# 电子科技大学LIMITI战队关于机械、电控、视觉方案的分享 **URL:** \ **Category:** 萝马严选\ **Created:** [2026 年10 月 29 日 10:07 UTC](https://rcbbs.top/t/topic/4439 "2026-10-29T10:07:47Z")\ **Posts on this page:** 1\ **Page:** 1
**Author:** ![萝马车圈](https://rcbbs.top/user_avatar/rcbbs.top/%E8%90%9D%E9%A9%AC%E8%BD%A6%E5%9C%88/32/1123_2.png) [@萝马车圈](https://rcbbs.top/u/%E8%90%9D%E9%A9%AC%E8%BD%A6%E5%9C%88)\ **Post date:** [2026 年10 月 29 日 10:07 UTC](https://rcbbs.top/t/topic/4439/1 "2026-10-29T10:07:47Z")
![ScreenShot_2026-10-28_170541_261](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/1/1c48125ff317c55b2315d2aa77a2606625e66ae8.jpeg) ![微信图片_20260922160236](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/f/f4e15f0388bd7172df9d11d051786d93e7954d50.jpeg) 本期萝马车圈干饭系列，我们邀请到 **电子科技大学LIMITI战队** ，带来顶尖强队的技术干货分享。 LIMITI战队于2002年建队，秉持“苦作舟、荣辱与共，勤为径、创新求胜”的精神，累计斩获 **9次全国冠军、2次世界冠军** 。2026年更是以 **11场全胜** 的战绩，再度登顶夺冠。 今年1月，萝马曾邀请队员分享过战队管理经验，本次数位队员再次做客萝马线上会议，聚焦技术维度，分享 **机械、电控、算法** 三大板块的研发与实战经验。来自冠军队伍的技术沉淀，希望能为各战队带来参考与启发。 **Part.1** **机械组方案分享** **取块体系，抬升机构** **R1行进中取块机构：** R1采用吸盘双臂进行取块，顺应底盘移动给吸盘提供压紧力，实现行进中取块。 整个机构重2.5kg，单臂最长伸出625mm。面对反复调试中轴承对管材造成磨损，导致滑车松动的问题，我们使用了可调的滑车，可通过调节螺丝松紧，在一定程度上延长机构的使用寿命。 ![ScreenShot_2026-10-28_171215_332](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/e/e7b6fe32538d1b5d2f3f428a5307e322def327bb.jpeg) ![ScreenShot_2026-10-28_171153_703](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/3/37efda963aad76e7b9a5ea8fd50cea7bba3f574b.jpeg) **R1轻量化抬升机构：** 抬升机构重3kg，采用外挂形式，对R1底盘上方空间的占用很小，抬起28kg的R2最大抬升跨度350mm。机构通过绳驱灵活改变动力的输送方向，实现在抬升机构的收放和抬升的过程中，电机动力的复用；半包裹式抬升保证了抬升稳定性，巧妙复用R2伸缩辅助轮，同时实现R2完成2层kfs放置到抬升0等待时间。 ![图片4](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/9/9e3ceb5324867337324471fd4cee7490cbdadb61.jpeg) **R2前+侧取块体系：** 本届比赛中电科R2最独特的莫过于将前取和侧取分机构。这样做使得不同对手放块策略对R2过梅林速度影响不大。R2正面是两个各四自由度的摩擦带，在比赛中完成的动作包括取块、清障、捡块、放块，摩擦带结构与底盘的配合使得前取动作流畅快速。摩擦带带轮加了挡边，中间有两个打印件左右导向，防止受侧向力脱出。 ![图片5](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/d/dee41f7e0775bb41450a4987535e319107ad8f65.jpeg) ![图片6](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/3/38957f32c34d73b5bac288bd8254c31cea793009.jpeg) **R2前+侧取块体系：** 侧面取KFS的机构是一个二自由度的机械臂夹爪结构。（如下模拟的是侧面上取的状态）由于这个机构由于选取夹爪作为末端机构，本就头重脚轻，于是末端夹爪框架采用全榫卯+AB胶固定。 ![图片7](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/a/a72d72739826d695380d562dafbbc807320c94c9.jpeg) ![图片8](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/e/ea24be5aa8b5a86bcac5031383fbee654c707a38.jpeg) 在夹爪动端是一个结合丝杆驱动和滑槽转向的特化结构，丝杆驱动保证夹紧力，滑槽以铜套来作为接触面。另外，为了尽量维持压力角稳定不变且相对较小，同时满足张开时前进方向（图中右侧完全打开），滑槽轨迹经过一些特殊设计： ![图片9](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/b/b5e06c7b0a5df11cf671da339bacfd94b242db67.jpeg) **Part.2** **电控组方案分享** **取块体系，抬升机构** **底盘定位融合策略：** 多数据源选择: 当某个数据源不可靠时，切换至下一个数据源。 ![电科方案分享_08](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/4/4dcc47166f3802e92e913e4c2bc4ddbdfda15233.jpeg) **R2底盘决策规划流程：** 多路径评估 → 按策略选择最优方案: ![电科方案分享_09](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/b/bb689485dba17f366ad5a7d2fe54050cbc35531d.jpeg) ▶R1连续吸取KFS—路径规划 **R1路径规划：** 车体横向行进，伸缩机械臂末端吸盘从不同高度的梅林台阶侧向吸取KFS。 ![电科方案分享_10](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/e/e4b39d7ffb3eac2359e1d0c9e384ad1fa710f406.jpeg) ▶R1连续吸取KFS—速度规划 **速度规划：** 按路程分配最大速度，按目标格与邻格空间分配吸取速度； ![图片11](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/c/c249ba6735bb593f7178b6e4290a60943af0f9b1.jpeg) ▶R1连续吸取KFS—流程 **流程：** 伸缩臂提前展开、吸盘侧向吸取；完成反馈后释放提速，把机构动作融入运动过程。 ![图片12](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/3/3fa327b0e31b0e9cfe929d62390091d2dadca936.jpeg) **Part.3 视觉组方案分享** **KFS分布检测·矛头识别·自动捡块·协同通信** **方案概览** **01、KFS分布检测** YOLO目标分割、目标跟踪与点云定位 **02、矛头识别** 激光点云处理、坐标变换与区域统计 **03、自动捡块** 相机与雷达方案，以及目标追踪实现 **04、双车通信** ArUco码与二维码识别的两车间通信 **KFS分布检测：系统流程** 硬件：Kinect 深度相机 软件：YOLO-seg、BoT-SORT、PCL、GICP、ROS/tf，RViz调试 **01、识别与跟踪** 原始图像输入YOLO-seg BoT-SORT关联目标 输出目标ID与对应掩码 **02、点云定位与坐标转换** 结合掩码处理目标点云 GICP六面体配准，得到相对位置 通过tf转换至车体坐标、世界坐标 ▶ **输出：目标ID与对应位置，用于判断KFS分布** **KFS分布检测：识别与定位效果** **图像中的目标分割** ![图片13](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/1/1cb29de6841effba1f0ae0127975650e4ec28812.jpeg) 通过分割掩码与跟踪ID关联目标 **世界坐标中的分布** ![图片14](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/f/fcad4cfca4c2e9bc455d2556831c72a3b891bb53.jpeg) 结合点云配准与坐标转换表达位置 **九宫格上的识别与定位：** **识别策略** * * * 采用DNN识别，优先考虑稳定性。 对尝试过的方案，以实际鲁棒性作为取舍依据。 **定位策略** * * * **01、底面识别与相对定位** 本方案稳定性较高，但近距离无法使用。 **02、基于全局定位** 与梅林上的识别定位思路类似。 ![图片15](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/1/1f78c1717820c6c2b58bdd1505cf855075f17c47.jpeg) 九宫格识别示例 **矛头识别：** 硬件：LD19激光雷达 软件：ROS、PCL，RViz调试 ![图片16](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/a/ab07aca4ff97a7409173d39a533dbd9b9b925737.jpeg) LD19激光雷达 **01、数据转换** 串口数据转为PointCloud2，再使用PCL处理。 **02、滤波与聚类** 体素滤波，结合K-means或欧式聚类整理点云轮廓。 **03、坐标统一** 以4×4齐次变换矩阵组合旋转与平移，整合2D/ 3D雷达、odom、world坐标关系。 **04、区域判断与输出** 在世界坐标下比较固定区域的点云数量，通过滑动窗口统计输出结果。 ▶ **注意：3D定位偏差较大时，需要额外处理** **自动捡块：相机与雷达方案** **相机版本** * * * 去年已实现，思路与梅林上的KFS定位相近。 局限：目标显示不完整时，误差会增大，甚至识别错误。 **雷达版本** * * * 国内赛后约2天完成方案，从开发到联调完成约4 天。 ![10月29日](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/4/4ea1aef2d941c6a50fa3d213d01448162979d42d.gif) **雷达捡块：线段检测与追踪** 硬件：LD19激光雷达 **点云处理** * * * 欧式聚类后进行RANSAC直线拟合，再按线段长度筛选目标。 **状态与处理逻辑** * * * **未识别** RANSAC无结果，或范围内没有点云时，跳过后续处理。 **识别未追踪** 对检测结果进行滑动窗口统计。 **追踪** 在原追踪线段附近的方形区域内配准，抑制数据跳变。 **基于ArUco识别的两车间通信系统：** ![图片17](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/7/72bc57ff427c242ecbce488d6cca68ed6a5f2775.jpeg) ![图片18](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/f/f0b7e9fd4cd74b9f5a426c2bf56da2ae682bc8ea.jpeg) ![图片19](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/0/074e98005a1eaa8dc937d68ec05d2b8670e22cb4.jpeg) **基于二维码识别的两车通信系统：** ![图片20](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/4/4244a33b11b0dc9f5fe2ab9e0229029936d28706.jpeg) ![图片21](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/3/32c6b25fa1c9061dd01a0485977048ec93f0031b.jpeg) **写在最后：** 如想获取本次分享的完整资料，可扫描下方二维码观看本次分享会。 ![ScreenShot_2026-10-29_175636_962](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/d/de331c57945103b706b4c040f6ba936b5d7a1b68.png) 如果想进行更多的互动和讨论，欢迎关注萝马车圈B站账号，也可关注微信公众号，后台留言需求，我们将第一时间为你送上所需资源。 **END** ![ScreenShot_2026-10-29_175656_122](https://rcbbs.top/uploads/default/original/2X/5/5e9d14b865582e73e818d3320dad6bf6aa6f9f7d.png)