Rovio WowWee机器人视觉追踪系统开发与优化

"本文主要研究了视觉追踪机器人系统的构建，采用了低成本的Rovio WowWee机器人作为下位机平台，结合上位机编程技术，实现了单目视觉图像和红外数据的在线解析，以实现对特定物体的识别和追踪。通过前向回溯一致性误差方法确定追踪点，同时引入在线学习策略提升追踪性能。使用PID控制进行伺服控制，经过三组实验验证了系统的可行性。系统使用C++在Linux环境下开发，并在Github上开源，对科研和市场应用具有参考价值。" 本文的研究重点在于视觉追踪技术，它是计算机视觉领域的重要组成部分，主要通过图像处理和算法分析来指导机器人的运动，以实现对目标物的自动追踪。在硬件平台上，选用了Rovio WowWee机器人，这是一款经济实惠且功能齐全的机器人，配备摄像头、通信模块和移动控制模块，同时利用红外传感器进行避障。 在数据通信方面，Rovio通过WiFi或Adhoc模式连接，通过HTTP请求与上位机交互。图像采集模块负责实时获取图像，红外传感器则用于障碍物检测。数据处理过程中，使用8位信息量存储传感器状态，通过位运算判断障碍物情况。 在算法设计上，文章提出了基于前向回溯一致性误差的追踪点选择策略，这种方法能够有效地在复杂环境中确定目标物体。同时，通过引入在线学习机制，将追踪、学习和检测算法结合起来，进一步优化了目标追踪的性能。PID控制器则确保了机器人对追踪指令的精确执行，避免了追踪过程中的偏差。 实验部分，作者进行了三组实验，验证了所设计系统的有效性和稳定性。所有软件代码使用C++编程语言在Linux操作系统上实现，并开源发布在Github上，以便于其他研究者和开发者参考与复用。 这篇研究工作不仅展示了视觉追踪机器人的实现细节，还为低成本机器人平台的智能升级提供了新思路，对于学术研究和实际应用都具有很高的参考价值。其开源性质更是促进了技术的共享和进步。