目标跟踪机器人主板系统设计
机器人自主导航与目标跟踪算法研究
机器人自主导航与目标跟踪算法研究自主导航和目标跟踪是机器人领域研究的重要课题之一。
随着机器人技术的不断发展和应用的广泛推广，实现机器人的自主导航和目标跟踪能力对于提高机器人的智能化水平和应用领域的拓展具有重要意义。
本文将从机器人自主导航和目标跟踪算法的原理、方法和应用等方面进行研究和探讨。
一、机器人自主导航算法研究机器人自主导航是指机器人在不需要人为干预的情况下能够自主感知、自主决策和自主移动到指定的目标位置。
自主导航算法是实现机器人自主导航能力的关键。
1.1 环境感知：机器人在自主导航过程中需要能够感知环境信息，包括障碍物、地图信息、位置等。
常用的感知方法包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供精确的障碍物距离信息，摄像头可以获取环境中的图像信息。
1.2 地图构建：机器人需要具备地图构建的能力，能够将环境中的感知信息转化为地图信息。
常用的地图构建方法包括基于激光雷达的SLAM算法、基于视觉的SLAM算法等。
1.3 路径规划：机器人需要能够根据目标位置和环境信息生成合适的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法能够找到最优或近似最优的路径，使机器人能够快速且安全地到达目标位置。
1.4 运动控制：机器人需要能够通过运动控制实现自主导航。
运动控制算法可以根据机器人的特性和需求设计，包括速度控制、姿态控制等。
二、目标跟踪算法研究目标跟踪是指机器人能够自主追踪和识别环境中的目标对象，并能够实现实时的目标跟踪和定位。
目标跟踪算法是实现机器人目标跟踪能力的关键。
2.1 特征提取与匹配：目标跟踪算法首先需要提取目标的特征，如颜色、纹理、形状等。
然后通过特征匹配的方式将目标与背景进行区分。
2.2 运动估计：目标跟踪算法需要能够实时估计目标的运动状态，包括位置、速度等。
常用的运动估计方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
2.3 跟踪算法：目标跟踪算法有多种实现方式，包括基于模板匹配的目标跟踪算法、基于相关滤波的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法等。
基于Kinect体感控制的机器人全动作跟随系统设计
• 131•我国机器人产业正处于蓬勃发展的状态，中国已成为机器人应用的最大市场。
以机械臂为代表的工业机器人已大量应用于生产一线。
随着机器人应用不断深入，具有良好交互性的仿人机器人需求前景广阔。
本项目采用Kinect体感器作为图像采集单元，利用体感技术实现人外形轮廓建模及肢体空间坐标定位，实现人体的全动作采集建模。
采用17自由度仿人机器人Roboy为执行平台，接受控制指令实现人体动作跟随。
本方案可以使机器人能够精准的进行人体动作的同步跟随，克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，实现更好的人机交互性能。
1 引言本项目主要研究利用体感技术实现人的肢体动作精准控制一个17自由度的机器人，以ROBY人形机器人为载体，用Kinect体感器捕捉人的肢体动作，运行上位机，将人的动作解析，通过无线串口发送给机器人，单片机接收到信号并直接控制机器人，使机器人对人体工作进行精准的同步跟随。
通过体感控制机器人，解决了传统机器人机械性的按程序执行动作和克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，可以大大的提高机器人动作的精准度和执行任务时的灵活度。
2 Kinect数据采集及机器人控制简述2.1 Kinect体感器工作原理Kinect其实是一种3D体感传感器，它兼有动态捕捉，影像识别，人脸识别，语音识别，人机互动等功能。
用户可以做出体感动作通过Kinect对游戏中的角色进行实时的控制，实现较高层次的人机互动，同时还可以通过互联网分享信息和图片给其他玩家等。
其中，摄像头起到了很大的作用，它负责捕捉人肢体的动作，并转换成相应的标数据，然后把这些数据发送到电脑。
工程师就可以通过这些数据去设计程序，识别、分析这些动作，从而达到想要的目的。
Kinect摄像头一秒可以捕捉30次人体的动作。
PS1080芯片是Kinect的核心部件，它由PrimeSense公司所提供，通过它就可以实现对红外光源投射激光散斑进行控制和通过对图像编码并采集编码后的红外光谱计算得到场景深度信息，同时也可以对深度数据进行解析得到用户关节点信息。
基于k210实现目标自动追踪系统的基本方案
基于k210实现目标自动追踪系统的基本方案基于k210实现目标自动追踪系统的基本方案1. 方案概述•通过基于k210芯片开发的目标自动追踪系统，实现对指定目标的实时追踪和位置识别。
•利用k210芯片的高性能、低功耗等特点，以及其内置的神经网络算法，提高追踪系统的精确度和响应速度。
2. 方案流程1.目标检测：–使用k210内置的神经网络算法，对图像进行目标检测，提取出目标区域。
–确定目标的位置坐标和特征信息。
2.目标追踪：–通过目标检测的结果，在连续的视频帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。
–根据目标的速度和方向，预测目标下一时刻的位置。
3.位置识别：–利用k210芯片提供的图像处理功能，对目标区域进行特征识别和匹配。
–通过匹配算法，将目标的位置映射到特定的场景或地图上。
4.输出结果：–将目标的位置和识别结果通过串口或网络接口输出，以供后续处理和应用。
3. 方案特点•高性能：k210芯片搭载的神经网络算法和图像处理功能，能够实时进行目标检测和追踪，提高系统的响应速度。
•低功耗：k210芯片采用了低功耗设计，在保证性能的同时，延长了系统的使用时间。
•精确度高：通过提取目标的特征信息和利用匹配算法，能够准确地识别目标的位置和身份。
•扩展性强：k210芯片支持外部接口，可以与其他设备进行连接，实现更多的应用场景。
4. 应用领域•安防监控：用于实时监测和跟踪指定区域内的可疑目标，提供及时的报警和预警功能。
•机器人导航：用于机器人自主导航和避障，实现对指定目标的精确追踪和识别。
•无人驾驶：用于自动驾驶系统中的目标检测和追踪，提高车辆行驶的安全性和可靠性。
•工业制造：用于物料追踪和生产线控制，提高生产效率和质量。
5. 方案优势•硬件成本低：k210芯片具有性能强大的同时，价格相对较低，降低了系统的成本。
•系统稳定性好：k210芯片经过严格的测试和验证，具有高度的稳定性和可靠性。
•开发简单：k210芯片支持C语言等常用编程语言，开发者可以快速上手，实现系统定制化。
基于动态目标追踪的伺服跟随机器人设计
