熟练掌握编程语言:C/C++、Python、Java、HTML、Matlab
熟练掌握技术栈:嵌入式软硬件集成开发、电机控制、机器人软硬件集成开发、计算机视觉、机器学习算法、Linux开发、ROS开发、IP开发
熟练掌握算法:常见路径规划算法、常见机器学习算法
一、全自动哨兵机器人
项目介绍:本项目开发了一套能够自主全向移动、感知场地环境、自主判断敌我信息、决策并主动攻击与防御的智能哨兵机器人系统。项目最终获得国家级二等奖。
负责内容:嵌入式芯片系统设计与开发;机器人底盘、云台运动控制
具体负责工作:
1.底盘自主移动:
a.基于直流无刷电机的全向底盘位置闭环控制;通过基于轮廓速度限制的时间最优梯形规划算法,完成速度优化;
b.基于上位机指令实现多种控制模式,包括:速度闭环控制、栅格地图中的两点巡逻、自旋全向移动。
2.两轴云台角度闭环目标追踪控制:
基于IMU获取云台末端位姿信息和上位机回传目标角度,使用串级PID实现两轴射击云台角度瞄准闭环控制,保证射击与自瞄稳定。
二、全自动物流搬运机器人
项目介绍:本项目实现了一个基于轮式里程计与IMU实现位置闭环控制的全向移动无人车,并在具有多任务点的模拟物流场景下,利用升降机械臂与末端物体识别相机完成特定工作。项目最终获得国家级三等奖。
负责内容:嵌入式芯片系统设计与开发;基于OpenCV的物块识别
具体负责工作:
1.底盘自主移动:
a.基于轮式里程计与IMU的场内定位模块的位置闭环控制,直流电机串级PID控制,实现麦轮底盘位置闭环控制。再通过图像识别所得物块相对位置进行微调。
2.路径规划:
基于Dijkstra算法,根据预先设置好的场内定点坐标,以及任务需求,规划最短路径,返回节点列表。
3.物块识别:
利用OpenCV库对图像进行高斯模糊,通道转换,颜色掩码,腐蚀等预处理,再去除画面背景,提取物块轮廓,坐标,为无人车任务规划提供信息,并为底盘闭环移动与机械臂闭环抓取提供坐标。
本项目开发了一套能够自主全向移动、感知场地环境、自主判断敌我信息、决策并主动攻击与防御的智能 哨兵机器人系统。 具体涉及技术栈:基于ARM Cortex-M4芯片嵌入式软硬件集成开发、计算机视觉、雷达定位导航
项目介绍:本项目实现了一个基于轮式里程计与IMU实现位置闭环控制的全向移动无人车,并在具有多任务点的模拟 物流场景下,利用升降机械臂与末端物体识别相机完成特定工作。 涉及技术栈:嵌入式芯片系统设计与开发;基于OpenCV的物块识别 1.底盘自主移动:基于轮式里程计与IM