XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别门
RoboSub 2024技术设计报告
由于这是Bur的介绍季节，因此我们的AUV优先考虑该课程的更简单任务：输入太平洋（门）和映射（鱼雷）。门任务是最高优先级，因为类似的任务用于预先合格。使用我们的车载视觉系统来识别门，然后Amibition将接近门并通过。利用PID控制器，我们的AUV可以锁定其偏航位置，以确保其在同一标题上通过。优先任务是鱼雷任务。利用我们的传感器系统，我们将能够使用我们的向下和面向前置摄像机导航到鱼雷任务。使用我们的立体声摄像机，我们将能够感知目标的深度，从而使我们能够使用板载气动系统将弹丸与目标对齐并向其射击。
使用音频频率音调跟踪
巨大的无人机赛车（ADR）对空中机器人技术引起了极大的兴趣。早期解决方案使用经典的计算机视频算法进行门检测，而最新的方法采用了视觉同时定位和映射（SLAM）。展示了与世界冠军赢得比赛的解决方案。但是，这些主要依赖于车载摄像机的视觉数据，而人类与听觉感知相结合。受听觉感知的益处的动机，本研究研究了使用音频信号处理来检测无人机何时在比赛期间越过门。此检测解决了盲点问题，在跨越后，门从视觉传感器的视线中消失。初始结果表明，基于无人机螺旋桨引起的声音变化，使用音频信号识别门交叉的可行性。这是探索自动无人机赛车中听觉受到更大潜力的广泛潜力的首次努力。