RoboMaster-CV
项目简介
RoboMaster-CV是为西北工业大学WMJ机器人战队开发的一个针对RoboMaster比赛的视觉识别模块，旨在提高机器人在比赛中的自主性和准确性。该模块基于OpenCV库，通过图像处理和机器学习技术，实现了目标检测、跟踪、识别、定位等功能，为机器人提供了强大的视觉支持。
项目成果：
- RoboMaster2021机甲大师步兵竞速与智能射击(中部分区赛), 一等奖; 2021.08
- RoboMaster2021机甲大师步兵竞速与智能射击全国总决赛, 一等奖; 2021.08
- RoboMaster2021机甲大师超级对抗赛(中部分区赛), 一等奖; 2021.08
- RoboMaster2021机甲大师超级对抗赛全国总决赛, 24强; 2021.08
- RoboMaster2021机甲大师高校联盟赛步兵对抗赛(西北站), 甲级队伍二等奖；2021.04
- RoboMaster2021机甲大师高校联盟赛3V3对抗赛(西北站), 冠军; 2021.04
- RoboMaster2021机甲大师高校联盟赛3V3对抗赛(山东站), 冠军; 2021.04
- 软件著作权： 基于OpenCV的装甲板识别与定位系统V1.0
- 软件著作权： 基于OpenCV的能量机关识别及运动位置预测系统V1.0
功能特点
- 目标检测：使用传统视觉处理的方法进行目标检测，能够快速部署到移动设备(miniPC)中并保证高度实时性(10ms/帧)。算法基于OpenCV进行视觉图像预处理轮廓提取、特征匹配等操作，能够准确装甲板的目标。
- 目标识别：使用HOG+SVM的数字识别算法，对装甲板数字ID进行识别，确保识别目标的准确性。
- 目标跟踪：针对场上相同ID的目标唯一性，基于决策树对装甲板目标进行跟踪目标匹配及筛选。同时使用卡尔曼滤波器进行目标跟踪，保证目标在运动过程中的稳定性。
- 目标定位：使用基于特征点匹配的算法，对装甲板进行定位，确保目标位置信息的准确性。同时开发单双目切换的视觉定位算法，确保定位系统的稳定性。
- 系统集成：将上述功能模块进行集成，实现一个完整的视觉识别系统，为机器人提供实时、准确的视觉信息。
技术优势
- 高实时性：基于OpenCV库，算法高度实时，能够满足RoboMaster比赛对实时性的要求。
- 低算力要求：算法部署在miniPC上，对硬件要求较低，能够满足RoboMaster比赛对硬件性能的要求。
- 高准确性：算法经过多次优化和测试，能够准确识别和跟踪目标，提高比赛中的自主性和准确性。
- 灵活可扩展：算法模块化设计，易于扩展和升级，能够满足未来比赛的需求。
检测结果可视化：
效果展示：
识别第一视角效果可视化：
自瞄测试视频-击打旋转装甲板：
自瞄测试视频-哨兵机器人自动索敌：
自瞄测试视频-击打快速直线移动目标：
自瞄测试视频-跟踪可视化：