图 １ 机 器 人 平 台
泛 用 于 移 动 机 器 人 的 导 航 算 法 研 究 和 机 器 人 课 程 教 育 中 ．领 域 内 已 出 现 多 个 平 台 下 Ｗｏ ｗ Ｗｅ ｅ的 第 三 方 开 源 驱 动 Ｗｏ ｗ Ｗｅ ｅ的 核 心 部 件 是 位 于 机 器 人 上 部
２ ． Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｈａ ｇ ｉ ２ ０ １ ２ １ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
伺服 跟 随。
关键 词 ： 移 动机 器人 ； 目标 追 踪 ； 机 器视 觉 ； 伺 服 控 制
Ｔｈ ｅ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ Ｓｅ ｒ ｖ ｏ Ｒｏ ｂ ｏ ｔ Ｐｌ ａ ｔ ｆ Ｏｍ１ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ Ｔ ａｒ ｇ ｅ ｔ Ｔｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ
０引 言
伺 服 跟 随 机 器 人 在 民 用 和 军 用 领 域 都 有 广 泛 的应 用 空 间 ． 例如 ． 用 于 特 定 人 群 持 久 监 控 的 看 护
机 器 人 和 依 靠 人造 特 征 追 踪 规 划 路 径 的仓 储 机 器
人 激 光 和 雷 达 等 传 感 器 常 被 同 类 研 究 作 为 动 态 目
Ｓ ＵＮ Ｚｕ ｏ ・ ｌ ｅ ｉ ， Ｔ ＡＮＧ Ｊ ｉ ａ － ｗｅ ｉ ， Ｚ ＨＡＮＧ Ｂｏ ， ＺＥ Ｎ Ｇ Ｌ ｉ ａ ｎ － ｓ ｕ ｎ
（ １ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ｍａ ｒ ｉ ｔ ｉ ｍｅ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ｎｇ ａ ｈａ ｉ ２ ０ １ ３ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
基于树莓派的目标追踪系统的设计与实现
180本文主要针对基于树莓派的机器人运动时的物体识别、视觉循迹避障、物体追踪等问题展开研究。
借助树莓派平台,以其丰富的硬件接口和大量开源的软件资源作为研究基础,采用Python程序设计语言编程,使用可以连接树莓派的摄像头经行画面采集,利用OpenCV进行图像处理,设计了基于树莓派的目标追踪系统,以摄像头为感应,把获取的图像视频进行分析处理后,判断物体运动轨迹,判断路径遇到的障碍,与目标经行对比,实现物体追踪。
0 绪论人工智能已是现在研究的热点,在不同领域的机器人研究中,都少不了有关机器人运动的研究,目前对机器人物体追踪领域已有研究,但针对不同领域的研究主题大不相同,在不同的研究中,根据设定的不同需求展开特定的研究,尤其在学术论文中涉及的更多,如西北大学张少博的学位论文《基于SSD物体追踪算法的增强实现系统设计与实现》[1],科学中国人期刊出版的《基于Processing的移动物体追踪定位》[2]等都介绍了有关机器人运动的研究。
本文主要是基于树莓派针对小车机器人的运动物体识别所涉及的研究,在小车运行过程中,根据实际情况与设计的特定需求,对小车进行控制运动的方向,保证机器人的正常的运动,最终实现物体识别、物体避障、物体追踪。
1 研究基础1.1 树莓派平台树莓派是一个开放源代码的硬件平台,其本身拥有大量且丰富的硬件接口和开源的软件资源,可直接进行使用。
1.2 OpenCVOpenCV是一个开源发行的可跨平台计算机视觉库,它可以运行在Windows系统、Linux系统、Android系统和Mac OS等操作系统上[3],可使用的范围非常广泛,并且提供了Python语言的接口,实现了图像处理与计算机视觉处理方面的通用算法,可以直接进行使用。
在本项目的研究过程中,主要是通过Python语言编写程序,用Python语言实现代码编写,运用Pygame和树莓派自身的小车运动函数,通过分析比较摄像头传来的图像、视频,判定小车的运动轨迹,前进方向。
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的关键技术之一。
本文旨在研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，以提高机器人的智能化水平和应用范围。
二、研究背景及意义目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的重要技术之一。
在工业、军事、医疗、安防等领域，目标动态追踪技术都有着广泛的应用。
然而，传统的目标追踪方法往往存在算法复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。
因此，研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，具有重要的理论和实践意义。
STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，具有高性能、低功耗、易于集成等特点。
将其应用于移动机器人目标动态追踪中，可以有效地提高机器人的智能化水平和应用范围。
同时，通过对STM32的优化和改进，可以进一步提高机器人的实时性和鲁棒性，为机器人技术的进一步发展提供重要的技术支持。
三、相关技术及原理1. 移动机器人技术移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，涉及到机械设计、电子技术、控制技术等多个领域。
移动机器人的运动控制主要通过控制器实现，其中STM32等微控制器是常用的控制器之一。
2. 目标追踪技术目标追踪技术是利用传感器和图像处理等技术，对目标进行检测、跟踪和识别的技术。
常用的目标追踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 基于STM32的目标追踪原理基于STM32的目标追踪原理主要包括传感器数据采集、图像处理和运动控制三个部分。
首先，通过传感器采集目标的位置和运动信息；其次，通过图像处理技术对目标进行检测和跟踪；最后，通过STM32控制器对机器人的运动进行控制，实现目标的动态追踪。
四、系统设计与实现1. 系统设计本系统主要由STM32控制器、摄像头、电机驱动器等部分组成。
机器人视觉系统中的目标检测与跟踪算法优化
机器人视觉系统中的目标检测与跟踪算法优化随着科技的进步与发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
