🗒初墨

🍊Hello，各位好，我是面包！
今天带大家围观我们的2024光电设计大赛创意组作品——一款能代替人类深入核电站高危区域的智能巡检机器人！从零到一的开发过程中，我们踩过坑、学到头秃，终于让这个铁疙瘩学会了自主避障、仪表识别、管道检测三大绝技！

一、整体方案：机器人界的“三头六臂”

我们的机器人就像个赛博格格巫，集成了多种黑科技：

大脑：Jetson Nano（ROS1主控）
眼睛：YOLOv8（管道检测） + 高清摄像头（仪表识别）
触角：RPLIDAR A1激光雷达（360°障碍感知）
双腿：STM32驱动的履带底盘（翻越15°斜坡无压力）

核心技能树：

多点巡航：基于ROS的全局路径规划（A*算法） + 动态避障（DWA算法）
管道检测：YOLOv8训练模型识别裂纹/腐蚀（自制核电站管道数据集）
仪表读数：OpenCV模板匹配 + 霍夫变换识别指针角度

二、Jetson Nano：ROS1的“扛把子”

jetson nano作为主控核心，承载ROS1系统的运行支持，负责综合处理STM32，激光雷达，高清摄像头的数据识别与事件策划。

1. 为什么选Jetson Nano？

算力够顶：128核GPU跑YOLOv8s模型，FPS稳定在15~20（核电站场景够用）
接口丰富：双USB3.0接摄像头，40Pin GPIO控制STM32
功耗友好：10W功率，挂个充电宝都能跑2小时

2. ROS1实战踩坑记

坑1：Ubuntu 18.04与Melodic的兼容性问题
解法：手动编译安装缺失的依赖包（比如slam_gmapping）
坑2：多节点通信延迟
解法：用roslaunch优化节点启动顺序 + 提升STM32通信波特率（115200→921600）

3. 性能优化秘籍

SSD加速：把系统镜像烧录到SSD（读写速度提升5倍！）
Docker化部署：打包ROS环境，避免依赖冲突

三、STM32下位机：电机驱动的“灵魂舞者”

STM32驱动两个电机执行履带轮的转动任务，激光雷达通过不断高速旋转识别周围固定高度的障碍物，高清摄像头传回帧图像用于目标检测。

1. 电机控制三要素

PID调速：

// 速度环PID计算（目标转速 vs 编码器反馈）  
int Velocity_PID(int target, int current) {  
    static float integral = 0;  
    float error = target - current;  
    integral += error * dt;  
    return Kp*error + Ki*integral + Kd*(error - last_error)/dt;  
}

PWM波：TIM3通道1/2输出20kHz PWM，驱动TB6612电机芯片
编码器反馈：STM32的TIM2/TIM5捕获AB相脉冲（4倍频模式）

2. 通信协议设计

串口协议：自定义帧结构 [0xAA][数据长度][CMD][数据][CRC][0x55]
心跳检测：Jetson每500ms发送心跳包，超时3次则STM32自动停车

四、激光雷达：360°无死角的“透视眼”

1. 硬件选型

RPLIDAR A1：性价比之王（￥599），扫描频率10Hz，探测半径12m
安装玄学：水平安装高度30cm（刚好避开地面小障碍）

2. SLAM建图实战

算法：Gmapping（栅格地图）+ AMCL定位
建图效果：核电站模拟场地（20m×20m），误差＜5cm

3. 避障策略

动态窗口法（DWA）：实时评估速度空间，选择最优路径
安全距离：0.5m内紧急刹车，1m内减速绕行

五、高清摄像头：仪表盘识别的“火眼金睛”

1. YOLOv8管道检测

数据集：自制1000张标注图（裂纹、腐蚀、渗漏三类）

训练参数：

yaml

model: yolov8s.yaml  
epochs: 100  
imgsz: 640  
augmentation: mosaic9 + mixup

效果：[email protected]达92.3%，单帧推理耗时45ms

2. 仪表读数黑科技

步骤拆解：
1. ROI提取：用HSV颜色空间锁定仪表盘红色指针
2. 模板匹配：预先存储0°~360°模板图，用cv2.matchTemplate找最佳匹配
3. 角度计算：

\theta = \frac{\text{匹配位置偏移量}}{\text{模板总长}} \times 360°

精度：±2°，够核电站老师傅点赞了！

七、项目成果：从实验室到领奖台

巡检效率：20分钟完成1000㎡区域扫描（人类需2小时）
识别准确率：管道异常98.5%，仪表读数99.2%
大赛成绩：校赛二等奖、省赛一等奖、国赛二等奖

🗒初墨 ​

一、整体方案：机器人界的“三头六臂” ​

二、Jetson Nano：ROS1的“扛把子” ​

1. 为什么选Jetson Nano？ ​

2. ROS1实战踩坑记 ​

3. 性能优化秘籍 ​

三、STM32下位机：电机驱动的“灵魂舞者” ​

1. 电机控制三要素 ​

2. 通信协议设计 ​

四、激光雷达：360°无死角的“透视眼” ​

1. 硬件选型 ​

2. SLAM建图实战 ​

3. 避障策略 ​

五、高清摄像头：仪表盘识别的“火眼金睛” ​

1. YOLOv8管道检测 ​

2. 仪表读数黑科技 ​

七、项目成果：从实验室到领奖台 ​

🗒初墨