RCJ 2026 - PerceptionX

PerceptionX

Škola/klub: SPSE Zochova

Kontakt: tomashajnicik@gmail.com

Kategória: soccer open / soccer vision

Predchádzajúca história modelu

Nášho robota sme navrhli a zostrojili sami. Počas vývoja sme pôvodne používali inú architektúru, ale po náročnej integrácii softvérovej podpory a kamerového stacku sme približne 4–5 mesiacov pred súťažou prešli na riešenie s Raspberry Pi 5 a ESP32. Robota vyvíjame približne jeden rok.

Konštrukcia a hardvér

Robot má vlastný 3D tlačený kruhový podvozok a 4-kolesový holonomický X-drive.

Zoznam súčiastok

• Raspberry pi 5]
• ESP32-S3 ESP32-S3
• 2x kamera WaveShare
• RPLIDAR C1
• 4× motor
• motor driver
• IMU / kompas
• 4× line sensor
• ball sensor
• kicker
• batéria
• 3D tlačená konštrukcia

3D modely, výkresy, náčrty konštrukcie a dielov Súbor:render_robot.png

Schémy, návrhy plošných spojov, elektronika Súbor:obrazok_perf.png

Popis zapojenia elektroniky Raspberry Pi 5 slúži na vysokú úroveň riadenia – spracovanie obrazu z 2 kamier, LiDAR, rozhodovanie a komunikáciu s ESP32. ESP32 zabezpečuje nízkoúrovňové riadenie – čítanie senzorov, riadenie motorov, kickera a bezpečnostnú logiku. Komunikácia medzi doskami prebieha cez UART.

Softvér

Pre slovenské kolo používame pravidlové riadenie robota.

Aktuálne funkcie:

• vyhľadanie lopty
• pohyb k lopte
• zarovnanie na súperovu bránku
• použitie kickera vo vhodnej situácii
• využitie LiDARu na orientáciu o vzdialenosti
• využitie line senzorov na detekciu bielych čiar

Pôvodným cieľom bolo použiť klasifikátor a AI model, ale väčšinu času zabrala konštrukcia a integrácia hardvéru. Architektúra je však pripravená aj na budúce rozšírenie.

Fotodokumentácia

Súbor:robot_celok.jpg Súbor:robot_zhora.jpg Súbor:elektronika.jpg Súbor:doska.jpg Súbor:tim.jpg

Iné

Najväčšie problémy počas vývoja:

• pôvodne sme pracovali s platformou Uno Q, pri ktorej sme narazili na obmedzenú softvérovú podporu
• integrácia kamerového stacku a ovládačov v Linuxe bola pre náš projekt náročná
• čas potrebný na vývoj hardvéru a integráciu sme na začiatku podcenili

Plánované vylepšenia:

• classifier-based object detection
• AI decision model
• lepšia fúzia dát zo senzorov
• ďalšia optimalizácia mechaniky