這是「盯！視覺追蹤機器人」系列的第一篇。作為本系列的第一篇，想先簡單記錄這個專題為什麼開始、想研究什麼，以及接下來預計實作的方向。

目前專題還在相當初期的階段，因此這裡不會是一個已經完成的專案教學，而比較像是一份持續更新的學習筆記。除了記錄最後做出了什麼，我也希望把過程中遇到的問題、查過的資料、嘗試過的方法，以及自己對問題的理解留下來！

為什麼做這個專題

因為這次的畢業專題，我對機器人產生興趣，因此我想嘗試做一個和機器人視覺追蹤有關的題目。以前學習程式設計時，大多是讓程式在電腦裡執行，但機器人不太一樣。除了程式之外，還會牽涉到相機、感測器、控制，以及機器人實際的移動，這些看不見的虛擬數字，變成能移動的實體機器人，讓我覺得很有趣。

我也想藉由這個專題，慢慢熟悉 ROS2、機器人控制與電腦視覺，並把實際操作時遇到的問題記錄下來，也當作我的一個學習歷程。

我想研究的是什麼

目前想做的方向，是讓機器人透過相機取得畫面，透過攝影機辨識並追蹤指定的目標，再根據目標在畫面中的位置控制機器人的移動。啟發是對於攝影機位的運鏡產生好奇，想研究拍攝手法。

最基本的概念可以先簡化成：

取得影像 → 找到目標 → 判斷目標位置 → 控制機器人

例如目標出現在畫面右側時，機器人可以調整方向，使攝影機重新朝向目標；當目標開始移動時，機器人也能嘗試跟著調整位置。而我最後比較感興趣的方向，是讓機器人不只是單純「追著某個東西跑」，而是更接近一台可以自己移動的攝影機。當拍攝目標移動時，機器人能夠跟著改變位置，同時盡可能讓目標維持在適當的畫面位置，形成類似跟拍或運鏡的效果。

不過目前距離這個目標還有一段距離，所以現階段會先從最基本的視覺追蹤開始學習。

接下來實作方向

目前主要使用的環境包含 ROS2、TurtleBot3 與 Gazebo，先透過模擬環境來測試機器人的移動與攝影機影像。

接下來預計先從幾個比較基礎的問題開始：

1. 如何取得 TurtleBot3 的相機影像
2. 如何透過 OpenCV 處理影像
3. 如何找出畫面中的指定目標
4. 如何取得目標在畫面中的位置
5. 如何把影像中的位置誤差轉換成機器人的控制指令
6. 如何讓機器人在追蹤過程中減少晃動與不穩定

之後如果基礎追蹤逐漸穩定，也會再嘗試其他目標辨識方式、距離資訊、導航與避障等功能。