机器人视觉系统是机器人实现自主感知与导航的重要组成部分。
在机器人的感知过程中，目标检测与跟踪是关键环节之一。
本文将探讨机器人视觉系统中目标检测与跟踪算法的优化方法。
目标检测是机器人视觉系统中的一个关键任务，其目的是从图像或视频中准确地识别出感兴趣的目标物体。
传统的目标检测算法主要基于手工设计的特征及分类器进行目标的识别。
然而，这种方法在处理复杂场景时存在诸多限制。
随着深度学习的兴起，基于深度卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐成为主流。
例如，YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）等算法在目标检测领域取得了较好的性能。
然而，尽管这些深度学习算法在目标检测方面取得了巨大进展，但在机器人视觉系统中的实时性和鲁棒性方面仍然存在一些挑战。
为了优化机器人视觉系统中的目标检测算法，可以从以下几个方面进行改进。
首先，可以从网络结构的角度优化目标检测算法。
当前的深度学习目标检测算法主要使用了各种各样的网络结构，如ResNet、Inception等。
通过改变网络结构的深度、宽度和连接方式等参数，可以提高算法的性能和实时性。
此外，还可以利用轻量级的网络结构对算法进行压缩和加速，以适应机器人的计算资源和实时性要求。
其次，可以采用多尺度检测策略，以增强算法的鲁棒性和适应性。
传统的目标检测算法通常在单一尺度下进行目标检测，忽视了目标在不同尺度下的特征变化。
而对于机器人视觉系统来说，场景中的目标物体往往存在尺度变化的情况。
因此，引入多尺度的目标检测策略可以提高机器人对不同尺度目标的检测能力。
此外，使用注意力机制可以有针对性地提高目标检测算法的性能。
注意力机制能够使算法关注图像中特定区域的重要信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。
智能机器人系统的设计与实现
智能机器人系统的设计与实现智能机器人系统已经成为现代科技领域的焦点之一。
它集成了人工智能、机器学习、图像识别、自然语言处理等技术，使机器能够模拟人类的思维和行为，实现与人类之间的智能交互。
本文将探讨智能机器人系统的设计与实现，重点关注系统架构、功能模块以及关键技术。
一、系统架构设计智能机器人系统的设计需要考虑到系统的可靠性、拓展性和灵活性。
基于此，一个典型的智能机器人系统可以分为以下几个关键模块：感知模块、决策模块和执行模块。
1. 感知模块：感知模块是智能机器人系统的基础，它负责收集和处理来自外部环境的信息。
该模块通常包括图像识别、声音识别和传感器数据处理等功能，以获取周围环境的信息。
2. 决策模块：决策模块是智能机器人系统的核心，它通过分析和处理感知模块获得的信息来做出决策。
该模块通常包括机器学习算法和人工智能技术，通过对数据的建模和分析，将感知信息转化为具体的行为指令。
3. 执行模块：执行模块是智能机器人系统的执行器，根据决策模块的指令执行对应的任务。
该模块通常包括机械臂、电动车辆和语音合成器等设备，用于实现各种物理动作和语音交互。
二、功能模块设计智能机器人系统的功能模块设计要根据实际需求来确定，以满足不同应用场景下的需求。
以下是一些常见的功能模块：1. 语音识别和语音合成：通过语音识别模块，机器人能够听懂人类语言并作出相应的反应；通过语音合成模块，机器人能够用自己的声音进行语言表达。
2. 人脸识别和表情识别：通过人脸识别模块，机器人能够识别出人类的面部特征，并进行个体辨识；通过表情识别模块，机器人能够判断出人类的情绪状态，并作出适当的反应。
3. 自动导航和避障：通过自动导航模块，机器人能够在复杂环境中实现自主导航；通过避障模块，机器人能够避开障碍物，并找到最优路径。
4. 社交互动和陪伴：通过社交互动模块，机器人能够与人类进行智能对话和情感交流；通过陪伴模块，机器人能够提供人类伴侣的功能，如陪伴孤寡老人、陪伴儿童玩耍等。
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析随着技术的进步和发展，机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用。
而机器人的视觉系统则是机器人能够感知和理解周围环境的关键技术之一。
在机器人视觉系统中，目标识别与跟踪分析是其中一个重要的功能模块。
目标识别是指机器人通过摄像头或其他传感器获取到的图像数据，对其中的目标进行自动识别和分类的过程。
目标可以是人、物体、动物等等。
目标识别是机器人感知环境的第一步，也是机器人进行后续处理和决策的基础。
在目标识别过程中，首先需要对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
通过特征提取算法，将目标所具有的唯一特征从图像中提取出来。
这些特征可以是目标的颜色、纹理、形状等等。
接着，通过模式匹配算法或机器学习算法，将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对和匹配，从而确定目标的类别和位置。
目标跟踪是指在目标识别的基础上，对目标进行实时的跟踪和分析。
目标跟踪是机器人在复杂环境中定位和追踪目标的关键技术之一。
为了实现目标跟踪，机器人需要根据目标的特征和运动规律，通过算法进行目标的位置预测和跟踪。
一些常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
目标跟踪分析的结果对机器人的后续工作具有重要的指导意义。
在机器人的路径规划中，目标的位置和运动轨迹可以帮助机器人选择合适的行进路径，避免障碍物。
在机器人的操作中，目标的状态和属性可以用来判断目标的可操作性，从而指导机器人的操作方式。
除了在工业领域中的应用，机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析还有广泛的应用前景。
在服务机器人领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来帮助人们识别和跟踪物品，实现自动化服务。
在无人驾驶领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来感知道路上的其他车辆和行人，从而实现自主导航和交通安全。
总之，机器人视觉系统中的目标识别与跟踪分析是机器人感知和理解环境的重要技术。
通过目标识别和跟踪分析，机器人可以获取环境中的相关信息，实现自主决策和行为。
基于机器视觉的机器人目标跟踪技术
基于机器视觉的机器人目标跟踪技术在当今科技飞速发展的时代，机器人技术已经成为了各个领域的热门话题。
其中，基于机器视觉的机器人目标跟踪技术更是备受关注，它为机器人在复杂环境中准确、高效地完成任务提供了关键支持。
