业务和功能介绍
随着人工智能技术的快速发展，智能化、自动化设备在日常生活及体育训练中的应
用越来越广泛。针对网球训练后球的拾取问题，本论文提出了一种基于 OpenMV 的智能
网球拾取机器人系统，该系统通过集成先进的图像处理算法、机械臂控制策略以及无线
通讯技术，能够实现对散落在地面上的网球进行快速准确识别和高效拾取的功能，并且
可以利用蓝牙通信与用户交互。
本系统采用 OpenMV 作为视觉传感器，利用其内置的图像处理能力，实施对场景中
网球的实时检测与识别。为了实现机器人的自主移动，本研究设计了一套基于微控制器
的驱动电路和运动控制算法。通过调整机器人的运动参数，如轮速和转向角度，以及PID
算法来控制小车按照理想的方向移动。本系统采用机械臂拾取网球。机械臂采用了多关
节结构，具备较高的灵活性和稳定性。通过对机械臂运动学和动力学的分析，开发了一
套精确的控制策略，确保机械臂能够平滑且准确地完成抓取动作。最后通过蓝牙通信模
块与用户的智能终端设备连接，用户可以接收到小车的状态信息，例如小车完成拾取后
会发送结束信息。
用越来越广泛。针对网球训练后球的拾取问题，本论文提出了一种基于 OpenMV 的智能
网球拾取机器人系统，该系统通过集成先进的图像处理算法、机械臂控制策略以及无线
通讯技术，能够实现对散落在地面上的网球进行快速准确识别和高效拾取的功能，并且
可以利用蓝牙通信与用户交互。
本系统采用 OpenMV 作为视觉传感器，利用其内置的图像处理能力，实施对场景中
网球的实时检测与识别。为了实现机器人的自主移动，本研究设计了一套基于微控制器
的驱动电路和运动控制算法。通过调整机器人的运动参数，如轮速和转向角度，以及PID
算法来控制小车按照理想的方向移动。本系统采用机械臂拾取网球。机械臂采用了多关
节结构，具备较高的灵活性和稳定性。通过对机械臂运动学和动力学的分析，开发了一
套精确的控制策略，确保机械臂能够平滑且准确地完成抓取动作。最后通过蓝牙通信模
块与用户的智能终端设备连接，用户可以接收到小车的状态信息，例如小车完成拾取后
会发送结束信息。
项目实现
智能捡网球机器人是一个集成了现代自动化和信息技术的实用装置，旨在为网球运
动员提供便利，提高训练效率。本项目中，我们利用OpenMV视觉模块作为机器人的“眼
睛”，电机作为动力源，三轴机械臂实现灵活的运动范围，以及蓝牙通信模块负责与用户
的交互指令传输。
在项目的执行过程中，我们首先对各个模块进行了独立研究，确保每个部分都能正
常工作。OpenMV视觉模块被编程来识别黄色网球的位置与方向，通过图像处理算法分
析场地情况并确定球的精确位置。电机和三轴机械臂的设计和调整则是为了保证机器人
有足够的速度和灵活性去适应不同的场地条件以及快速准确地捡拾网球。蓝牙通信模块
允许用户通过智能手机或其他设备远程控制机器人，增加了操作的便捷性。
项目的成功实施得益于跨学科的合作，包括机械工程、电子工程、计算机科学和人
机交互设计等。经过多次实验和调试，智能捡网球机器人已经能够在多种环境下稳定工
作，并且能够响应用户的指令，完成捡球的任务。
动员提供便利，提高训练效率。本项目中，我们利用OpenMV视觉模块作为机器人的“眼
睛”，电机作为动力源，三轴机械臂实现灵活的运动范围，以及蓝牙通信模块负责与用户
的交互指令传输。
在项目的执行过程中，我们首先对各个模块进行了独立研究，确保每个部分都能正
常工作。OpenMV视觉模块被编程来识别黄色网球的位置与方向，通过图像处理算法分
析场地情况并确定球的精确位置。电机和三轴机械臂的设计和调整则是为了保证机器人
有足够的速度和灵活性去适应不同的场地条件以及快速准确地捡拾网球。蓝牙通信模块
允许用户通过智能手机或其他设备远程控制机器人，增加了操作的便捷性。
项目的成功实施得益于跨学科的合作，包括机械工程、电子工程、计算机科学和人
机交互设计等。经过多次实验和调试，智能捡网球机器人已经能够在多种环境下稳定工
作，并且能够响应用户的指令，完成捡球的任务。
示例图片视频
相似推荐
机器人自动化测试平台
1、用于机器人的自动化测试，包含多种测试任务类型，支持自定义参数，实时记录测试数据。
2、机器运行状态监测及数据导出，支持监测机器核心板CPU状态、零部件温度等。
