Mechanical Automation with Vision: A Design for Rubik's Cube Solver

📄 arXiv: 2508.12469v1 📥 PDF

作者: Abhinav Chalise, Nimesh Gopal Pradhan, Nishan Khanal, Prashant Raj Bista, Dinesh Baniya Kshatri

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-08-17

备注: Presented at the 15th IOE Graduate Conference, Tribhuvan University, May 2024. Original paper available at https://conference.ioe.edu.np/publications/ioegc15/IOEGC-15-023-C1-2-42.pdf

期刊: Proceedings of IOE Graduate Conference 15 (2024) 150-156

💡 一句话要点

提出基于视觉的机械自动化设计以解决魔方问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 魔方求解 步进电机 YOLO检测 图形用户界面 自动化系统 Kociemba算法 实时检测

📋 核心要点

  1. 现有的魔方求解方法在物理操控和实时状态检测方面存在效率低下的问题。
  2. 论文提出了一种结合步进电机、YOLO模型和用户友好界面的综合解决方案，提升了魔方求解的自动化程度。
  3. 实验结果表明，该系统在解题速度上表现优异，平均解题时间为2.2分钟，具有较高的精度和效率。

📝 摘要（中文）

该论文的核心机械系统围绕三个步进电机进行物理操控，配备微控制器进行硬件控制，并使用摄像头和YOLO检测模型实现实时魔方状态检测。重要的软件组件是基于Unity设计的用户友好图形用户界面（GUI）。通过实时YOLOv8模型检测后的初始状态在GUI上进行虚拟化。为获取解决方案，系统采用Kociemba算法，同时通过步进电机的组合实现单自由度的物理操控，平均解题时间约为2.2分钟。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决魔方求解过程中的物理操控与实时状态检测的效率问题。现有方法往往在这两个方面存在不足，导致解题速度慢且准确性低。

核心思路：论文的核心思路是通过结合步进电机与YOLO检测模型，实现对魔方状态的实时检测与高效操控。设计上强调了系统的自动化与用户交互性，以提升用户体验。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：物理操控模块（由步进电机组成）、状态检测模块（使用YOLOv8模型）、用户界面模块（基于Unity开发）。流程为：首先通过摄像头捕捉魔方状态，利用YOLO模型进行识别，然后在GUI上显示状态，最后通过Kociemba算法计算解法并执行物理操控。

关键创新：最重要的技术创新在于将YOLOv8模型与步进电机控制相结合，实现了实时状态检测与高效解题的无缝对接。这种设计在现有魔方求解系统中尚属首次。

关键设计：在技术细节上，YOLOv8模型的精度为0.98443，召回率为0.98419，框损失为0.42051，类别损失为0.2611。步进电机的组合控制实现了单自由度的物理操控，确保了高效的解题过程。

📊 实验亮点

实验结果显示，系统在解题速度上表现优异，平均解题时间为2.2分钟，且YOLOv8模型在状态检测中的精度和召回率均超过98%，显示出该系统在实际应用中的高效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、娱乐和机器人技术等。通过自动化的魔方求解系统，可以用于教学演示、竞赛辅助以及作为机器人技术的基础研究，推动相关领域的发展与创新。

📄 摘要（原文）

The core mechanical system is built around three stepper motors for physical manipulation, a microcontroller for hardware control, a camera and YOLO detection model for real-time cube state detection. A significant software component is the development of a user-friendly graphical user interface (GUI) designed in Unity. The initial state after detection from real-time YOLOv8 model (Precision 0.98443, Recall 0.98419, Box Loss 0.42051, Class Loss 0.2611) is virtualized on GUI. To get the solution, the system employs the Kociemba's algorithm while physical manipulation with a single degree of freedom is done by combination of stepper motors' interaction with the cube achieving the average solving time of ~2.2 minutes.