Este é o repositório oficial da equipe brasileira CleanEngeneer. Aqui documentamos o desenvolvimento do nosso robô, projetado para competir na modalidade de Resgate (Rescue Line / OBR).
"A área de desastre é muito perigosa para os humanos alcançarem as vítimas. A sua equipe recebeu uma tarefa desafiadora. O robô deve ser capaz de realizar uma missão de resgate de forma totalmente autônoma, sem assistência humana. O robô deve ser durável e inteligente o suficiente para navegar por terrenos traiçoeiros com colinas, desníveis e destroços sem ficar preso. Ao alcançar as vítimas, ele deve transportá-las cuidadosamente para a área de evacuação..."
O objetivo da competição é desenvolver um robô autônomo capaz de superar obstáculos como redutores de velocidade, rampas, encruzilhadas (com marcadores verdes) e falhas na linha preta. Ao final do trajeto, o robô precisa identificar a entrada da zona de resgate (linha prata), varrer a área, identificar vítimas vivas e mortas e posicioná-las com segurança na área de evacuação, finalizando a missão de forma autônoma.
Para cumprir todas as tarefas com precisão na OBR e na RoboCup Junior Rescue Line, desenvolvemos a nossa plataforma utilizando uma arquitetura híbrida de hardware: combinamos a robustez e o tempo de resposta em baixo nível de um Arduino com o alto poder de processamento de IA e Visão Computacional de uma Raspberry Pi.
Neste repositório, detalhamos o nosso sistema de seguimento de linha com PID, a integração serial e a nossa árvore de decisão baseada em processamento de imagem puro e redes neurais.
Além do chassi personalizado e rodas adaptadas para alta aderência, utilizamos os seguintes componentes eletrônicos para garantir a máxima performance:
- 1x Arduino (Controle de Motores, Sensores e Malha PID)
- 1x Raspberry Pi (Processamento de Visão e IA)
- 1x Módulo Giroscópio MPU6050 (Via I2C)
- 1x Câmera PiCamera2 / USB (Leitura de Linha e Verdes)
- Motores DC com caixa de redução
- Ponte H / Driver de Motor
- Step-Up Conversor de Tensão
- Sensores de Distância (Ultrassônicos ou ToF)
- [COLOQUE AQUI: Bateria LiPo ou de Íon de Lítio utilizada]
O cérebro de movimentação e acionamento físico roda no Arduino utilizando C/C++. Desenvolvemos um algoritmo de PID Dinâmico. O robô avalia a variável de erro recebida da Raspberry: em retas, ele aplica a velocidade máxima. Ao detectar um erro alto (curvas), ele reduz proporcionalmente a base de velocidade, realizando curvas precisas sem que a inércia jogue o robô para fora da pista. O Arduino escuta continuamente via porta Serial as coordenadas e comandos enviados pela Raspberry.
A câmera é responsável por guiar o robô em encruzilhadas e gaps. Usamos filtros HSV com Gaussian Blur e operações morfológicas para isolar a linha preta e os marcadores verdes. Uma árvore de decisão geométrica avalia a posição relativa entre a área verde e o centro de massa da linha para enviar comandos (ex: "X: 160" ou "Curva 90 Esquerda") para o Arduino executar as manobras necessárias.
Ao detectar a fita prata de entrada do resgate, a Raspberry altera o modo de operação para buscar vítimas. Utilizando modelos de visão e redes neurais (como YOLO), o sistema detecta vítimas vivas e mortas, calcula a área em pixels e a posição relativa no frame, enviando as coordenadas exatas para o Arduino realizar a aproximação final e acionar a garra de resgate.
A equipe CleanEngeneer é formada por estudantes apaixonados por robótica, focados em desenvolver soluções eficientes e competitivas. Dividimos as nossas funções para otimizar o desenvolvimento de um robô de alto nível:
- Emanuel - Mecânica e Design: Responsável pela modelagem 3D, encaixes, estrutura física e tração do robô.
- Victor - Eletrônica e Hardware: Especialista na integração dos circuitos, gerenciamento de energia, cabeamento e comunicação entre placas.
- Bernardo - Programação e Visão: Desenvolvedor das lógicas de controle, processamento de imagem em Python, integração do OpenCV e algoritmos de navegação.
- Vitor Zamir - Mentor: Estudante de Ciência da Computação na UniFBV, Embaixador FIRST e competidor da modalidade de Robótica Móvel. Auxilia a equipe com arquitetura de software de alta performance e estratégia de prova.
- [Ex: 1 Lugar Regional OBR 202X]
- [Ex: Prêmio de Melhor Design de Robô - Estadual OBR 202X]
- [Adicione mais conquistas aqui]
- [COLOQUE AQUI: Link para o vídeo do robô na pista]
- [COLOQUE AQUI: Link para fotos e diagramas do projeto]
Este projeto está licenciado sob a licença [COLOQUE A LICENÇA AQUI, ex: MIT ou GNU GPLv3] - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
A equipe CleanEngeneer incentiva o compartilhamento de conhecimento. Sinta-se à vontade para explorar o nosso código e entender como implementamos a nossa arquitetura de visão e controle híbrido!