåga kan dess igenkänningsfrekvens nå 60 bilder per sekund, vilket möjliggör verklig realtidsnavigationskontroll.

Genom denna lösning har tillverkare av pedagogiska robotar implementerat ett maskinseendebaserat system för spårigenkänning och vinkelmätning, vilket gör att robotarna kan "se spåret, förstå riktningen och köra intelligent." Detta har avsevärt förbättrat tävlingsprestandan och de intelligenta styrförmågorna.