想象一下，一个机器人在繁忙的工厂车间里，能够精准地跟踪一个移动的零部件，并进行精确的操作；或者在安防领域，机器人能够实时跟踪可疑人员的行动。
这些场景的实现，都离不开机器视觉的目标跟踪技术。
那么，什么是机器视觉的机器人目标跟踪技术呢？简单来说，就是让机器人通过“眼睛”（摄像头等视觉传感器）获取周围环境的图像信息，然后利用算法和计算能力对特定目标进行识别和持续跟踪。
要实现这一技术，首先需要有高质量的视觉传感器来采集图像。
这些传感器就像机器人的“眼睛”，能够捕捉到丰富的细节和色彩。
然而，仅仅采集到图像还不够，还需要对图像进行预处理。
这包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像的质量，让后续的目标识别和跟踪更加准确。
在目标识别方面，需要运用各种图像处理和模式识别技术。
例如，通过特征提取，从图像中找出能够代表目标的独特特征，如形状、颜色、纹理等。
然后，利用分类算法将这些特征与已知的目标特征进行匹配，从而确定目标的类别。
而目标跟踪则是在识别出目标的基础上，持续地在后续的图像序列中找到目标的位置。
这需要解决很多挑战，比如目标的形态变化、遮挡、光照变化等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法等。
以基于卡尔曼滤波的跟踪算法为例，它通过建立目标的运动模型和观测模型，来预测目标在下一帧图像中的位置，并根据实际观测结果进行修正。
这种算法在目标运动规律较为明确的情况下，能够实现较为准确的跟踪。
基于粒子滤波的跟踪算法则是通过随机采样大量的粒子来表示目标的可能位置，然后根据观测结果对粒子的权重进行更新，最终确定目标的位置。
这种算法对于非线性、非高斯的运动模型具有较好的适应性。
基于ROS的移动机器人视觉跟随系统设计
基于ROS的移动机器人视觉跟随系统设计视觉跟随是指移动机器人通过识别和跟踪特定目标，实现对目标的自动追踪或跟随。
本设计基于ROS（机器人操作系统），旨在实现一个基于视觉的移动机器人跟随系统。
系统架构如下：1. 摄像头采集图像：使用ROS提供的摄像头驱动程序，获取移动机器人的视觉输入。
通过ROS的图像消息传输机制，将图像传输给后续的视觉处理模块。
2. 视觉目标检测与识别：通过使用计算机视觉算法，对采集到的图像进行处理，实现目标检测和识别。
可以使用传统的图像处理算法，如边缘检测、颜色分割等。
也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）进行目标识别。
3. 目标跟踪：对于识别出的目标，通过实时跟踪算法（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等），实现对目标的跟踪。
跟踪算法可以根据目标的运动特征和外部环境的信息，更新目标的位置和速度估计。
4. 移动控制：通过ROS提供的移动机器人控制接口，将目标的位置和速度指令发送给移动机器人的控制系统，实现对机器人的运动控制。
可以使用PID控制器或者其他控制算法，根据目标的位置和速度误差，调整机器人的轮速度。
5. 系统集成：将以上各个模块进行集成，形成一个完整的视觉跟随系统。
通过ROS的节点通信机制，实现数据的传输和处理。
在系统设计中，需要考虑以下几个关键问题：1. 环境适应性：视觉跟随系统需要适应不同的环境，包括不同的光照条件、背景干扰以及目标的外观变化等。
可以通过选择合适的目标检测和跟踪算法，以及对算法进行优化和调参，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 实时性：视觉跟随系统需要在实时性要求下运行，尤其是在移动机器人和目标的相对速度较快的情况下。
可以通过使用高效的图像处理算法、并行计算和硬件加速等技术手段，提高系统的实时性能。
3. 安全性：移动机器人在跟随过程中需要考虑避障和碰撞等安全问题。
可以通过结合视觉和激光传感器等多种传感器信息，实现移动机器人的安全导航和避障功能。
可以使用预测控制算法，对目标的运动进行预测，以避免机器人与目标之间的碰撞。
vi系统设计方案
vi系统设计方案VI系统是视觉识别系统的简称，是一种通过计算机视觉技术对图像或视频进行分析与处理的系统。
在现代社会中，VI系统的应用范围非常广泛，可以应用于安防监控、智能交通、机器人导航等领域。
下面是一个VI系统设计方案的简要介绍。
一、系统需求分析根据实际需求，VI系统需要具备以下功能：1. 图像或视频采集——系统需要能够采集图像或视频的源数据，采集方式可以是摄像头、监控摄像头等设备。
2. 图像或视频处理——系统需要能够对采集到的图像或视频进行处理，包括图像增强、目标识别、图像分割等。
3. 目标识别与跟踪——系统需要能够通过图像或视频识别出目标，并进行目标的跟踪与监测。
4. 报警与用户交互——系统需要能够根据目标识别结果进行报警，并提供用户与系统的交互界面。
二、系统架构设计1. 采集模块：负责图像或视频的采集工作，可以通过摄像头、监控摄像头等设备进行采集，并将采集到的数据传送给处理模块。
2. 处理模块：负责对采集到的图像或视频进行处理，包括图像增强、目标识别、图像分割等。
可以使用深度学习算法进行图像处理与目标识别。
3. 目标识别与跟踪模块：负责根据处理模块提供的图像数据进行目标识别与跟踪工作，并将识别结果传送给报警模块。
4. 报警模块：负责根据目标识别结果进行报警，并将报警信息发送给用户交互模块。
5. 用户交互模块：负责与用户进行交互，提供报警信息的显示、查询与管理功能。
三、关键技术选型1. 图像处理技术：可以选用OpenCV等开源图像处理库，基于深度学习的目标识别技术可以选用YOLO、Faster R-CNN等算法。
2. 目标识别与跟踪技术：基于深度学习的目标识别与跟踪技术可以选用YOLO和DeepSORT等算法，也可以根据具体需求采用其他算法。
3. 报警方式：可以通过声音报警、短信报警、邮件报警等方式向用户发出警报，报警方式需要根据实际应用场景进行选择。
4. 用户界面设计：为了方便用户的操作与查询，用户界面可以通过Web界面或移动端APP界面的方式进行设计。
机器人导航控制系统设计与实现
机器人导航控制系统设计与实现摘要：随着科技的不断进步，机器人技术的发展变得日益重要。
机器人导航控制系统是其中一个关键的组成部分，用于指导机器人在复杂的环境中进行移动和导航。
本文将详细介绍机器人导航控制系统的设计与实现，包括传感器选择、地图建模、路径规划和运动控制等方面，并提出一种基于SLAM的导航控制系统来实现机器人的自主导航。
1. 引言机器人导航控制系统是机器人技术中的一个重要组成部分，它可以实现机器人在复杂的环境中进行自主导航和移动。
一个好的导航控制系统能够使机器人在未知环境中准确地感知周围的情况，并规划出安全有效的路径。
