集二维码识别、播报和运动控制于一体的四足机器人案例

1、项目简介

本项目主要涉及四足机器人（机器狗）在二维码识别、语音播报及运动控制方面的应用开发。通过该项目可以掌握如何将图像识别技术与机器人运动结合起来，实现智能化的机器人行为控制。该实验以二维码为识别目标，机器人在检测到二维码后做出相应的语音反馈，并通过预设的动作控制系统（如点头、摇头等）来做出反馈，从而形成一个闭环的自动化行为链。开发者可以基于本项目结合计算机视觉相关知识，实现更多功能。

2、系统要求

• 操作系统：Ubuntu 18.04 或 Windows
• 依赖库：Opencv、pyttsx3
• 机器人平台：绝影Lite3
• 编程语言：Python
• 开发工具：Pycharm 或 Vscode

3、项目内容

（1）图像捕捉与处理

利用OpenCV库的功能，通过摄像头捕捉实时图像，并在图像中检测二维码。当二维码被成功识别后，程序会返回二维码中的内容信息。

（2）二维码识别

二维码作为信息的载体，在许多场景下被广泛应用。本次实验通过OpenCV的QR检测功能，在捕获的图像中检测并解码二维码。识别到二维码内容后，机器人可以根据二维码中的信息做出相应反应。(素材为本项目的QR.png文件)

（3）语音播报功能

通过Python的pyttsx3库，机器人可以根据识别到的二维码信息生成语音提示。这一部分展示了如何利用文本转语音（TTS）技术让机器人发出语音指令和提示。语音播报的速度和语调可以通过调整参数来适应不同的应用需求。

（4）四足机器人运动控制

通过UDP协议与机器人进行通信，控制机器人完成一系列的动作，如点头、摇头、前进、后退、左右平移等。具体的实现中，通过Python控制机器人运动的方法包括数据打包、发送UDP包以及相应的运动指令。

5、安装与配置

• 本地电脑运行（Windows系统）

  • 配置运行环境

    pip install -r requirements.txt

  • 连接机器狗的WiFi

  • 将二维码放到本地电脑摄像头前，在终端运行如下命令

    python3 main.py

• 机器狗本体运行（Ubuntu系统）

  • 配置运行环境（需要机器狗处于联网状态）

    • 更新系统源

      sudo apt update

    • 升级pip

      python3 -m pip install --upgrade pip

    • 安装相关依赖

      pip install -r requirements.txt

  • 外接扬声器（机器狗本体输出声音太小，可能听不到）

  • 将二维码放到机器狗的摄像头前（修改main.py初始化函数中的摄像头索引修改使用的摄像头， 广角相机或Realsense），在终端运行如下命令

    python3 main.py

注意 ：在机器狗本体运行时，需要SSH登录到感知主机，而非运动主机

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贡献指南

如果你想为该项目贡献代码，请遵循以下步骤：

1. Fork 本项目并创建一个新分支。
2. 在新分支中做出修改。
3. 提交 Pull Request。