2025-06-16 23:19:33 +08:00
2025-05-28 07:11:49 +00:00
2025-06-16 23:19:33 +08:00

Step - II

task - 0

  1. 测试实体的 obo 准确度
  2. 测试实体摄像头的拍摄效果、范围
  3. 测试实体 turn 函数的转动效果
    1. 如果 obo 效果好,还是多增加一些中间的校准或许

task - 2

  1. 实装"双线切线"的路径算法
  2. 同时采用「低头」的走路步态
    • 尽可能提高速度

task - 3

  1. 上下坡节点判断的方式,优化为雷达的方案
    • 在实机上测试雷达的果
  2. 优化校准道中的识别效果,减小误差

task - 1 & 35

  1. 全面测试多种二维码/箭头组合

task - 4

  1. 优化石板路的走路效果

Step I

top

  1. “装货 / qrcode”
  2. 曲线赛道
  3. 上下坡
    • 存在两种可能性
  4. 石板道
  5. 栅栏 / 栏杆

Task-1出生点 - 取货

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从二维码取货完,然后走到弯道入口。

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校准前方横线 & 距离距离

RGB 摄像机所在位置的确定: 主要是需要确定其高度。

Task-2弯道任务

过去,以及回来。两个方向都需要。

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Task-2.5:识别

根据箭头决定方向。

这里采取传统cv的基于凸包计算的算法。

Task-3上下坡

同样需要考虑两个方向。(正式计时各有一半的概率)

感觉两个坡度稍微有一点点区别。

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以及反方向。

Task-4石板路 & 过栅栏

![alt text](./res/re adme/image-6.png) alt text

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Task-5走向卸货 & 卸货

从上一个赛道结束到 B 二维码。

也可能在另一边。 这里是感觉在走过去的过程中就能判断二维码。

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Description
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Readme 42 MiB
Languages
Python 96%
C++ 3%
CMake 0.9%