【源码】基于Python和OpenCV的机器人竞赛项目——Thirsty Crow

项目简介

本项目是为E-Yantra Robotics Competition 2018设计的机器人竞赛项目，主题为“Thirsty Crow”。通过构建自动化机器人，模拟乌鸦投石取水的故事，结合增强现实（AR）技术，展示乌鸦拾取小石子并投入水罐的过程，涉及机器人控制、图像处理、增强现实等多个技术领域。

项目的主要特性和功能

技术栈

• 图像处理：运用OpenCV进行图像处理和ArUco标记检测。
• 图形处理：借助OpenGL实现3D模型的投影和动画展示。
• 微控制器编程：采用ATmega2560开发板控制机器人运动。
• 3D建模：使用Blender创建乌鸦、石子和水罐的3D模型。
• 通信：通过XBee模块实现机器人与计算机的无线通信。

功能特性

1. 机器人控制：机器人可自主导航、拾取石子并投入水罐。
2. 增强现实展示：通过摄像头捕捉图像，实时展示3D模型及石子拾取和投放动画。
3. 路径规划：运用最短路径算法，使机器人高效完成任务。
4. 实时通信：借助XBee模块实现机器人与计算机的实时通信，同步更新任务状态。

安装使用步骤

1. 环境准备

• Python环境：确保安装Python 3.x版本，并安装以下依赖库： bash pip install opencv-python opencv-contrib-python pyserial numpy PyOpenGL
• Arduino IDE：用于烧录ATmega2560开发板的控制代码。
• Blender：可用于查看和修改3D模型（可选）。

2. 机器人硬件配置

1. 连接硬件：按项目文档中的电路图连接ATmega2560开发板、L298N电机驱动模块、编码电机、电磁铁模块等硬件。
2. 烧录代码：使用Arduino IDE将机器人控制代码烧录到ATmega2560开发板。

3. 运行Python脚本

1. 启动Python脚本：在计算机上运行项目中的Python脚本，启动图像处理和增强现实展示。 bash python main.py
2. 放置机器人：将机器人置于竞技场起始位置，打开电源。
3. 观察任务执行：机器人自动开始任务，同时屏幕展示增强现实效果。

4. 调试与优化

• 路径规划调试：根据实际竞技场布局调整路径规划算法，确保机器人高效完成任务。
• 增强现实效果优化：按需调整3D模型的投影效果和动画展示。

下载地址

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