- 为了解决在复杂环境下人工操作难以实现自动化、智能化和精确性的问题，设计了一种具有自平衡功能的取放一体平衡机器人，并开发了其软硬件系统。该机器人利用OpenCV在NVIDIA Jetson TX2平台上进行图像处理，从而能够识别其周围的环境，并根据目标参数实现自动控制平衡机器人的运动。机器人的底盘采用STM32F4系列作为主控芯片，能够快速地获取电机等数据，并进行实时的PID控制等处理。
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- 为了满足消费群体对于高品质水果的需求和产业精细化发展，提出了一种通过视觉对香蕉无损检测并分级的方法，并且在Jetson Nano平台设计视觉系统，基于YOLOv5搭建的模型实现视觉识别。最终Matlab仿真结果和视觉实验结果表明该方法可以实现对香蕉表面的缺陷进行识别，果实平均识别准确率达到91.3%。
- 关键字：202307香蕉检测Jetson NanoYOLOv5视觉识别无损检测
- 基于颜色特征的物体识别系统对于不同颜色的分别提取和识别(以上两幅图片由某大学机器人实验室负责人暨机器人天空主编Liu Weichao友情提供)随着计算机科学和自动控制技术的发展，越来越多的不同种类的智能机器人出现在
- 关键字：机器人视觉识别技术简介
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