基于YOLOv5的Robomaster EP自动辅助瞄准系统设计与实现

基于YOLOv5的Robomaster EP自动辅助瞄准系统设计与实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_68036862/article/details/139142825

在Robomaster青年锦标赛的关键阶段，Robomaster EP机器人必须完全依靠自主算法来保持竞争力。目标识别和自动辅助瞄准是EP机器人不可缺少的功能。本文将详细介绍基于YOLOv5的自动辅助瞄准系统的设计与实现，包括视觉算法的演化、数据集构建、模型优化、部署以及控制机制等内容。

Introduction

在Robomaster青年锦标赛中，EP机器人需要具备强大的自主作战能力。其中，目标识别和自动辅助瞄准是EP机器人不可缺少的功能。本文将详细介绍基于YOLOv5的自动辅助瞄准系统的设计与实现。

背景及相关工作

A. 视觉算法的演化以及与其他方法的比较

在机器人视觉领域，目标检测算法经历了从传统方法到深度学习方法的演变。传统方法如HOG+SVM、Haar特征分类器等，虽然计算效率高，但检测精度较低。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐成为主流。YOLO系列算法以其实时性和高精度而受到广泛关注。

B. 预测和跟踪机器人

在机器人视觉领域，目标检测算法经历了从传统方法到深度学习方法的演变。传统方法如HOG+SVM、Haar特征分类器等，虽然计算效率高，但检测精度较低。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐成为主流。YOLO系列算法以其实时性和高精度而受到广泛关注。

C. Control and Filtering Mechanisms in Robotic Combat

在机器人对抗中，控制和滤波机制对于提高系统的稳定性和响应速度至关重要。常用的控制算法包括PID控制、模糊控制等。滤波算法则用于去除传感器噪声，提高数据的准确性。在本研究中，我们将采用增量PID控制器，并结合前馈增强来优化控制效果。

编程任务

本研究主要包括三个实验任务：

1. 端到端模型开发：从数据集构建到部署
2. 识别装甲和跟踪机器人
3. 万向节控制和水弹丸发射偏差补偿系统

实验1:端到端模型开发:从数据集构建到 部署

数据集建设

数据集的构建是目标检测任务的基础。在本研究中，我们使用了Robomaster官方提供的数据集，该数据集包含了大量EP机器人及其装甲的图像。为了提高模型的泛化能力，我们对数据集进行了数据增强处理，包括随机裁剪、旋转、翻转等操作。

Pre-Trained配置

为了加快模型训练速度并提高检测精度，我们采用了预训练模型。具体来说，我们使用了YOLOv5n的预训练权重作为初始权重。预训练模型已经在大规模数据集上进行了训练，具有较好的特征提取能力。

yolo模型

YOLOv5是目前最流行的实时目标检测算法之一。它采用了深度可分离卷积、CSP结构等优化技术，使得模型在保持高精度的同时具有较高的实时性。在本研究中，我们使用YOLOv5n版本，该版本在速度和精度之间取得了较好的平衡。

YOLOv5n模型优化

为了进一步优化模型性能，我们对YOLOv5n进行了以下改进：

1. 调整模型输入尺寸：将输入尺寸从640x640调整为416x416，以提高检测速度。
2. 优化损失函数：使用GIoU损失函数替代传统的IoU损失函数，以提高边界框回归的准确性。
3. 增加数据增强策略：除了随机裁剪、旋转、翻转等操作外，还增加了颜色抖动、对比度调整等数据增强策略。

模型部署

模型部署是将训练好的模型应用到实际场景中的关键步骤。在本研究中，我们将模型部署到了Robomaster EP机器人上。具体来说，我们使用了TensorRT进行模型优化，并使用OpenCV进行图像预处理和后处理。此外，我们还实现了模型的多线程推理，以提高系统的实时性。

实验2:识别装甲和跟踪机器人

深度排序跟踪

深度排序跟踪是一种基于深度学习的多目标跟踪方法。它通过学习目标的外观特征来实现目标的关联和跟踪。在本研究中，我们使用了DeepSORT算法来实现装甲和机器人的跟踪。

匈牙利算法:追踪策略

匈牙利算法是一种经典的分配算法，常用于解决指派问题。在多目标跟踪中，匈牙利算法可以用于匹配检测框和目标轨迹。具体来说，我们计算每个检测框与每个目标轨迹之间的距离（如IoU），然后使用匈牙利算法找到最优匹配。

引人注目的目标

在实际应用中，目标可能会出现遮挡、丢失等情况。为了提高系统的鲁棒性，我们引入了重识别（Re-ID）技术。当目标丢失时，系统会根据目标的外观特征进行重新识别，从而恢复目标的跟踪。

实验三:万向节控制和水弹丸发射偏差 补偿系统

水颗粒下落补偿校正

在实际应用中，水弹丸的发射会受到重力、风阻等因素的影响，导致实际落点与预期落点存在偏差。为了提高射击精度，我们设计了一个水颗粒下落补偿校正系统。该系统通过测量目标距离、发射角度等参数，计算出水弹丸的飞行轨迹，并对发射点进行相应的调整。

去除万向响应噪声

万向节是机器人的重要组成部分，负责控制射击方向。然而，万向节的响应可能会受到噪声的影响，导致射击精度下降。为了提高系统的稳定性，我们采用了卡尔曼滤波器来去除万向节响应中的噪声。

I具有前馈增强的增量PID控制器

PID控制器是一种常用的闭环控制算法，广泛应用于各种控制系统中。然而，在某些情况下，单纯的PID控制可能无法满足系统的要求。为了提高控制精度，我们设计了一个具有前馈增强的增量PID控制器。具体来说，我们通过预测目标的运动轨迹，提前调整射击方向，从而提高射击精度。

结论和讨论

本文提出了一种基于YOLOv5的Robomaster EP自动辅助瞄准系统。通过实验验证，该系统在目标识别、跟踪和射击控制等方面均取得了良好的效果。然而，该系统仍存在一些不足之处，如在复杂场景下的鲁棒性有待提高。未来的工作将重点解决这些问题，进一步提高系统的性能。