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제 21회 임베디드 소프트웨어 경진대회 [Team ROKO] 휴머노이드 골프 로봇

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KOSS-ROKO/Team_RoKo_2020

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제 21회 임베디드 소프트웨어 경진대회

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결선시연동영상 : [team ROKO]

목차

0. 팀 구성원 및 역할
1. 개발 동기 및 목표
2. 개발 방향 및 전략
3. 개발의 차별성


0. 팀 구성원 및 역할

CV 및 알고리즘 파트

이름 역할
강서영 영상 처리, 알고리즘 구현, 로봇 테스트
김민주 영상 처리, 알고리즘 구현, 로봇 테스트, 홀인 알고리즘 설계
남궁희 영상 처리, 알고리즘 구현, 로봇 테스트

로봇 제어 파트

이름 역할
최건웅 로봇 제어, 거리 검출 알고리즘 설계 및 테스트
한이연 로봇 제어 및 영점 조정, 모션 설계 및 테스트

1. 개발 동기 및 목표

로봇산업의 발전에 따라 로봇의 활동 범위가 늘어나는 과정 속에 휴머노이드 골프 로봇은 사람들에게 새로운 콘텐츠와 재미를 제공하고, 로봇이 엔터테인먼트 분야의 발전에도 기여함을 보여준다.

  • 로봇에 센서를 통한 시각적인 인식 능력을 부여하여 사물, 이미지 및 비디오 분석을 가능하게 한다. 센싱 데이터를 open CV를 활용하여 가공하고, 골프 로봇을 개발하는 과정에서 컴퓨터 비전 분야에 중요한 영상 처리 과정 전반에 대한 내용을 익힌다.
  • 게임을 진행함에 있어 로봇은 다양한 상황속에서 최적의 동작을 수행해야 한다. 이를 위해서 입력받은 다양한 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고, 높은 정확도와 성능을 수행하도록 하는 알고리즘을 설계하여 로봇의 동작을 자동화하도록 한다.
  • 인간과 유사한 동작으로 정교한 동작과 정확한 타격을 할 수 있는 골프 로봇의 개발은 휴머노이드의 운동 능력과 협조 능력을 개선한다.

2. 개발 방향 및 전략

a. 개발 환경

Python Raspberry Pi
OpenCV
Visual Studio Code

b. 클래스 다이어그램

roko_a2 roko_a3 roko_a

c. 순서도

b0


1. Controller : 골프경기의 전반적인 알고리즘을 담고 있는 클래스
2. ImageProcessor : 영상처리 및 분석 클래스
3. Motion : 로봇의 모션을 담당하는 클래스
4. Head : 로봇의 고개 각을 조절하는 클래스
5. Robo : 로봇 제어에서 동작과 이미지 처리 관련 기능을 초기화 하고 관리하는 클래스
6. Distance : 서보 각도에 관련된 전역 변수를 정의하고 거리값을 저장하는 클래스

d. 로봇 작동알고리즘


3. 개발의 차별성

  1. 거리 검출
  2. 물체 인식을 위한 동작을 최소화하는 알고리즘
    udlr
  3. 홀인 알고리즘
  4. 각 단계 모듈화 및 고유 역할 부여
    roko_a3

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