一、相关知识点
1、HUSKYLENS 2（二哈识图2）是DFRobot推出的新一代AI视觉传感器，搭载6TOPS算力的Kendryte K230双核RISC-V芯片，集成1GB LPDDR4内存与8GB存储，支持人脸识别、物体检测、姿态估计等20余种预置AI模型，同时允许用户通过自训练模型部署实现定制化识别
。其硬件配置包括200万像素摄像头、2.4英寸触摸屏、可更换镜头模组（支持显微/夜视）及RGB补光灯，搭配UART/I2C接口可无缝连接Arduino、树莓派等开发板，实现实时图传与多模态交互。内置MCP服务打通本地视觉与大模型能力，例如识别午餐图片后可生成膳食建议，而模型广场提供车牌识别、跌倒检测等垂直领域即用型方案。作为教育利器，它已融入《中小学人工智能通识教育指南》课程体系，通过Mind+图形化编程工具降低AI开发门槛，助力创客教育与STEAM实践。

2、行空板 K10 是一款专为中小学信息科技教学和创客项目设计的国产 AIoT 开发板，以 ESP32-S3 为核心，高度集成 2.8 英寸全彩 LCD 屏、摄像头、双麦扬声器、WiFi 蓝牙模块及温湿度、光线、加速度等多种传感器，无需额外配件即可实现离线语音识别（支持 200 词库）、人脸识别、二维码读取、物联网联动等功能，支持 Mind + 图形化编程与 MicroPython 代码编程，兼顾入门便捷性与功能扩展性，丰富的扩展接口还能连接外部传感器、执行器，轻松落地 AI、物联网类创意项目，是编程学习与科创实践的高性价比选择。

3、Mind + 是 DFRobot 旗下蘑菇云科创教育团队研发的、拥有自主知识产权的国产青少年编程软件，它兼容 Scratch3.0，既支持零基础学习者拖拽图形化积木编程，也能切换至 Python/C/C++ 代码编程，且积木可自动转换为对应代码助力进阶学习，同时适配行空板M10\ K10、Arduino、micro:bit 等众多主流开源硬件与上百种电子模块，集成图像识别、语音识别等 AI 功能及物联网开发能力，还搭配实时交互、程序烧录脱机运行等模式与丰富教学案例，适配校内外编程教学、创客项目及竞赛等场景，是兼顾低入门门槛与高拓展性的科创教育工具。

二、硬件连接
准备材料
行空板K10 x 1
HUSKYLENS 2 x 1
USB数据线 x 2
4pin连接线（或杜邦线）x 1

准备一根USB数据线和一根4Pin白色硅胶线。使用USB数据线连接电脑与行空板K10，使用4Pin黑胶先连接行空板K10与HuskyLens 2，再使用额外的USB数据线n连接示意图如下连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。

三、AprilTag 标签识别是一种视觉识别与空间定位技术，其核心目标是：通过摄像头自动检测图像中的 AprilTag 标签，并精确识别其身份编号、位置坐标与空间姿态（方向角度）。AprilTag 标签识别是视觉 AI 中极具工程价值的技术之一。它是机器人视觉、无人机导航、增强现实（AR）等领域中常用的定位与识别手段，具有高精度、低误识率、识别速度快等优势。AprilTag标签在线生成网站链接：https://www.2weima.com/aruco.html

（1）什么是 AprilTag？
AprilTag 是一种类似二维码的二维视觉标记系统，由黑白方块组成，但结构更简洁，识别更稳定。每个标签包含：
唯一 ID 编码：每个标签代表一个独立编号，便于识别与区分。
定位边框：四角的黑白边框用于快速检测与几何定位。
内部编码区域：用于识别身份与容错处理。

（2）AprilTag 标签识别的基本流程
图像采集：通过摄像头获取包含标签的图像。
标签检测：识别图像中是否存在 AprilTag 标签。
ID 解码：解析标签的唯一编号。
姿态估计：计算标签在三维空间中的位置与方向（6自由度）。
结果输出：返回标签 ID、位置坐标、旋转角度等信息。

