- ROBOMASTER 2026 华北理工大学 HORIZON战队 雷达组 反无人机激光追踪系统视觉部分 先行开源
- 电控部分 二轴云台控制开源
common：统一数据结构与配置读取接口（TargetMeasurement/GimbalState/GimbalCommand/CameraModel/Boresight）。hik_camera：海康 MVS 相机驱动，支持 CPU/GPU 去马赛克与零拷贝。专为高性能推理引擎设计detector：目标检测（传统视觉或 TRT），输出TargetMeasurement。（后续根据比赛需要替换检测模型,现为测试 Demo）control：控制核心 像素误差 → 云台角度指令，包含丢失目标搜索策略。gimbal_serial：串口收发云台状态与指令。tool/boresight_calibrator：同轴校准工具（生成u_L/v_L）。tool/parallax_estimator：视差距离估算工具。
Demo : Search & Tracking
注：实际测试认为使用高帧率工业相机最佳，CS200虽分辨率高但帧率过低导致新数据刷新速度不够快，具体表现为追踪有明显延迟
LaserTracking/
├── README.md
├── docs
└── src/
├── CMakeLists.txt # 顶层构建入口
├── common/ # 共享类型与配置读取
├── control/ # 控制器与系统串联 demo
├── detector/ # 传统视觉/ TRT 检测
├── gimbal_serial/ # 云台串口收发
├── hik_camera/ # 海康相机驱动
├── tool/
│ ├── parallax_estimator/ # 视差估算工具
│ └── boresight_calibrator/ # 同轴校准工具
└── log/ # 运行日志
- OS：Ubuntu 22.04（推荐）
- OpenCV：4.x
- CUDA / TensorRT：可选（TRT 检测与 GPU Pipeline）
- 海康 MVS SDK：用于
hik_camera（-DMVS_ROOT=/opt/MVS）
- Computer: Lenovo Legion Y9000P IAH7H
- CPU: 12th Gen Intel Core i9-12900H
- GPU: NVIDIA GA106M (GeForce RTX 3060 Mobile / Max-Q)
- OS: Ubuntu 22.04.5 LTS
- CUDA: 13.0 (nvcc 13.0.48, Driver 580.95.05, CUDA runtime 13.0)
- TensorRT: 10.14.1 (system packages, libnvinfer/libnvinfer_plugin)
- OpenCV: 4.5.4 (system), 4.12.0 (conda/python)
cd /home/XXX/LaserTracking/src
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)构建后可执行文件位于各子目录：
src/build/control/control_system_demosrc/build/detector/detector_demosrc/build/hik_camera/hik_camera_demosrc/build/gimbal_serial/gimbal_serial_demosrc/build/tool/boresight_calibrator/boresight_calibrator
cd /home/XXX/LaserTracking/src/build/control
./control_system_demo \
--camera-config ../../hik_camera/config/config.yaml \
--detector-config ../../detector/config/detector.yaml \
--control-config ../../control/config/control.yaml \
--port /dev/ttyACM0 \
--baud 115200 \
--send-hz 400control_system_demo 会自动将终端输出追加写入：
src/log/log.txt
每次启动会在日志中追加空行与时间戳。
cd /home/XXX/LaserTracking/src/build/tool/boresight_calibrator
./boresight_calibrator \
--camera-config ../../hik_camera/config/config.yaml \
--detector-config ../../detector/config/detector.yaml \
--boresight-config ../../control/config/control.yaml \
--boresight-out ./boresight.yaml- 固定目标，让检测框稳定。
- 调整红色十字到激光点位置。
- 保存
u_L/v_L并写回control.yaml。
注意：u_L/v_L 对距离敏感，建议在常用工作距离进行校准。
src/control/config/control.yaml：控制参数与u_L/v_L。src/detector/config/detector.yaml：检测后端选择与参数。src/hik_camera/config/config.yaml：相机参数与去马赛克设置。
- 可执行文件找不到：顶层构建后位于
src/build/<module>/子目录。 - 串口打不开：确认设备名与权限（如
/dev/ttyACM0）。 - 没有检测目标：检查 detector 配置、光照、目标颜色与相机曝光。
以下为激光追踪系统参考实现所使用的硬件配置。
Hardware overview
- 工业相机： 海康威视 MV-CS200-10UMUC（USB3.0）
Tip
实际测试认为使用高帧率工业相机最佳
CS200虽分辨率高但帧率过低导致新数据刷新速度不够快，具体表现为追踪有明显延迟
- 镜头： MVL-KF3528M-12MP（35 mm，1200 万像素）
- 激光模块： 工业级可见光激光器
- 波长范围： 635 / 637 / 650 / 660 / 685 nm（可调）
- 光型： 圆点 / 一字线 / 十字线（按型号选择）
- 参考购买链接（淘宝）：
https://e.tb.cn/h.7QN5h7J5SnyD6B5
Hikvision MV-CS200-10UMUC (USB3.0)
MVL-KF3528M-12MP (35mm, 12MP)
Visible laser module (reference model)
- 云台： 两轴云台（Pan-Tilt）
- 电机： GM6020（示例型号）
- 微控制器（MCU）： STM32F103C8T6（用于底层控制与串口通信）
 GM6020 motor (example) |
 STM32F103C8T6 MCU |
- 主机平台： x86_64 架构 Linux 主机
- GPU： NVIDIA RTX 系列显卡（可选，用于 CUDA / TensorRT 加速）
- 接口： USB 3.0（相机），UART（云台控制）
- 相机接口： USB 3.0
- 云台通信： 串口（UART）
- 相机供电： USB 供电
- 云台与激光供电： TB48S 电池
- 实际可达到的帧率受 USB 3.0 链路带宽与相机分辨率限制。
- GPU 加速并非必需，但在高帧率检测与闭环控制中强烈推荐使用。
- 激光模块为参考型号，可根据功率、波长及光型需求替换为等效产品。
仓库内包含 AGPL-3.0 声明。
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The complete corresponding source must be made available.
2026 年 01 月 09 日
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2026 年 01 月 09 日