В рамках регионального этапа хакатона “Кубок РТК: Высшая лига”, который проходил 12-13 октября в Москве, наша команда MISIS_alpha разработала автономного робота с функцией распознавания дорожных знаков и возможностью следовать по маршруту, используя эти знаки. Этот проект объединил в себе современные технологии компьютерного зрения и автономной навигации.

О соревнованиях

Организаторами соревнований выступили ГНЦ РФ ЦНИИ РТК. Хакатон длился два дня и проходил на специально оборудованном полигоне, имитирующем реальные задачи, отражающие одну из проблем больших вызовов Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

Полигон включал задания, направленные на проверку алгоритмов технического зрения и навигации роботов. Роботы, запрограммированные участниками, должны были за отведенное время последовательно выполнить задачи в автономном режиме. Это позволяло оценить не столько механические характеристики робота, сколько его «интеллектуальные» способности.

Задача хакатона

Основная цель: обеспечить автономное передвижение робота в условиях городской среды. Робот должен был самостоятельно добраться до точки, обозначенной ArUco-маркером, используя распознавание дорожных знаков и светофора.

Технологии и инструменты

Для реализации проекта мы использовали следующие технологии:

- Lego Mindstorms ev3 — для создания базовой конструкции робота.

- Python — основной язык программирования.

- OpenCV — для реализации алгоритмов компьютерного зрения.

- Raspberry Pi 4 — для обработки данных с камеры.

Выбор инструментов

Мы остановились на платформе Lego Mindstorms, так как она оказалась интуитивно понятной и легко интегрируемой с Raspberry Pi 4. Это позволило сократить время на прототипирование и сосредоточиться на алгоритмах автономного управления.

Реализованный функционал

1. Распознавание дорожных знаков:

   - Использовались алгоритмы из библиотеки OpenCV для анализа изображений с камеры.

2. Поддержка ArUco-маркеров:

   - Для идентификации финиша маршрута.

3. Распознавание сигналов светофора:

   - Включена обработка цветовых индикаторов, определяющих разрешение движения.

Работа в команде

Наша команда состояла из четырёх человек, и мы распределили задачи следующим образом:

- Разработка кода для камеры (OpenCV): Егорова Кристина, Зеленцова Фаина.

- Разработка кода для моторов: Плешевич Милена, Муромцев Александр.

Каждый из участников внёс свой вклад в успешную интеграцию всех компонентов системы.

Технические аспекты

Работа с камерой

Код для обработки изображений был написан на Python с использованием OpenCV. Основные задачи включали:

• Распознавание дорожных знаков.

• Обнаружение ArUco-маркеров.

• Определение состояния светофора.

Управление движением

На стороне моторов реализовано:

• Управление скоростью и направлением движения в зависимости от входных данных.

• Калибровка поворотов, точное выполнение манёвров, необходимых для достижения заданной цели.

Тестирование и результаты

Тестирование кода

Мы провели серию тестов, чтобы убедиться в корректности работы всех компонентов. Камера успешно распознавала знаки и светофоры, а робот выполнял автономные манёвры без внешнего вмешательства.

Демонстрация