2. 传感器选择在设计机器人导航控制系统时，首先需要选择适合的传感器来获取环境信息。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性导航传感器等。
激光雷达能够提供高精度的环境地图信息，摄像头可以用于目标识别和视觉导航，惯性导航传感器可以测量机器人的加速度和角速度等信息。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的传感器组合。
3. 地图建模地图建模是机器人导航控制系统中的一项重要任务。
它可以根据传感器获取的环境数据，生成机器人所处环境的地图。
常用的地图建模方法包括栅格地图、拓扑地图和基于点云的地图等。
栅格地图将环境划分为网格，拓扑地图则通过关键点和连接关系来表示环境，基于点云的地图则利用点云数据来重建环境的三维模型。
根据导航需求，选择合适的地图建模方法。
4. 路径规划路径规划是机器人导航控制系统中的一个关键部分，它决定了机器人如何在环境中移动。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
A*算法是一种基于图搜索的算法，可以找到最短路径。
Dijkstra算法则可以找到最短路径的一种变体，RRT算法则适用于非完全已知环境下的路径规划。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的路径规划算法。
5. 运动控制运动控制是机器人导航控制系统中实现路径规划的关键环节。
它将路径规划算法生成的路径转化为机器人的运动指令，控制机器人按照预定的路径进行移动。
基于_UWB_自动定位系统的自动跟随搬运机器人
基于UWB自动定位系统的自动跟随搬运机器人文/钟佳伊 苏煜丹智能化时代，人们对自动跟随定位技术的需求也越来越多。
据调查，现有机器人在跟随中存在精度不高（大多跟随机器人采用GPS定位技术，室内定位效果不佳）以及易受环境干扰等问题。
为了进一步提高机器人的定位精度和跟随稳定性，为智能制造和智能物流提供更多的支持和保障。
本项目采用超宽带（UWB）定位技术、电机控制技术、物联网技术、TOF、TDOA和AOA等多种技术与定位跟随方法，实现精准定位、自动跟随、智能搬运、自动避障。
统功耗。
第七，时间分辨率高，同时能够准确地分辨出多个路径：超宽带技术通过使用短暂的脉冲信号进行通信，因此它具有精确的时间分辨能力，可以在纳秒级别上准确地分辨出多个路径。
超宽带技术在解析多径信号方面具备明显的优越性。
除此之外，超宽带系统的抗多径性能出众，这是由于超宽带信号对信道衰减的不敏感性所导致的。
第八，高机密性和高安全性：由于超宽带信号具有大带宽和低功率等特点，因此超宽带信号更容易混杂在许多干扰信号中，从而使系统的保密性更高。
除此之外，超宽带系统还具备多种扩频技术，只有当接收端使用与信号发射端相匹配的扩频码时，系统才能成功接收信号，因此系统具备极高的安全性和保密性。
根据以上总结，超宽带信号具有传输速率高、抗干扰与抗多径衰落能力较强的优点，同时还有良好的穿透性；另一方面，超宽带系统的信道容量大、功耗低，还具有良好的安全性和保密性。
从这一事实可以看出，相对于传统的通信技术，超宽带技术更适合在复杂的工作环境中对移动目标进行测距和定位，因此在自动跟随搬运机器人中，UWB 定位技术具有广阔的应用前景和良好的市场前景。
此外，它还可以实现搬运机器人的精确定位和路径规划，从而大大提高了搬运机器人的操作效率和安全性能。
自动跟随搬运机器人的研究现状相关研究综述及应用领域随着当今社会人工智能和物联网的飞速发展，一个国家机器人的技术发展水平已经成为衡量高端制造业发达程度的重要标志之一。
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制机器人系统预设性能轨迹跟踪控制摘要：机器人系统预设性能轨迹跟踪控制是指通过预设的要求，使机器人能够按照期望的轨迹完成任务。
本文将介绍机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的基本原理和方法，并探讨其在现实应用中的挑战和前景。
一、引言随着科技的不断进步和社会的不断发展，机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。
然而，如何精确控制机器人按照预定的路径进行运动是一个重要的问题。
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制正是为解决这一问题而提出的一种方法。
二、预设性能轨迹跟踪控制的原理机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的原理是通过给定机器人的期望轨迹和控制算法，使机器人能够按照预设的路径进行运动。
该控制方法主要涉及到以下几个方面：1）轨迹生成：通过数学建模和路径规划算法生成机器人的期望轨迹；2）运动学模型：建立机器人的运动学模型，以描述机器人的运动规律；3）控制算法：根据机器人的运动学模型和期望轨迹，设计相应的控制算法，并通过控制器将期望轨迹转化为机器人的运动指令；4）机器人动力学模型：进一步建立机器人的动力学模型，以考虑外部干扰和不确定性对机器人运动的影响。
三、预设性能轨迹跟踪控制的方法机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的方法有多种，最常见的方法包括模型预测控制、自适应控制和迭代学习控制等。
在模型预测控制中，利用机器人的运动学和动力学模型进行轨迹预测，并根据预测结果进行控制决策。
自适应控制则是根据机器人与环境的交互信息来自适应地调整控制策略，以适应外部干扰和不确定性。
迭代学习控制则通过反复迭代来优化控制策略，以逐步提高系统的性能。
四、应用挑战与前景机器人系统预设性能轨迹跟踪控制在实际应用中面临一些挑战。
首先，机器人系统的动力学模型常常受到环境干扰和机器人自身特性的限制，因此需要对模型进行精确建模和参数估计。
其次，机器人在不同环境下的轨迹跟踪精度要求不同，需要对控制算法进行优化和调整。
此外，机器人系统的复杂性也给控制系统的设计和实现带来困难。
基于ROS的机器人导航与控制系统设计与实现
基于ROS的机器人导航与控制系统设计与实现一、引言随着人工智能和自动化技术的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人导航与控制系统是机器人技术中至关重要的一部分，它涉及到机器人在复杂环境中的移动和操作。
ROS（Robot Operating System）作为一个开源的机器人操作系统，为机器人导航与控制系统的设计与实现提供了便利。
本文将介绍基于ROS的机器人导航与控制系统的设计与实现过程。
