Design and Implementation of Automatic Assisted Aiming System For Robomaster EP Based on YOLOv5

要約

ロボマスター ユース チャンピオンシップの重要な段階では、ロボマスター EP ロボットは競争力を維持するために自律アルゴリズムのみで動作する必要があります。
EP ロボットにはターゲット認識と自動支援照準が不可欠です。
この研究では、複数オブジェクト検出に YOLOv5 を使用して、Robomaster EP ロボットとそのアーマーを識別します。
さらに、車両の識別と追跡のために DeepSORT アルゴリズムを統合します。
その結果、ロボットが同時に複数のターゲットを認識して照準を合わせることができる、洗練された YOLOv5 ベースのシステムを導入しました。
正確な追跡を保証するために、フィードフォワード拡張機能を備えた PID コントローラーと、カルマン フィルターと組み合わせた FIR コントローラーを使用します。
このセットアップにより、ターゲットに向かってジンバルを素早く動かすことが可能になり、次の位置を予測して、動作中の潜在的な損傷を最適化します。
私たちが提案したシステムは、ロボットの装甲照準精度を高め、競技パフォーマンスを向上させます。

要約(オリジナル)

In the crucial stages of the Robomaster Youth Championship, the Robomaster EP Robot must operate exclusively on autonomous algorithms to remain competitive. Target recognition and automatic assisted aiming are indispensable for the EP robot. In this study, we use YOLOv5 for multi-object detection to identify the Robomaster EP Robot and its armor. Additionally, we integrate the DeepSORT algorithm for vehicle identification and tracking. As a result, we introduce a refined YOLOv5-based system that allows the robot to recognize and aim at multiple targets simultaneously. To ensure precise tracking, we use a PID controller with Feedforward Enhancement and an FIR controller paired with a Kalman filter. This setup enables quick gimbal movement towards the target and predicts its next position, optimizing potential damage during motion. Our proposed system enhances the robot’s accuracy in targeting armor, improving its competitive performance.

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