背景
《ROS 机器人应用开发实践》课程的综合作业，目标是让 HiWonder JetMax 机械臂（Jetson Nano 主控）完成一个完整的视觉任务：通过摄像头识别手写的四则运算算式（数字 0-9 与符号 +、-、*、/、=），自动计算结果，再控制机械臂用气动吸盘把对应的答案数字卡片抓起来，放到等号后面。
问题定义
难点不在任何单一环节，而在链路的完整性：手写体识别本身抖动大，算式识别错了后面全错；Jetson Nano 算力有限，检测必须实时；图像里识别的像素坐标要换算成机械臂能到达的世界坐标；抓取过程中机械臂一动，目标位置就变了，必须能自我纠偏。
方案
数据集与模型。用机械臂摄像头采集手写数字与符号图像，LabelImg 标注 15 个类别，旋转、缩放、亮度调整做数据增强，按 8:1:1 划分训练/验证/测试集。训练 YOLOv5（输入 160×160），再经 ONNX 导出为 TensorRT 引擎在 Nano 上推理，满足实时性要求。系统支持手写识别与卡片识别两个模型的切换。
算式解析。检测结果先做多级过滤：置信度阈值（卡片 0.5 / 手写 0.25）、面积阈值、IoU 0.4 的 NMS 去重；按 x 坐标排序拼成算式字符串，再验证合法性（必须以等号结尾、含运算符、无连续运算符等）。为避免识别抖动误判，要求连续 30 帧稳定识别到同一算式才计算结果。
坐标转换与抓取。利用相机内参矩阵与旋转向量、平移向量，把图像像素坐标反投影到世界坐标系。抓取采用 7 阶段分步策略：移动到目标上方 → 下降到检测高度做视觉确认（偏差超 10 像素则微调）→ 下降到抓取高度 → 吸盘吸附 → 抬升 → 移动到放置位 → 释放。多位答案重复该流程，抓取阶段自动切换到卡片识别模式。
我的角色
独立完成数据集制作、模型训练与 TensorRT 转换、ROS 节点开发、坐标转换与抓取逻辑的全部实现，并完成实践报告。
结果
系统稳定跑通全流程：识别算式、计算结果、抓取答案卡片放置到等号后方。调试中解决了四类典型问题——重叠检测框（IoU 去重）、手写识别不稳（降阈值 + 稳定帧数）、移动后抓取偏差（视觉微调）、模式切换误触发（500ms 冷却）。
复盘
这是第一次把深度学习、机器人控制和视觉伺服串成一个物理闭环。最大的体会是：真实世界里的“准确率”不只是模型指标，而是每一环误差的累积——所以每一环都要有自己的校验和纠偏机制。后来做手写数字识别训练平台时，MNIST 那套预处理与调试经验正好反哺了这里对手写体的理解。