二、ROS简介ROS是一个灵活且强大的机器人操作系统，它提供了一系列工具、库和约定，用于简化构建复杂的机器人应用程序。
ROS支持多种编程语言，包括C++和Python，同时也提供了丰富的功能包，用于实现各种机器人任务，如导航、感知和运动控制等。
三、机器人导航算法在机器人导航与控制系统中，导航算法起着至关重要的作用。
常见的导航算法包括SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、A算法等。
SLAM算法用于实现机器人在未知环境中的定位和地图构建，而A算法则用于规划机器人在已知地图中的最优路径。
四、基于ROS的导航系统设计基于ROS的导航系统通常由多个节点组成，包括地图构建节点、定位节点、路径规划节点和运动控制节点等。
这些节点通过ROS中间件进行通信和协调，实现机器人在环境中的自主导航。
4.1 地图构建节点地图构建节点负责接收传感器数据，并将其转换为地图信息。
常用的传感器包括激光雷达和摄像头等。
地图构建节点通常使用SLAM算法来实现实时地图构建。
4.2 定位节点定位节点用于确定机器人在地图中的位置。
常见的定位方法包括里程计、惯性测量单元（IMU）和视觉定位等。
定位节点通过将传感器数据与地图信息进行匹配，实现对机器人位置的估计。
4.3 路径规划节点路径规划节点根据目标位置和当前位置，在地图中搜索最优路径。
常用的路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法等。
路径规划节点将最优路径发送给运动控制节点。
一种基于Kinect的自动跟随机器人设计
一种基于Kinect的自动跟随机器人设计摘要：利用微软的kinect传感器获得跟随目标的坐标信息包括深度信息后，在上位机上进行数据处理，计算机器人本体与跟随目标的相对位置，发送控制指令到下位机，通过这样的方式实现本体对设定目标的运动跟随。
在进行跟踪的同时从深度图像中判断是否存在障碍物，使用改进的人工势场法进行路径规划，以达到在有障碍的同时顺利完成跟踪的目标的目的。
通过设计机器人本体进行实验，获得了预期效果。
关键词： kinect；人工势场；自主跟随；避障；骨架中图分类号：tp242 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-3125-04微软开发了一种kinect系统，这套系统是一种包括硬件和软件的体感设备，具有实时捕捉、麦克风输入、语音识别等功能[1]。
利用kinect的动态捕捉可以获取运动目标的三维坐标信息。
由于kinect可以很容易获得目标的三维信息，研究者开始将这项功能应用在机器人的自主导航和避障上，同时kinect体感设备也是一种创新的人机交互方式。
利用kinect捕捉到的骨架信息获取目标点的深度信息，从而判断机器人本体与目标的相对位置，发送指令到下位机，控制机器人向目标行进，同时使用改进的人工势场法[2]进行路径规划，躲避障碍。
1 跟踪目标深度图像的获取与处理kinect通过红外线发射器和红外线cmos摄影机共同完成深度图像的获取。
首先红外线发射器会发出红外光覆盖摄取区域，同时红外线摄影机接收反射光线得到深度图像，每个像素的颜色代表物体那一点到摄像头的距离。
对深度图像进行分析，利用分割算法将人体部分从环境中分离出来；对正在运动的部位进行分析，建立人体骨架图。
1.1跟踪目标的锁定自动跟随机器人首先要获取跟踪目标，通过对骨架的分析后，kinect识别跟踪目标的骨架信息，通过拍手动作对自身进行目标锁定。
锁定后kinect只与锁定目标进行交互，同时摄取环境信息。
1.2获取信息的处理kinect获取目标的实时动态信息（包括骨架信息、坐标以及深度信息），将跟随目标的三维坐标信息与预设坐标信息进行比较，发现坐标偏移时，即对下位机发送运动控制命令，直至调整至预设坐标位置。
自动跟随机器人的设计与实现
自动跟随机器人的设计与实现
简介
自动跟随机器人是一种能够自主移动、自动追随目标物体的智能机器人。
本文介绍了自动跟随机器人的设计和实现。
设计
自动跟随机器人的设计主要由以下几个模块组成：
- 传感器模块：用来感知周围环境，包括摄像头、超声波等传感器。
- 控制模块：用来控制机器人的行动，包括电机、舵机等控制器。
- 决策模块：用来根据传感器模块的数据作出判断和决策。
在设计自动跟随机器人时，需要考虑如何选择合适的传感器模块和控制器，同时需要设计合理的决策算法来实现机器人的自主跟随。
实现
自动跟随机器人的实现分为以下几个步骤：
1. 传感器数据的获取：通过传感器模块获取周围环境的数据。
2. 数据处理：将获取的数据进行处理，如图像处理、距离计算等。
3. 决策算法：根据处理后的数据作出跟随决策，如向左转、向右转等。
4. 控制器控制：将决策结果通过控制模块转化为控制信号，如电机速度、舵机角度等。
通过以上步骤，自动跟随机器人就可以实现自主跟随目标物体的功能。
结论
自动跟随机器人是一种应用广泛的智能机器人，本文介绍了自动跟随机器人的设计和实现，包括传感器模块、控制模块和决策算
法等。
实现自动跟随机器人需要综合运用多种知识和技能，具有较高的工程难度和技术门槛。
单目红外目标跟踪机器人视觉系统设计
光 电 技 术 应 用
Ｅ ＣＴＲｏ —ｏＰｒｌ Ｃｈ ｏＬ３ 乙Ｅ Ｃ ＴＥ （ ＧＹ Ｐ Ｉ ＡＴｔ ＡＰ Ｌ Ｃ ｏＮ
０ ３ ｌｏ ｏ ｌ２１
文 章 编 号 ：６ ３ ２ ５ ２ ０ ）６ ０ ９— ５ １７ —１５ （０８ ０ —０ １ ０
特 征信号 ， 设计 了基于特征信号模 型的机器人视觉系统 ， 括单 目复 眼的信号检 测阵列和 ２级序列 的信 号调理 电路 ． 包 试验表 明， 系统工作稳定可靠 ， 实现 了对 目标的智能搜索 、 连续跟踪 ， 信号抗干扰性 强， 可用于多 目标 的识别跟踪 ．
关键 词 ： 外 ； 红 目标 跟 踪 ； Ｅ机器 人 ； 器视 觉 单 ｌ 机
单 目红 外 目标 跟 踪 机 器 人 视 觉 系 统 设 计
赵振 刚 ， 吕建 平
（ 州 大 学 电 子 信 息学 院 ， 苏 苏 江 苏州 ２５０） １０ ６
摘
要： 针对特定红外 目标跟踪机器人设计 的需求 ， ３种不 同频率 的信号 ， 以 合成 了可 以被一体化红外传感器连续解调的 目标
ｏ ｓｙ ｔａ ｋ ｎ ａ ｅ ｎ ａ ｃ ｍｐ ｉｈｅ ｕ ｌ ｒ ｃ ｉ ｇ ｈ ｓｂ ｅ ｃ ｏ ｌｓ ｄ．Ｔｈｅｓｇ ａ ａ ｅ ｔａ ｌ ｙ ａ ａｎｓ ｏｉｅ ．Ｉ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｒ ｃ ｎ ｏ ｉ ｎ ｌｈ ｓｇｒａ ｂｉｔ ｇ ｉ ｔｎ ｓ ｓ ｔｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｆ ｒｔａ ｋｉｇ ｔ ｉ
中 图分 类 号 ：Ｐ ４ ． ２ Ｔ ２２６ 文 献标 识码 ： Ａ
