此项目为 <2022年第15届中国大学生计算机设计大赛 南京决赛区人工智能挑战赛> 参赛使用代码, 部署到 Unitree Go1 机器狗上。

感知部分---识别部分---控制部分
头部Nano---腹部Nano---RaspberryPi
IP: 13        15        161

部署&运行:
1. 将nano文件夹移动到头部nano, 执行start.sh, 开启网络摄像头
   (在机器狗局域网中的任何设备都可以通过192.168.123.13:5000/video1获取前向摄像头图像
   在机器狗局域网中的任何设备都可以通过192.168.123.13:5000/video2获取下巴摄像头图像)
2. 将raspberrypi文件夹移动到RaspberryPi, 执行start.sh, 启动控制服务器
   (用以接收指令,然后通过官方控制SDK来控制机器狗)
3. 将其他文件移动到腹部nano, 执行setup.sh, 安装PaddleDetection
   执行main.py脚本, 开始进行比赛
   (获取网络摄像头的图像, 进行目标检测, 通过识别结果判断下一步的控制, 再发送控制指令给RaspberryPi进行控制机器狗)



参考资料:
GitHub(Unitree Robotics): https://github.com/unitreerobotics
开发知识库 语雀: https://www.yuque.com/ironfatty/nly1un
Unitree Go1 开发指南: https://blog.csdn.net/qq_45779334/article/details/121960667?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1-121960667-blog-121993402.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1-121960667-blog-121993402.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&utm_relevant_index=1
Go1资料包: https://pan.baidu.com/s/16OexDC4zN85LItv6Z1nXRw   提取码 kehe


### 使用的目标检测模型为基于PaddlePaddle的PicoDet, 模型文件在model文件夹中