“优必选“杯2021中国机器人技能大赛--赛后总结

目录

      • 前言
      • 参赛所需
      • 参赛团队
      • 项目过程
        • AprilTag视觉定位
        • walk
        • dance
        • 比赛流程
      • 取得成绩
      • 项目小结

前言

这里是果力成,今天分享的是关于"优必选"杯2021年中国机器人技能大赛,记录项目过程中遇到的问题和小伙伴们一起奋斗的经历,算是赛后总结了.


参赛所需

  1. 工具: 树莓派 YanShee机器人
  2. 语言: python Linux

YanShee官网
YanShee是优必选教育面向高中和大学生开发的一款开源人形机器人教学平台。优必选yanshee机器人采用Raspberry Pi+STM32开放式硬件平台架构,配套多种开源传感器包,提供专业开源学习软件,支持BLockly、Python、Java、C/C++等多种编程语言学习及多种AI应用的学习和开发。
在这里插入图片描述

此次我们所参与的比赛也是来自主办方提供的机器人

参赛团队

团队成员:两名指导老师以及三名学生。比赛前期去参加学院技能展示月活动,从避障迷宫小车,F165-U室内编队无人机,激光切割机等有趣的东西上学习,顺便玩一玩。


项目过程

  1. 机器学习
    此次大赛有很多分支项目,而我们参加的正是机器学习项目.机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能。
  2. 项目开发
    运用开发指南,python语言编写程序对YanShee机器人进行调试,在树莓派内执行,达到机器人
    行走
    转向
    AprilTag视觉定位
    物体识别
    语音对话
    肢体动作模仿
    等功能.
  3. 开发工具: MobaXterm或者Xshell; VNC viewer; filezilla;
    PyCharm.
下面贴出机器人调试的部分相关代码
AprilTag视觉定位
import YanAPI
import time

YanAPI.start_aprilTag_recognition(tags=[{'id': 1, 'size': 0.06}])
while True:
    ret = YanAPI.get_aprilTag_recognition_status()
    if ret['data']['AprilTagStatus'] == []:
        print('no find tags')
        time.sleep(1)
    else:
        result = ret['data']['AprilTagStatus'][0]
        if result['position-z'] <= 0.20:
            break
        print(result['position-x'] < -0.06)
        if result['position-x'] < -0.06:  # Tag在机器人右侧
            YanAPI.sync_play_motion(name='walk', direction='left', speed='slow', repeat=2)

            # put_motions("walk", "right", "slow", 2)
            time.sleep(1)

        elif result['position-x'] > 0.06:
            YanAPI.sync_play_motion(name='walk', direction='right', speed='slow', repeat=2)

            # put_motions("walk", "left", "slow", 2)
            time.sleep(1)
        else:
            YanAPI.sync_play_motion(name='walk', direction='forward', speed='normal',repeat=1)
            YanAPI.sync_play_motion(name="reset")


这里的AprilTag标识追踪,我们要达到的目的是让机器人在摄像头检测到标识后向前行走,到设定的距离后停止.在次过程中,因为机器人本身调试过多后关节处的舵机有时会产生误差,导致走偏,所以我们在这个问题上陷了许久,机器人都来回换了三个.所幸后续也解决了.

walk
import YanAPI
import time
def tt():
    ip_addr = "192.168.43.185"
    YanAPI.yan_api_init(ip_addr)
    res = YanAPI.start_play_motion(name="walk",direction="forward",speed="normal",repeat=3)
    time.sleep(10)
    print(res)
    YanAPI.sync_play_motion(name="reset") #做一个其他的motion可以打断walk

    res1=YanAPI.sync_do_color_recognition()
    time.sleep(5)
    print(res1)
    color_dict={"no color detected":"没有检测到颜色","green":"绿","red":"红","blue":"蓝","yellow":"黄"}
    result=res1["data"]["color"][0]["name"]
    for key in color_dict:
        if(key==result):
            color_res1=color_dict[key]
        print("\n识别到颜色为:"+color_res1+"色")

if __name__ == '__main__':
    tt()
dance
def m():
    ip_addr = "192.168.43.148"
    YanAPI.yan_api_init(ip_addr)
    res=YanAPI.start_play_motion(name="LittleApple")
    print(res)
    time.sleep()
    print(m)

    res=YanAPI.start_play_motion(name="Stop")
    print(res)

if __name__ == '__main__':
        m()

比赛流程
  1. 机器人走出启动区右转,进行物体识别
    在这里插入图片描述
  2. 机器人后退左转回到主路线,进行标识识别追踪前进到指定位置
    在这里插入图片描述
  3. 机器人转向摆正到指定区域,进行肢体动作模仿
    在这里插入图片描述

取得成绩

最终比赛结果也是比较不错,在与全国许多高校竞争中获得了比赛的冠军.老师还请我们整了一顿大餐,不亦乐乎~
在这里插入图片描述


项目小结

学习参赛很累,那段时间自由支配的时间确实很少,但也从中收货到了很多东西,这值得十分开心的.画上圆满句号

"追求的后面没有句号,人生也永远没有太晚的开始,只要你听从内心的召唤,勇于迈出第一步,人生的风景就永远是新奇的,美妙的."
### 回答1: Yanshee机器人是一款基于ROS操作系统的智能教育机器人,其结构主要包括以下部分: 1. 机身:Yanshee机器人采用通过3D打印技术制造的机身外壳,该外壳由ABS材料制成,具有轻量、防摔、耐用等特点。 2. 头部:Yanshee机器人头部内置了一个高清摄像头、两个超声波传感器、一组红外传感器、两个麦克风以及一个扬声器。 3. 手臂:Yanshee机器人配备了两只手臂,每只手臂由三个舵机控制,可完成多种动作。 4. 底盘:Yanshee机器人底盘采用了全向轮设计,可以实现360度旋转,从而实现更加灵活的移动。 5. 电源系统:Yanshee机器人采用可充电锂电池供电,电池容量为2200mAh,可以提供长达3小时的续航时间。 6. 控制系统:Yanshee机器人采用基于ROS的控制系统,可以与其他ROS平台的设备进行通信,实现更加丰富的功能。 ### 回答2: Yanshee机器人的结构是由多个关键组件构成的。首先是机器人的机械结构,它包括了头部、身体和四肢。机器人的头部是一个拥有摄像头、麦克风和板载计算设备的独立单元,用于感知和处理环境信息。身体部分是由多个连接的关节组成的,这些关节允许机器人做出灵活的动作和移动。四肢包括了头部上的手臂和底部的轮子,手臂可以进行抓取和搬运操作,轮子则用于机器人的移动和平衡。 除了机械结构,Yanshee机器人还配备了多种传感器,以实现更精确的环境感知。例如,它具有激光雷达、红外传感器和触摸传感器等。激光雷达用于测量周围环境的距离,红外传感器可以检测到物体的热量和红外辐射,触摸传感器则能感知到物体的接触和压力。 在软件方面,Yanshee机器人搭载了一套完整的操作系统和机器学习算法。操作系统提供了可编程的接口,使用户能够进行开发和定制机器人的行为。机器学习算法则让机器人能够通过学习不断改进自己的表现和适应环境。 总的来说,Yanshee机器人的结构是多模块的,具备机械结构、各种传感器以及强大的软件系统,这些组成部分相互配合,使得机器人能够在各种环境中执行各类任务,并实现人机交互与协作。
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