3、机器地图复制
4、机器二维码批量生成
点动物联网平台
1. 立项背景和目标
立项背景：
随着物联网技术快速发展，企业面临设备管理复杂、数据采集困难、故障响应滞后等挑战。传统物联网平台存在扩展性差、协议支持有限、实时处理能力不足等问题。
项目目标：
构建一个高性能、可扩展的企业级物联网平台，支持海量设备接入、实时数据处理、智能告警分析，为企业提供一站式设备管理和监控解决方案，实现设备全生命周期管理和智能化运维。
2. 软件功能、核心功能模块介绍
核心技术栈：
- 后端：Go + Gin框架 + GORM + PostgreSQL/TimescaleDB
- 架构：微服务 + 事件驱动 + 分层架构
- 消息：NSQ消息队列 + 多级缓存
- 规模：314个Go文件，74,440行代码
核心功能模块：
设备管理模块： 支持设备注册、配置、状态监控、固件升级，提供设备全生命周期管理，支持MQTT、DTU/TCP、Modbus等多种协议接入。
数据采集与处理： 实时数据接收存储、批量数据处理、事件驱动架构，支持流式数据处理和复杂事件处理链。
智能告警系统： 流式告警规则引擎、实时数据触发告警、多渠道通知（邮件/短信/微信）、告警自动恢复机制、静默期管理。
权限管理（RBAC）： 基于角色的访问控制、用户管理、菜单权限、数据级权限控制、多租户架构支持。
任务调度： 异步任务处理、任务执行监控、定时任务管理、任务报告生成。
多租户架构： 租户隔离、套餐管理、项目级权限控制、数据安全隔离。
3. 业务流程、功能路径描述
设备接入流程：
设备注册 → 设备类型配置 → 协议适配 → 数据上报 → 状态管理
支持直连设备、网关设备、子设备等多种接入方式，提供设备在线/离线状态实时监控。
数据处理流程：
数据上报 → 协议解析 → 数据存储 → 事件触发 → 告警检测 → 通知发送
采用事件处理器链模式，包含时间戳处理、事件验证、自动恢复、状态处理、告警处理等环节。
告警触发流程：
规则配置 → 流式检测 → 告警生成 → 通知发送 → 告警处理 → 恢复检测
告警状态流转：活跃(1) → 已确认(2) → 已解决(3) → 已关闭(4)，支持静默期管理和自动恢复。
用户操作路径：
管理员：系统配置 → 用户管理 → 角色权限 → 设备类型 → 告警规则
普通用户：设备监控 → 实时数据 → 告警处理 → 历史查询 → 报表导出
头盔护卫AI——基于YOLOv5的头盔识别系统
在工业和建筑领域，头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域，头盔都是我们不可或缺的保护伙伴，确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统，我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用，进一步提升公共安全。通过yoloV5，做头盔识别系统。
AIOT云平台-AIOT云平台
项目描述：AIOT管理后台。该平台集成酷旗所有业务、内容、技能、工具、监控等模块。
技术栈：nest.js+vue(vue-element-admin)+docker+gitlab ci/cd
责任描述：
1、负责云平台技术选型。负责平台迁移。
2、负责云平台前后端开发。负责账号中心、应用中心、客户中心、技能中心、工具中心、能力中心、文档中心、内容中心等模块的需求设计及前后端开发测试。
3、负责项目部署及项目维护迭代。负责项目需求确认及任务分配。
4、配合公众号/小程序/APP输出内容接口。
自助预约系统
核心业务模块:
会员系统 - 会员信息、余额管理、积分体系
订单系统 - 订单创建、支付、退款、订单详情管理
门店管理 - 门店信息维护、门店配置、数据统计
运营管理 - 优惠券、团购活动、门店授权、提现申请
小程序端 - 雀时光小程序(主平台)、门店小程序(商家端)
系统管理 - 用户认证、权限控制、配置管理
统计分析 - 业务数据统计和报表
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服