一、技术背景概述 本人在东南大学3SE战队的RoboMaster开发经历中，针对能量机关控制系统电气接线冗杂、击打识别不精准、视觉特征不明显的一系列问题，创新性地设计了能量机关系统软硬件架构。目前设计方案均已交付使用，推动了本赛季我队能量机关击打研发。接下来我将详细阐述这个项目遭遇的技术痛点。 演示视频： 445490fa31a5db32a8815fca4ba69325.mp4 所有源码、PCB工程、脚本、操作说明和环境配置、Visio流程图都可以在 https://gitee.com/chenyuwuai/power2rune24.git 中获取。 1.1 大能量机关系统新架构设计 在2023年RoboMaster比赛中，组委会修改了大能量机关的机制，参赛队伍需要通过分别激活所在方的五个机关靶，根据击打的环数成绩来为全队提供攻击或防御的加成。这对于比赛中的团战发动时机和战术选择至关重要。为了顺利击打能量机关，需要在机器人上研制一种新的视觉识别系统，并根据击打能量机关的环数来判断视觉算法开发的效果和未来的迭代方向。除了视觉方面的需求，弹道补偿系统、机器人操作手链路控制系统也需要实弹击打

哈尔滨工业大学（深圳） 南工骁鹰战队 出品 2024赛季 雷达组组长 陈希峻 软件著作权所有 软件源代码以 Mozilla Public License Version 2.0 授权 方案简介 在 2023 赛季国赛前，我们南工骁鹰雷达组提出了先由激光雷达点云聚类得到跟踪定位信息，再利用装甲板识别神经网络进行分类匹配的雷达站方案。 该方案颠覆了传统的双层神经网络的雷达站方案，具有高灵敏性以及不全可见目标的检测能力。与此同时，我们的处理效率更为高效，在正常赛场条件下可实现 500Hz 以上的处理速度，保证了雷达站的实时性。 注意：由于 2024 赛季代码尚未整理完毕，决定开源最核心的 2023 赛季源码的点云定位模块作为先行参考。 相关资料 青工会分享视频： BV1NE4m197pm 参考幻灯片： 一种基于点云聚类的雷达算法.pptx 源代码仓库 Github: chenx-dust/PointCloudDetector 期待您的 Star 与二次开发！

电子科技大学中山学院 柳幸之 平衡步兵机器人与空中机器人电控方案 （由于特殊原因，此文章中仅展示部分技术成果，可能只有思路能够供大家参考，敬请谅解😭） 一、技术背景概述 1.对平衡步兵产生兴趣 在2023赛季初，队伍开始了纳新计划，我在百团大战中看到RoboBraver机器人战队的各种机器人，其中看到了平衡步兵雏型——一个亚克力盒子加两个M3508电机，在那个时候我就对RM产生了极大的兴趣，当即下定决心要将整个大学生活贡献给这个战队、这个比赛。经过两轮考核，我均以考核分数第一成为了梯队队员，后续看到了师兄们造的2023赛季用的空中机器人，想到高中的时候我一直在玩穿越机和