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｓｏ ｙ ｔ ｍ ｎ Ｍ ｏ ｏ ｕ ａ ｂ ｔｆ ｒ Ｉ ｒ ｒ ｄ Ｔａ ｇ ｔＴｒ ｃ ｉ ｓｇ ｆ ａ Ｖｉ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｉ ｎ ｃ ｌ ｒ Ｒｏ ｏ ｏ ｎｆ ａ ｅ ｒ ｅ ａ ｋ ｎｇ
基于ROS的移动机器人视觉跟随系统设计
基于ROS的移动机器人视觉跟随系统设计一、引言随着人工智能和机器人技术的迅猛发展，移动机器人在各种领域的应用越来越广泛。
移动机器人视觉跟随系统是其中一个重要的应用场景，它可以使机器人根据摄像头采集到的信息，实时跟踪和跟随特定目标，如行人或者其他移动物体，从而实现自主导航和交互功能。
在本文中，我们将基于ROS（Robot Operating System）平台，详细介绍移动机器人视觉跟随系统的设计过程和关键技术，以及系统的整体架构和实现细节。
二、ROS平台简介ROS是一个开源的机器人操作系统，它提供了一套丰富的工具和库，支持机器人的感知、定位、运动控制和人机交互等功能，同时也具有良好的可扩展性和兼容性。
ROS采用模块化设计，利用节点间的消息传递机制来实现不同功能模块之间的松耦合，从而为复杂机器人系统的开发和调试提供了很大的便利。
三、系统设计思路移动机器人视觉跟随系统的设计思路可以简单概括为：首先通过摄像头获取目标对象的视觉信息，然后通过图像处理和目标检测算法实现目标的识别和定位，最后通过运动控制算法实现机器人对目标的跟随和追踪。
整个系统需要实现对目标对象的识别和跟踪，以及机器人的运动控制功能。
在ROS平台上，可以利用其丰富的工具和库来实现系统所需的各个功能模块。
四、系统关键技术1. 目标检测与识别目标检测与识别是移动机器人视觉跟随系统的核心技术之一。
在ROS平台上，可以利用开源的目标检测算法，如YOLO、SSD等，来实现目标对象的实时检测和识别。
这些算法基于深度学习技术，能够高效地对图像中的对象进行检测和分类，具有较高的准确率和实时性。
通过在ROS中集成这些算法，可以实现对移动机器人所需跟随的目标对象的实时检测和识别。
2. 视觉定位与跟踪视觉定位与跟踪是实现机器人对目标的跟随和追踪的关键技术之一。
通过对目标对象的图像信息进行处理和分析，可以实现对目标的定位和追踪。
在ROS平台上，可以利用开源的视觉定位和跟踪算法，如ORB-SLAM、Kinect Fusion等，来实现对目标对象的实时定位和跟踪。
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目标跟踪机器人主板系统设计摘要机器人是一个极富挑战性的高技术密集型竞赛项目，而机器人性能的优劣将直接决定着其竞技水平的高低。
随着科学技术飞速进步，越来越多的更为先进的技术应用到了足球机器人比赛当中，也为机器人的研究与发展也提供了更多更好的选择。
本文以全自主机器人系统研究为背景，针对现有小车机器人存在的问题进行分析和研究，设计开发新的性能更好的机器人主板。
本文的主要工作包括以下几个方面：首先，研究分析了新的机器人主板需求，给出了新主板的总体设计方案。
针对当前机器人系统存在的无线通讯抗干扰能力不强、没有自身检测功能等不足，结合实际系统提出的功能和性能上的新需求，建立了具有双向通讯功能的机器人设计模型。
其次，研究了机器人主板设计的两大关键技术问题，给出了基于PTR2000无线通讯技术与基于ARM7技术的主板设计。
通过技术对比分析，结合机器人对无线通讯的需要，选择了基于PTR2000技术的无线通讯模块，采用意法半导体公司的基于ARM7技术的微控制芯片作为控制核心，使新的机器人主板不仅可以更好地满足竞技的需要，而且对以后采用新的技术、实现新的功能提供了一个强大的支持平台。
再者，对新主板的设计实现中的关键技术问题进行了深入研究。
结合现有系统，设计了新的主板的软硬件系统,对无线通讯模块进行了实验和测试，对新主板上嵌入式操作系统uCLinux内核裁减技术进行了研究，为主板的优化设计实现奠定了基础。
最后，论文通过对新设计主板的通讯模块、uCLinux内核裁减的测试实验，验证了本文设计方案是可行的。
新的主板系统将具有性能稳定可靠的无线通讯系统，可以实现机器人小车的自我测试以及状态反馈。
论文阐述了需要进一步深入研究的工作。
关键词：PTR2000技术，机器人，无线通讯，嵌入式操作系统第一章方案简介1.1 机器人系统机器人系统大体可分为三类：一是基于微型计算机的仿真机器人系统；二是基于视觉的机器人系统即半自主足球机器人；三是全自主机器人系统。
全自主机器人的特点是每个机器人完全自治，即每个机器人必须自带各种传感器、控制器、驱动器、电源等设备。
它涉及到机器人控制系统的体系结构、移动机器人自定位、实时视觉、传感器融合、机器人的学习等多项关键技术。
本文设计的目标跟踪机器人即属于全自主机器人，其是独立进行目标的识别、行为判断并执行的个体。
与远程的计算机之间可以不需要通讯。
机器人足球系统中每个机器人由信息获取、通信、决策控制和驱动4个子系统组成。
目前，在全自主机器人中具有挑战性的难题是：（1）如何充分利用多个机器人的传感器信息以获得对环境相对完整的感知。
（2）如何设计协作策略以提高机器人的整体性能，机器人之间的配合是机器人智能的一个集中体现。
（3）如何通过学习技术来获得或发展单机器人的控球技巧甚至多个机器人的配合策略，并应用于真实的机器人系统。
半自主机器人主要是采用集控方式，由上位计算机统一进行目标识别，行为判断，然后通过无线的通讯方式向下位机发送执行命令。
目前半自主系统的发展相对比较成熟，在以后的研究工作中将需要对各个子系统进行优化和改善，并逐步向全自主方向靠拢。
目标跟踪机器人小车系统主要包括机械结构及运动部，CPU控制单元，通信系统等。
机器人子系统按着决策系统的意图去完成一定的行为。
在这个系统中，它扮演着执行机构的角色。
机器人子系统涉及机器人学、机电一体化、电力拖动、自动控制技术、高效电源、数字电路、单片机技术、精密安装与测试等多方面的知识。
通信系统的技术要求可以分为 4 个方面：可变频，较高的通信速率，良好的抗干扰性和低误码率。
为了满足上面的技术要求，一方面需要进行合理的硬件设计，另一方面要设计优良的通信协议。
一般机器人小车的CPU是以单片机为核心，包括驱动，速度检测，无线接收等部分。
车载CPU一般完成以下功能：根据一定的协议接收上位机的指令；根据速度给定和实测值并按预定控制算法得到控制量，实现PWM方式调速，完成单轮的速度闭环控制。
小车上还具有无线接收装置来得到主机发送的命令。
1.2 本文的研究工作本文针对目标跟踪足球机器人系统无线通讯子系统中存在的可靠性、可测试性等方面的缺陷，研究了新的足球机器人无线通讯系统的方案，论述了基于nRF401和ARM技术的新的足球机器人主板系统的设计与实现，力求设计开发出新的集成性能更好的机器人系统。
