<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>robots_control | 林德旸</title><link>/zh/tag/robots_control/</link><atom:link href="/zh/tag/robots_control/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>robots_control</description><generator>Wowchemy (https://wowchemy.com)</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Fri, 04 May 2018 08:58:25 +0000</lastBuildDate><image><url>/media/icon_hua2ec155b4296a9c9791d015323e16eb5_11927_512x512_fill_lanczos_center_3.png</url><title>robots_control</title><link>/zh/tag/robots_control/</link></image><item><title>轮腿复合机器人（大三）</title><link>/zh/project/camera-trigger/</link><pubDate>Fri, 04 May 2018 08:58:25 +0000</pubDate><guid>/zh/project/camera-trigger/</guid><description>&lt;h1 id="多自由度轮腿复合机器人">多自由度轮腿复合机器人&lt;/h1>
&lt;p>我一直希望能够制作更复杂的机器人。大三期间，我加入了学校的 BIRL 团队，参与轮腿复合机器人的结构和电路设计，并几乎独立完成了该项目的运动学建模和机器人运动控制代码实现。&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>基于机器人运动学进行 Matlab 仿真，并使用 ROS 中的 MoveIt 求解正逆运动学。&lt;/li>
&lt;li>基于 STM32 和 CAN 总线，实现机器人三自由度电机的比例-速度控制。&lt;/li>
&lt;li>实现机器人在不同运动平面中的姿态变换。&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>三自由度机器人电机比例-速度（PV）控制的设计与实现：&lt;/p>
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&lt;/div>
&lt;p>第二代机器人行走能力测试：&lt;/p>
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&lt;/div>
&lt;p>真实应用场景测试：&lt;/p>
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&lt;/div></description></item><item><title>机器人团队项目（大一大二）</title><link>/zh/project/rt_kernel/</link><pubDate>Fri, 04 May 2018 08:58:25 +0000</pubDate><guid>/zh/project/rt_kernel/</guid><description>&lt;h1 id="校机器人队中的多个项目">校机器人队中的多个项目&lt;/h1>
&lt;p>从大一开始，我加入学校机器人队，并在多项比赛中持续提升自己的工程能力和算法能力。&lt;/p>
&lt;h2 id="灰度巡线板设计">灰度巡线板设计&lt;/h2>
&lt;p>我们发现机器人在室外或光照复杂环境中巡线时，容易受到外部光线，尤其是太阳光的干扰。因此，我希望设计一款能够抵抗外部光照干扰的灰度巡线板。&lt;/p>
&lt;p>这块动态抗阳光干扰巡线板的设计思路包括：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>使用差分方法动态关闭板载光源，先测量外部环境光强，再打开自发光源获取反射强度，两者相减后得到内部光源产生的真实反射强度，从而降低外部光照影响。&lt;/li>
&lt;li>使用 Otsu 算法动态标定白线与黑色背景之间的阈值。&lt;/li>
&lt;li>该项目已获得国家实用新型专利，并在队内多项机器人比赛中持续使用。&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>
&lt;figure id="figure-灰度巡线板设计">
&lt;div class="d-flex justify-content-center">
&lt;div class="w-100" >&lt;img alt="灰度巡线板设计" srcset="
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&lt;/div>&lt;figcaption>
灰度巡线板设计
&lt;/figcaption>&lt;/figure>
&lt;/p>
&lt;p>巡线板在实际室外阳光干扰下的表现：&lt;/p>
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&lt;/div>
&lt;h2 id="小范围机器人定位的设计与实现">小范围机器人定位的设计与实现&lt;/h2>
&lt;p>该项目实现了一套基于编码器电机、陀螺仪和激光测距传感器的机器人定位算法。系统使用 EKF（扩展卡尔曼滤波）融合编码器、陀螺仪和激光测距数据。通过融合编码器数据，即使激光传感器只有 10Hz 的工作频率，机器人仍能以 50Hz 的频率实现厘米级室内定位。&lt;/p>
&lt;p>算法测试与可视化：&lt;/p>
&lt;div style="position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 75%;">
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&lt;/div>
&lt;p>该定位算法在实际比赛中的应用：&lt;/p>
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&lt;/div>
&lt;h2 id="jetson-与-yolo">Jetson 与 YOLO&lt;/h2>
&lt;p>该项目基于 Jetson Nano 和 YOLOv4-tiny 设计道路车辆计数算法。&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>使用 TensorRT 在边缘设备上实现超过 18fps 的识别帧率，同时功耗低于 15W。&lt;/li>
&lt;li>基于 Node-RED 框架设计数据可视化界面。&lt;/li>
&lt;/ul>
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