Fallengold项目简介
由AI生成，具体实现以原文为准
让上位机帮助机械臂找到装配站并规划接近、受约束运动和恢复动作，操作手仍主导插入。公开仓库还提供合成数据、模型训练和仿真运行环境。
01合成数据
仿真场景生成装配目标图像，供视觉模型训练使用。src/blender 包含数据生成代码，公开数据集发布在 Hugging Face。
01.1场景与渲染
Blender 工作区负责场景渲染和合成数据生成，为视觉模型训练提供图像。
01.2公开数据集
合成数据集在 Hugging Face 独立发布，与仓库中的数据生成代码配套。
02视觉感知
视觉模块把相机看到的装配站转换成后续规划可使用的信息。src/nn 提供 YOLO 与 LiteHRNet 的训练、导出工作区，模型权重单独公开。
02.1模型训练与导出
src/nn 包含 YOLO 与 LiteHRNet 的训练和模型导出代码，训练工作区与机器人运行环境分开维护。
02.2模型权重
模型权重单独公开，仓库提供配套的训练、导出和运行说明。
03装配动作规划
算法辅助机械臂接近装配站、执行受约束运动和恢复动作，操作手仍主导插入环节。
03.1接近装配站
接近规划根据视觉估计，将机械臂移动到适合操作手继续装配的位置，连接视觉感知与后续操作。
03.2约束动作与恢复
受约束运动适应插入后的装配要求，恢复规划处理动作退出与恢复，两者分别承担不同阶段的动作规划。
04运行环境与仿真
runtime 把 ROS 2、规划核心与 MuJoCo 仿真接起来。公开运行版本面向仿真，实机后端仍在整理；渲染、训练与运行也使用不同环境。
04.1ROS 2 与 MuJoCo
运行工作区集成 ROS 2、规划核心与 MuJoCo，在仿真中执行装配流程。
04.2独立工作环境
运行时、神经网络训练和 Blender 渲染采用独立工作环境，仓库分别提供依赖和运行说明。
点击主题展开总结，子主题可继续展开；引用位于说明末尾。
原理说明人机协作装配流程
视觉模块估计目标位置，规划模块生成接近动作。操作手完成插入后，算法辅助受约束运动和恢复。 [9]
引用与定位 · 10 处依据
项目简介与图解根据原帖及所引项目资料整理。图中分支表示内容分类，原理流程为概念说明。
1. 摘要
RoboMaster 2026 赛季工程机器人新增的能量单元装配任务，对操作手操控机械臂进行接近、插入、位移、翻转等装配操作提出了较高要求。该项目尝试在不替代操作手主导控制的前提下，引入上位机辅助算法，完成装配站视觉定位、接近规划、受约束动作段规划、恢复动作和整个方案的仿真验证。
2. 技术报告
更完整的工程说明见技术报告：
RM2026-Engineer-Assembly-Algorithm.pdf
3. 资源链接
- 我们使用 Github 来管理并且维护开源项目, 点击以查看该项目详细信息, 欢迎大家一起学习交流分享。
- 已经在 Huggingface 上发布公开全部数据集和模型权重。
[TODO] 数据生成管线的发布。已经发布至 Github。- [TO
DO] 整理实际工程代码并发布。已经发布至 Github。
4. 比赛实际效果展示
由于开发时间比较仓促, 实际上场代码优化不是特别好, 参数也并非最优, 在有些位姿条件下算轨迹算得比较慢
5. 致谢与后记
- 感谢ENTRERPRIZE 26工程组全体成员的付出, 没有你们确保基本功能的稳定, 整套上位机方案也无从谈起。
- 额外感谢 Mickey 协助整理数据集与训练神经网络; 感谢 Somo 和 ztr 对科技核心的精心建模, 为仿真数据集的研发奠定了坚实的基础。
由此, 为我四年的 RM 生活画上一个令人回味的句号。
6. 联系方式
非常感谢各位对香港科技大学 ENTERPRIZE 战队开源项目的关注与支持，欢迎通过以下方式联系我们, 强烈推荐加入官方开源交流QQ群：
• 作者邮箱/微信/QQ: [email protected]/guozilin200429/1993286991 (添加联系方式请备注 姓名 学校 战队)
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• 战队Bilibili官号: 港科大ENTERPRIZE战队 (UID: 634988052)
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