本文分析了当前系统所存在的性能和结构上的不足，经过对多种通讯技术的比较和分析，根据目标跟踪机器人的需求，选择了基于nRF401技术的通讯模块作为新型足球机器人主板系统的通讯模块。
设计了双向通讯方式，提高了系统的可靠性，并为系统提供了很好的测试和维护手段。
第二章功能与指标2.1 机器人系统目标跟踪机器人作为一个高科技竞技项目，对系统的性能要求比较高。
这包括策略系统的运算能力，视觉系统的反应速度和图像的清晰度，通讯系统的数据传输速率和抗干扰的能力，小车系统的稳定性、灵活性以及机械性能。
（1）智能水平要高：要有较高的感知信息的能力，并对信息作出准确的判断和决策；（2）适应能力要强：要有适应这种结构化条件的能力，不断地提高应付环境变化情况的能力；（3）快速的反应能力：动作要快速，敏捷；（4）学习能力强：基于赛场上的形势，获取知识，增长能力。
总而言之，对一个机器人小车的能力要求和对人类的要求是相对的。
但这种对应不应是简单的，僵化的对应，而应该重新加以整理和融合，进行再创造。
只有这样，才能设计逼近人类的机器人。
所以，机器人系统中无线通信装置需要满足：频段可选、通信可靠、体积小、有较强的抗干扰能力。
全自主机器人系统通常可以划分为4个子系统，即视觉、决策、通信和车型机器人。
本文重点对通讯子系统和小车子系统进行了研究和讨论。
2.2 通讯子系统图像采集卡每秒采集30帧数据，通讯系统的视频图像数据传输率最低要求为30Mps。
2.3 小车子系统机器人小车作为系统的执行机构，不仅要求具有较好的机械性能，尺寸、重量等物理指标要达到要求。
在运动性能的控制上，也具有较高的要求。
选用功能更强的微控制芯片，研究学习嵌入式技术，根据足球机器人的需求，选择合适的微控制芯片。
新设计的系统通过双向通讯来为上位机提供小车的状态信息，实现机器人小车的自我检测功能，提高比赛系统的维护效率。
第三章实现原理目标跟踪机器人系统通常可以划分为4个子系统，即视觉、决策、通信和车型机器人。
本文重点对通讯子系统和小车子系统进行了研究和讨论。
通过视觉信息进行目标跟踪，路径规划，再到执行机构实行动态目标实时跟踪。
经过对系统需求和技术的分析，考虑性能指标要求等问题，新型机器人主板系统的设计在硬件和软件的设计上要求配置和设计最小系统。
具体设计可分为如下几个部分：3.1 硬件系统的设计与实现微型机器人低层控制系统主要包括微控制内核、无线通讯模块、编程接口、无线通信模块、电源及其监控、速度检测、电机驱动等单元。
其中前两点是本文重点研究讨论的技术。
机器人微控制系统采用飞利浦公司的基于ARM7技术的微控制芯片，具有256K片内Flash存储器。
控制芯片的选择在前文已经经过详细论证了，现在主要讨论一下存储器的选择。
LPC2292的256K片上Flash对于1.5M 左右大小的uClinux内核是不够的，所以在设计中有需要添加外存储器。
对于外扩存储器的选择，基于 NOR 和 NAND 结构的闪存是现在市场上两种主要的非易失闪存技术。
NOR 的特点是芯片内执行（XIP，eXecute In Place），这样应用程序可以直接在闪存内运行，不必再把代码读到系统 RAM 中。
NOR 的传输效率很高，在1～4MB的小容量时具有很高的成本效益，NOR的读速度比NAND 快，而NAND的写入速度比NOR快。
因为系统本身对数据读取的要求比较高，即使在实验阶段，也没有多少写数据的要求，所以选择了NOR结构的存储器。
3．2 无线通讯接口小车通过无线接收模块接收主机发出的命令进行运动，通信的高速性、稳定性和准确性至关重要，它直接影响了整个系统的采样周期。
器件的选择无线收发芯片的种类和数量比较多，如何在设计中选择所需要的芯片非常关键。
正确的选择可以使工作少走弯路。
通常可以从以下几点来选择芯片a.收发芯片数据传输的编码方式采用曼彻斯特编码的芯片，在编程上会需要较高的技巧和经验，需要更多的内存和程序容量，并且曼彻斯特编码大大降低数据传输的效率，一般仅能达到实际速率1/3。
而采用串口传输的芯片如nRF401系列的芯片，应用及编程非常简单，传送速率很高。
b.外围元件数量芯片外围元件数量决定了模块的体积和重量，以及整个系统的复杂度，因此应该选择外围期间少的收发芯片。
nRF401是一个较理想的选择，外围元件仅10个左右。
c.功耗和发射功率同等条件下，应该选择综合功耗较小，发射功率较高的产品。
d.发芯片的封装和管脚数较小的引脚以及较小的封装，有利于减少PCB面积，以适合小型系统的需要。
nRF401仅20脚，管脚和体积非常小。
目前流行的无线收发芯片中，无论是从使用的方便性，传输速度还是输出功率，nRF401均不失为一种较为理想的无线收发芯片，而PTR2000正是一款基nRF401芯片的无线数据收发模块。
传统的无线通信电路方案不是电路复杂就是调试困难，采用了PTR2000模块作为控制核心，它的显著特点是所需外围元件少，设计非常的方便。
PTR2000是一款基于nRF401芯片的无线数据收发模块，在开阔地无干扰下，工作距离可达300至500米。
采用抗干扰能力较强的FSK调制/解调方式，其工作频率稳定可靠，功耗极低且灵敏度极高。
目前，PTR2000已经成功应用在机器人遥控操作系统中。
技术方案及接口电路：由于PTR2000无线数据传输模块可以利用串口进行数据传输，所以可以利用其作为单片机和微机之间数据传输的装置。
采用PTR2000进行机器人控制的通讯模块，对于小车来说，主要是进行信息的接收。
具体电路可见电路原理图。
3.3目标识别及路径规划本体识别方案：标识方法：通过特定形状及颜色的图标标识本体识别方案：在彩色图像系统中，通过将图像中各物体自身的颜色与预先选定的颜色类别库特定颜色进行拟合，完成识别在灰度图像系统中，通过对灰度图象中的分割结果的物体面积与边缘长度与预选面积大小及边缘周长进行二维拟合，完成识别目标体以及障碍物识别方案：具体如本体识别方案路径规划：1、障碍物存在的判断：根据本体和目标体的重心坐标，得出直线方程，判断障碍物是否在直线通过的区域内：不在，直接奔向目标体；在，进行路径规划2、路径规划：采用本体重心、目标体重心与障碍物的外接圆的切线路径设计方案，本体沿着两条切线达到目标体位置。
外接圆半径由障碍物上距离中心最远的点与重心之间的欧氏距离决定（单位：像素）3、多障碍物路径规划：判断两邻两障碍物的外接圆是否相交：相交：两圆心连线与本体和目标的连线近似垂直相交，则选择上、下两圆的较近的切线作为路径两圆心连线与本体和目标的连线近似平行，则选择两圆的外公切线作为中间路径，两边路径如单障碍物不相交：判断S型路径与外公切线路径的长度，选取距离短的为最佳路径！第四章硬件设计4.1存储部分设计Flash存储器是一种可在系统（In-System）进行电擦写，掉电后信息不丢失的存储器。