RoboMaster机器人编程如何入门？

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什么是RoboMaster机器人编程？

RoboMaster机器人编程是为RoboMaster系列机器人（如步兵、英雄、哨兵、工程机器人等）编写代码，使其能够自主或遥控完成特定任务（如识别、瞄准、射击、移动、防御等）的过程。

（图片来源网络，侵删）

它不仅仅是写几行代码,而是一个完整的软件工程体系，主要包括：

要成为一名合格的RoboMaster程序员,你需要掌握以下几个关键技术领域：

C++ (绝对核心):
- 为什么是C++？ 因为性能是关键，机器人需要实时处理视觉数据、控制电机和做出决策，C++的运行效率高，内存管理精细，是嵌入式系统和机器人领域的首选。
- 你需要掌握： 面向对象编程、STL（标准模板库，如vector, map）、多线程、内存管理、常用设计模式。
Python (辅助与快速开发):
- 为什么是Python？ 在一些非实时性要求高的场景，如数据预处理、算法验证、简单的上位机脚本等，Python因其简洁的语法和丰富的库（如OpenCV, NumPy）而非常受欢迎，很多团队会用Python先验证算法，再用C++实现。
嵌入式C (用于特定模块):
如果涉及到STM32等微控制器（如用于处理传感器数据、驱动一些外设），你还需要了解嵌入式C编程。

控制器: 主要使用 STM32 系列微控制器，你需要了解其GPIO、串口、SPI、I2C、定时器等外设的使用，通常通过HAL库或标准库进行开发。
主控: 大型机器人（如步兵、英雄）使用 NVIDIA Jetson系列（如Jetson Nano, TX2, Xavier NX）作为主控，这是一个强大的嵌入式AI计算机，运行Linux系统，负责运行主要的视觉和决策算法。
传感器:
- 摄像头: 最重要的传感器，通常使用 CSI摄像头（直接连接到Jetson）或 USB摄像头。
- IMU (惯性测量单元): 如 MPU6050, BNO055, 用于获取机器人的姿态角（俯仰、滚转、偏航），是云台稳定和自解算的关键。
- 电机编码器: 用于精确测量电机转速和轮子/云台转过的角度，是实现速度控制和位置闭环的基础。
- 其他: 激光雷达（用于自定位）、红外测距传感器、陀螺仪等。

这是编程的灵魂,决定了机器人的“智商”。

（图片来源网络，侵删）

视觉处理:
- 目标识别: 使用OpenCV库，识别敌方装甲板、英雄机器人、基地、能量机关等。
- 目标测距: 通过单目视觉（已知目标实际尺寸和相机焦距）或双目视觉来计算与目标的距离。
- 目标追踪: 使用 卡尔曼滤波 等算法来预测和追踪高速移动的目标，克服图像延迟和拖影问题。
控制算法:
- PID控制: 机器人控制领域的基石！用于云台角度的精确控制、底盘速度的稳定控制、自解算的稳定等，你需要深刻理解P、I、D三个参数的作用和整定方法。
解算:
- 云台自解算: 根据IMU获取的机器人底盘姿态，实时补偿云台的角度，使得无论机器人如何移动，云台始终能稳定地指向目标，这是区分新手和高手的关键。
- 底盘自解算: 使用轮速编码器（或IMU、激光雷达）来解算机器人在场地中的绝对位置（x, y, 偏航角）。
决策与通信:
- 状态机: 设计机器人的行为逻辑，如“巡逻”、“瞄准”、“射击”、“避障”等状态之间的切换。
- 通信协议: 设计与上位机（如裁判系统、遥控端）之间的数据通信协议，通常使用 UDP（速度快，无连接）或 TCP（可靠，有连接）。

硬件:
- 一台性能不错的电脑（推荐i5以上，16GB内存）。
- RoboMaster机器人套件（官方或第三方）。
- 必要的线材、USB Hub、显示器等。
软件:
- 操作系统: Ubuntu 20.04 LTS 是官方和社区最推荐的开发环境，兼容性最好，也可以在Windows上使用WSL2（Windows Subsystem for Linux）来模拟Linux环境。
- IDE (集成开发环境):
  - VS Code: 轻量级，插件丰富，是社区主流选择。
  - CLion: 功能强大，对C++支持极佳，但需要付费。
  - Qt Creator: 在处理基于Qt的图形界面时很有优势。
- 编译工具链: gcc, g++, cmake。
- 关键库:
  - OpenCV: 图像处理库。
  - Eigen: 线性代数库，用于矩阵运算。
  - PCL (Point Cloud Library): 点云处理库（如果使用激光雷达）。
  - 团队SDK: 大型团队通常会有一套自己的SDK，封装了底层驱动和常用算法，新人需要学习如何使用这套SDK。

云台控制:
- 在STM32上用PID控制云台舵机,实现手动遥控稳定。
- 学习IMU（如MPU6050）的数据读取和姿态解算（DMP或互补滤波/Kalman滤波）。
- 实现云台自解算：通过IMU数据补偿云台角度。
视觉识别:
- 在Jetson或电脑上搭建OpenCV环境。
- 学习颜色阈值分割、轮廓查找、外接矩形等，实现装甲板的识别。
- 结合已知目标尺寸和相机参数,实现基于单目视觉的测距。
底盘控制:
- 学习PID控制,实现底盘的差速运动和速度闭环控制。
- 学习使用轮速编码器进行简单的里程计解算。

通信与决策:
- 学习使用Socket编程（Python或C++）实现机器人与上位机的UDP通信。
- 设计简单的通信协议,如“识别到目标”、“请求开火”等指令。
- 引入状态机,设计机器人的简单作战逻辑。
高级算法:
- 卡尔曼滤波: 深入学习并应用于目标追踪，显著提升跟踪高速目标的命中率。
- 路径规划: 学习A、D Lite等算法，实现机器人的自主导航和避障。
- 深度学习: 探索使用YOLO、SSD等目标检测模型，解决复杂光照、遮挡等传统视觉难以处理的问题。