我們使用了帶有Arduino（克隆）的Raspberry Pi來控制移動(dòng)平臺(tái)。瓶子識(shí)別軟件基于基于Haar功能的級(jí)聯(lián)分類器，用于通過OpenCV進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)。Raspberry Pi上的代碼是用Python編寫的，它提供了比C / C ++更快的開發(fā)時(shí)間，但是開銷更大。事實(shí)證明，這很有用，因?yàn)樵?a target="_blank">機(jī)器人在很短的時(shí)間內(nèi)就贏得了比賽。該文檔非常廣泛，因?yàn)樗潜匦璧模⑶覐某跏紭?gòu)想到最終零件以及仿真文件的每個(gè)細(xì)節(jié)都可用。

機(jī)器人會(huì)避開障礙物，直到攝像機(jī)看到并識(shí)別出瓶子，一旦在Raspberry Pi上運(yùn)行Python腳本檢測(cè)到瓶子，其位置就會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)到Arduino板上，后者在狀態(tài)機(jī)中托管主程序，并傳遞至下一個(gè)狀態(tài)：抓瓶子。抓住瓶子后，歸位系統(tǒng)非常簡單：它使用指南針沿著回收區(qū)域的方向（地圖的拐角）移動(dòng)，一旦檢測(cè)到墻壁（而不是障礙物），它就會(huì)跟隨它直到到達(dá)拐角處。釋放瓶子。重復(fù)。

最初的計(jì)劃是使用2個(gè)紅外傳感器和攝像頭進(jìn)行障礙檢測(cè)，但是攝像頭速度太慢，最終模擬結(jié)果表明，更多的紅外傳感器將是一個(gè)更簡單的解決方案，并且同樣有效，因此我們決定使用4個(gè)紅外傳感器并且僅將相機(jī)用于瓶子檢測(cè)。指南針傳感器在攝像機(jī)后面的原始位置遇到了很多麻煩，事實(shí)證明建筑結(jié)構(gòu)地板上的金屬條正在影響指南針值，并將其更高地安裝在解決此問題的桅桿上。

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原文標(biāo)題：基于樹莓派的自動(dòng)回收瓶子的智能機(jī)器人

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