（3）AprilTag 与二维码的区别

（4）应用场景举例
机器人导航：识别地面或墙上的标签，实现路径规划与定位。
无人机降落：通过识别地面标签进行精准悬停或着陆。
教育实验：学生用标签训练 AI 视觉识别与空间计算。
机械臂控制：识别工件上的标签，辅助抓取与装配。
AR 增强现实：识别标签位置叠加虚拟内容。

（5）标签设计与使用建议
标签尺寸应根据识别距离调整（越远越大）
打印时保持高对比度与清晰边缘
安装时避免反光、遮挡或倾斜过大
可使用 3D 打印或激光雕刻制作耐用标签。

（6）相关场景

四、HUSKYLENS 2能识别出现在画面中的AprilTag标签，可以通过编程获取画面中检测到的标签相关数据。可以读取的标签数据有：指定标签的数据，包括标签ID、标签内容、标签宽度、标签高度以及标签中心点的X坐标位置和Y坐标位置等、检测到的标签总数。

1、实际测试的几个范本

2、测试实验代码

/*【花雕动手做】HUSKYLENS 2 AI视觉传感器之识别AprilTag标签输出相关数据
 * MindPlus
 * esp32s3bit
 */

#include "unihiker_k10.h"          // 引入UniHiker开发板库，提供屏幕显示控制
#include "DFRobot_HuskylensV2.h"   // 引入HUSKYLENS AI视觉传感器库

// 创建对象
HuskylensV2  huskylens;           // 实例化HUSKYLENS视觉传感器对象
UNIHIKER_K10 k10;                 // 实例化UniHiker开发板对象  
uint8_t      screen_dir=2;        // 屏幕方向设置（2通常表示横向显示）


// 主程序开始
void setup() {
	k10.begin();                    // 初始化UniHiker开发板硬件
	Wire.begin();                   // 初始化I2C通信协议
	
	// 尝试初始化HUSKYLENS传感器，采用重试机制确保连接稳定
	while (!huskylens.begin(Wire)) {
		delay(100);                 // 等待100ms后重试，避免总线冲突
	}
	
	k10.initScreen(screen_dir);     // 按照指定方向初始化LCD屏幕
	k10.creatCanvas();              // 创建画布缓冲区，实现双缓冲显示
	
	// 设置HUSKYLENS算法模式为AprilTag标签识别
	// AprilTag是一种类似QR码的视觉基准标记系统，用于机器人定位和AR应用
	huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION);
}

void loop() {
	// 从HUSKYLENS获取AprilTag识别结果
	huskylens.getResult(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION);
	
	// 检查是否有可用的标签识别结果
	if ((huskylens.available(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION))) {
		// 显示靠近画面中心的标签ID - 红色突出显示
		k10.canvas->canvasText((String("靠中心的标签ID: ") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION), Result, ID)))), 
			2, 0xFF0000);  // 第2行，红色文字，强调视觉焦点
		
		// 显示检测到的标签总数 - 蓝色显示统计信息
		k10.canvas->canvasText((String("标签总数: ") + 
			String((huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION)))), 
			3, 0x0000FF);  // 第3行，蓝色文字
		
		// 显示第一个检测到的标签ID - 红色突出
		k10.canvas->canvasText((String("第一个标签ID: ") + 
			String((RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedResultByIndex(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION, 1-1), Result, ID)))), 
			4, 0xFF0000);  // 第4行，红色文字
		
		// 显示第一个标签的名称标签 - 红色
		k10.canvas->canvasText("第一个标签名称: ", 5, 0xFF0000);  // 第5行，红色标签
		
		// 注意：这里使用了getCachedResultByID而不是getCachedResultByIndex
		// 通过ID=1直接获取特定标签的信息，适用于已知标签ID的场景
		k10.canvas->canvasText((RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION, 1), Result, name)), 
			6, 0x0000FF);  // 第6行，蓝色显示实际名称
		
		// 显示第一个标签的内容标签 - 蓝色
		k10.canvas->canvasText("第一个标签内容: ", 7, 0x0000FF);  // 第7行，蓝色标签
		
		// 显示第一个标签的具体内容 - 红色突出内容
		k10.canvas->canvasText((RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByIndex(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION, 1-1), Result, content)), 
			8, 0xFF0000);  // 第8行，红色显示内容
	}
	
