🛡️ 单头哨兵机器人

经典的哨兵机器人配置，结构简洁、性能可靠，
是团队初期开发的核心防御单位。

项目背景

单头哨兵是我们参加 RoboMaster 2023 赛季的主力机器人，虽然只有一个云台，但通过精心优化的算法和机械设计，依然实现了出色的防御能力。

系统架构

硬件组成

• 云台系统：6020电机驱动，IMU稳定
• 底盘：麦克纳姆轮全向移动
• 视觉模块：工业相机 + Jetson Nano
• 发射机构：双摩擦轮 + 拨弹盘

软件架构

上位机 (Jetson Nano)
  ├── 视觉识别 (OpenCV + TensorRT)
  ├── 目标追踪
  └── 决策控制

下位机 (STM32F407)
  ├── 云台控制 (PID)
  ├── 底盘驱动
  └── 发射控制

核心算法

1. 装甲板检测

使用传统视觉 + 深度学习混合方案：

• 颜色分割快速筛选候选区域
• CNN网络精确分类装甲板类型
• 处理速度达到 60fps

2. 云台控制

三环PID控制策略：

• 外环：视觉误差补偿
• 中环：角度闭环控制
• 内环：速度闭环控制

响应时间 <100ms，稳态误差 <0.5°

3. 弹道补偿

考虑重力、空气阻力建立弹道模型：

# 简化的弹道预测
def predict_trajectory(target_pos, velocity):
    # 重力补偿
    gravity_offset = 0.5 * g * t^2
    # 空气阻力
    drag_offset = k * v^2 * t
    return compensated_angle

性能数据

指标	数值
识别距离	1-8米
识别帧率	60 fps
命中率	78%
云台响应时间	95 ms
射速	20 发/秒

经验总结

单头哨兵项目让我深刻理解了机器人系统的整体性。一个优秀的机器人不仅需要强大的硬件，更需要各个子系统的紧密配合。

从视觉识别到云台控制，从弹道补偿到热量管理，每个环节都需要精心调试。这个项目为后续双头哨兵的开发奠定了坚实基础。

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项目源码和技术文档持续更新中，欢迎交流！