Falsa Detecção de Cor nas Curvas — Linha Preta Interpretada como Cor de Referência

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Olá, faço parte de uma equipe de robótica responsável pela programação do robô que está participando da OBR (Olimpíada Brasileira de Robótica).
Um dos desafios da competição envolve a verificação de caminho em uma pista com uma linha preta — padrão de seguidores de linha — e, em determinados trechos, há quadrados coloridos (geralmente verdes) posicionados ao lado da fita preta. Esses quadrados indicam a direção que o robô deve seguir (direita ou esquerda).
A programação do seguidor de linha está funcionando corretamente. No entanto, estamos enfrentando um problema relacionado à detecção das áreas coloridas (como a verde). O erro ocorre quando os dois sensores de cor do robô estão posicionados sobre a linha preta, especialmente nas curvas. Nessas situações, o sistema erroneamente identifica a cor como verde, o que interfere na lógica de decisão do robô.
Inicialmente, achamos que o problema estava na fita verde usada durante os testes. Para verificar isso, substituímos a fita verde por azul e, em outro teste, por vermelho. Surpreendentemente, o mesmo erro ocorreu: ao entrar em uma curva, com os dois sensores sobre a linha preta, o robô passou a identificar incorretamente a cor como azul e depois como vermelho, dependendo da fita usada naquele trecho.
Esse comportamento sugere que o problema pode estar relacionado à forma como os sensores leem a linha preta nas curvas — talvez devido à iluminação, reflexo, ou à proximidade dos quadrados coloridos — e não necessariamente à cor em si.
Passamos a semana tentando corrigir esse problema. Poderiam nos ajuda?

Aqui o código em python que criamos:

from pybricks.hubs import PrimeHub
from pybricks.pupdevices import Motor, ColorSensor
from pybricks.parameters import Button, Color, Direction, Port
from pybricks.tools import wait

hub = PrimeHub()

# ======================
# Configurações gerais
# ======================
velocidade_seguidor = 40
KP = -4
KI = 0
KD = -0.3

# Sensores e motores
color1 = ColorSensor(Port.B)  # sensor esquerdo
color2 = ColorSensor(Port.D)  # sensor direito
MotorE = Motor(Port.A, Direction.COUNTERCLOCKWISE)
MotorF = Motor(Port.C, Direction.CLOCKWISE)

# PID
erro_integral = 0
ultimo_erro = 0

# ======================
# Loop principal
# ======================
while True:
    # Detecta cor dos dois sensores
    corE = color1.color()
    corD = color2.color()

    # === AÇÕES ESPECIAIS COM CORES ===

    # 1) Ambos sensores veem VERDE → virar 180°
    if corE == Color.GREEN and corD == Color.GREEN:
        print("Verde nos dois sensores → virar 180°")
        MotorE.run_angle(300, 360, wait=False)
        MotorF.run_angle(-300, 360)
        continue

    # 2) Ambos sensores veem VERMELHO → parar
    if corE == Color.RED and corD == Color.RED:
        print("Vermelho nos dois sensores → encerrar")
        hub.speaker.beep(1000, 500)
        break

    # 3) Sensor DIREITO vê VERDE → gira p/ direita até ESQUERDO ver preto
    if corD == Color.GREEN and corE != Color.BLACK:
        print("Sensor direito vê verde → girando direita até esquerdo ver preto")
        while color1.color() != Color.BLACK:
            MotorE.dc(10)
            MotorF.dc(-10)
            wait(50)
        continue

    # 4) Sensor ESQUERDO vê VERDE → gira p/ esquerda até DIREITO ver preto
    if corE == Color.GREEN and corD != Color.BLACK:
        print("Sensor esquerdo vê verde → girando esquerda até direito ver preto")
        while color2.color() != Color.BLACK:
            MotorE.dc(-10)
            MotorF.dc(10)
            wait(50)
        continue

    # === SEGUIR LINHA COM PID ===
    leituraE = color1.reflection()
    leituraD = color2.reflection()
    erro = leituraE - leituraD
    P = KP * erro
    erro_integral += erro
    erro_integral = max(min(erro_integral, 1000), -1000)
    I = KI * erro_integral
    D = KD * (erro - ultimo_erro)
    ultimo_erro = erro
    correcao = P + I + D

    # Movimento com correção PID
    MotorE.dc(velocidade_seguidor + correcao)
    MotorF.dc(velocidade_seguidor - correcao)

    wait(10)

[dlech]

This is why we have detectable_colors!

You can calibrate the colors for your exact setup to get more accurate results. There is an example here: https://docs.pybricks.com/en/stable/pupdevices/colorsensor.html#changing-the-detectable-colors

If you limit the detectable colors to only the colors you are interested in, it can work really well.

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Olá, tudo bem?
Agradeço pela resposta, mas ainda não compreendi exatamente como a sugestão pode resolver o problema de falso positivo na detecção de cor. Como mencionei anteriormente, realizamos testes utilizando outras cores de fita além da verde, como azul e vermelho, e mesmo assim o erro persistiu. Sempre que os dois sensores passam simultaneamente sobre a fita preta — especialmente em curvas — o sistema interpreta incorretamente a cor como sendo aquela que utilizamos para tomar decisões (verde, azul ou vermelho), independentemente da cor real presente. Poderia, por gentileza, fornecer mais detalhes ou explicar melhor como sua sugestão ajudaria a evitar esse tipo de erro?
Atenciosamente, Miguel
Obrigado!

[laurensvalk]

This video explains how it works. This is for trains, but it works just the same for SPIKE Prime.

The idea is to tell your robot wat the colors look like in your application, so it knows what to look for and what to ignore.

[BertLindeman]

Maybe we can take a look at your program, if you can share a short example.
Did you also measure and add the color Black to your detectable colors?

Bert