	// 更新画布显示，将缓冲区内容刷新到物理屏幕
	k10.canvas->updateCanvas();
	
	// 延迟50ms，控制循环频率为20Hz，平衡响应速度和系统负载
	delay(50);
}

3、代码解读：

系统架构分析

1. 硬件平台组成
   cpp

// 核心硬件组件：
ESP32-S3主控芯片 + UniHiker开发板 + HUSKYLENS视觉传感器

ESP32-S3: 提供强大的计算能力和丰富的IO接口
UniHiker: 集成显示屏和用户交互接口的开发平台
HUSKYLENS: 专为嵌入式设计的AI视觉传感器，内置多种算法

2. 软件架构层次
   text
   应用层: AprilTag识别显示系统
   ↓
   算法层: HUSKYLENS固件(封装AprilTag算法)
   ↓
   驱动层: I2C通信协议 + 屏幕驱动
   ↓
   硬件层: 摄像头模组 + 处理芯片 + 显示屏

核心技术原理

1. AprilTag算法解析
   AprilTag是一种视觉基准标记系统，其工作原理：
   识别流程：

text
图像采集 → 边缘检测 → 四边形检测 → 编码解码 → 位姿估计
技术优势：
高精度: 可达到亚像素级别的定位精度
抗干扰: 对光照变化和部分遮挡具有鲁棒性
快速识别: 优化算法实现毫秒级识别速度

2. 数据处理流程详解
   cpp

// 数据获取链分析
huskylens.getResult(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION)
    ↓
// 触发传感器执行AprilTag识别算法
// 返回识别结果缓存到内部存储器

huskylens.available(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION)
    ↓
// 检查是否有新的有效识别结果
// 避免重复处理相同帧数据

关键函数深度解析

1. 结果获取函数对比
   cpp

// 三种不同的结果获取方式：

// 1. 中心优先策略 - 视觉焦点获取
huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION)
// 用途: 获取画面中心区域的标签，符合人眼观察习惯
// 应用: 机器人导航中的目标跟踪

// 2. 索引顺序获取 - 检测顺序
huskylens.getCachedResultByIndex(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION, 1-1)
// 用途: 按检测到的顺序获取标签
// 注意: 索引从0开始，1-1即为第一个元素

// 3. ID直接获取 - 精确标识
huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_TAG_RECOGNITION, 1)
// 用途: 通过标签固有ID直接获取特定标签
// 优势: 结果稳定，不受检测顺序影响

2. 数据提取宏分析
   cpp

// RET_ITEM_NUM宏: 提取数值类型数据
RET_ITEM_NUM(结果对象, Result, ID)
// 从复杂的结果结构中提取ID数值字段

// RET_ITEM_STR宏: 提取字符串类型数据  
RET_ITEM_STR(结果对象, Result, name/content)
// 提取标签的名称和编码内容字符串

显示系统架构

1. 双缓冲显示机制
   cpp

k10.creatCanvas();        // 创建离屏画布缓冲区
// 所有绘制操作先在内存中完成

k10.canvas->updateCanvas(); // 将完整画面一次性刷新到屏幕
// 避免闪烁，提升视觉体验

2. 信息层级设计
   text
   第2行: [中心标签ID] - 最高优先级，视觉焦点
   第3行: [标签总数] - 环境感知，总体情况
   第4-8行: [首个标签详情] - 详细信息，深度分析

3. 颜色编码策略
   cpp

0xFF0000 (红色): 用于关键标识符(ID)和重要标签
0x0000FF (蓝色): 用于辅助信息和数据内容
// 通过颜色心理学提升信息可读性

实时性分析

1. 时序控制策略
   cpp

delay(50); // 20Hz更新频率

设计考量：

响应速度: 50ms延迟保证对标签移动的快速响应

计算负载: 平衡识别精度和处理器负担

功耗控制: 适中的刷新率有利于节能

2. 数据处理优化
   cpp

if (huskylens.available()) {
    // 条件执行，避免不必要的显示更新
    // 只在有新识别结果时刷新显示
}

4、测试实验MInd+图形编程

5、实验场景图