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中国机器人及人工智能大赛参赛总结与任务回顾

一、参赛过程中的核心收获

1. 多传感器融合与环境感知技术
   通过项目实践，掌握了基于视觉的环境感知方法，包括利用 OpenCV 实现颜色阈值分割（如colorgroup.cpp中对赛道边界、蓝色标记的识别）、边缘检测与中线提取算法（judgmentLeft/judgmentRight函数）。理解了如何通过图像预处理（中值滤波、尺寸缩放）提升算法鲁棒性，解决复杂光照下的赛道识别问题。
2. 运动控制与机器人动力学应用
   深入实践了四足机器人的运动控制逻辑，包括基于比例控制（P 控制）的路径跟踪（v_des[2] = 0.01*(goalAverage - average)）、步态参数调优（gait_type、step_height）及姿态平衡控制（rpy_des姿态角调整）。掌握了通过 LCM 通信协议实现控制指令的实时传输（lcmutil.cpp），理解了机器人底层执行与上层决策的通信机制。
3. 状态机与任务调度系统设计
   通过mythread.cpp中的状态机逻辑（Mode枚举与switch-case状态切换），学会了如何将复杂任务（循迹、住户任务、分叉路选择）拆解为可执行的子状态，掌握了基于超时机制和事件触发的任务切换方法，确保机器人在动态环境中自主决策。
4. 二维码识别与交互技术
   实践了基于 OpenCV 的二维码检测与解码（qrcode_recognize_thread.cpp），掌握了图像透视变换（getPerspectiveTransform）校正倾斜二维码的方法，理解了机器视觉与任务指令触发的结合逻辑，为机器人添加了灵活的外部交互交互能力。

二、参赛期间的主要任务

1. 视觉算法优化与调试

 

• 负责基于colorgroup.txt的颜色阈值参数调优，针对不同光照条件下的赛道（白色边界、黑色条带）进行阈值校准，确保inRange函数能稳定提取稳定分割目标区域。
• 优化中线提取逻辑（getAverage函数），通过递归搜索（RecursionLeft/RecursionRight）解决赛道边缘不连续问题，提升路径跟踪精度。

 

2. 运动控制策略设计

 

• 调试比例控制参数（如转向系数0.01），平衡机器人的响应速度与稳定性，避免过冲或滞后。
• 调整步态参数（step_height、stand_height）和姿态角（rpy_des），确保机器人在直线行驶、转弯、侧倾（如residenceright状态）时的平衡。

 

3. 状态机逻辑开发

 

• 设计Mode状态切换规则，定义循迹（track）、住户任务（residenceright）、分叉路选择（divergeleft）等 14 种状态的触发条件与超时机制。
• 编写状态过渡逻辑（如residenceTransientProcess中间过程），确保任务切换的平滑性。

 

4. 通信与系统集成

 

• 基于 LCM 协议实现上层决策（视觉识别、状态机）与底层控制的通信（robot_control_lcmt消息结构），确保控制指令（速度、步态）的实时传输。
• 集成二维码识别模块，将解码结果与状态机联动（如识别特定二维码后切换任务模式）。

 

5. 系统联调与问题排查

 

• 解决实际场景中的异常情况：如赛道交叉点识别错误、二维码倾斜导致解码失败、机器人步态不稳等问题。
• 通过日志输出（如cout << "蓝色数量：" << number << endl）定位算法瓶颈，优化代码执行效率（如缩小图像处理分辨率至 400x300）。

三、总结

通过本次大赛，不仅掌握了四足机器人从视觉感知到运动控制的完整技术链，更深刻理解了 "感知 - 决策 - 执行" 闭环系统的设计思想。在解决实际问题（如光照干扰、机械抖动、路径复杂分叉）的过程中，提升了算法优化能力与工程实践能力，为复杂机器人系统的开发积累了核心经验。