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基于OpenMV的送药小车红线追踪系统

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简介：
本项目设计了一种基于OpenMV视觉模块的自动送药小车控制系统，通过识别和跟踪地面上的红色引导线，实现精准导航与定位，旨在提高药物配送效率及安全性。 循红线 识别十字以及T字，2021年国赛F题智能送药小车。

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  • 基于OpenMV的送药小车红线追踪系统
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    本项目设计了一种基于OpenMV视觉模块的自动送药小车控制系统，通过识别和跟踪地面上的红色引导线，实现精准导航与定位，旨在提高药物配送效率及安全性。 循红线 识别十字以及T字，2021年国赛F题智能送药小车。
     
  • 基于STM32F407的送药小车，K210识别与OpenMV巡线
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F407微控制器的智能送药小车，结合K210芯片的人脸识别技术和OpenMV的自动循迹功能，实现了精准导航和安全药物配送。 基于STM32F407的送药小车采用K210进行识别，并使用OpenMV进行巡线导航。以下是几个相关的研究题目：
     
  • 基于LabVIEW和MyRIO的红物体追踪小车系统
    优质
    本项目设计了一款基于LabVIEW与MyRIO平台的智能小车，能够精准识别并跟踪红色目标物。采用先进的图像处理技术，实现了对移动目标的有效锁定与跟随功能，为自动化应用提供了创新解决方案。 适合新手阅读的内容使用了LabVIEW 2016的vision模块，并且涉及到USB摄像头的应用。
     
  • 基于STM32和OpenMV的小车识别追踪源码
    优质
    本项目提供一套基于STM32微控制器与OpenMV摄像头模块开发的小车识别与追踪系统源代码。通过图像处理技术精准定位目标，并驱动小车进行自动跟踪，适用于机器人竞赛及智能控制领域研究。 STM32及OpenMV识别追踪小车的源码已提供。个别代码可能需要微调，但整体功能如串口通信、接收处理、PID控制以及语音识别等均可使用。其中PID部分灵敏度略低，但仍可正常使用。总体而言，该系统具备完整且可用的功能。
     
  • 基于STM32和OpenMV的视觉云台追踪小车.zip
    优质
    本项目结合了STM32微控制器与OpenMV摄像头，设计了一款能够自主识别并跟踪目标的智能视觉云台追踪小车。 基于STM32以及OpenMV的视觉云台追踪小车项目包含了利用STM32微控制器与OpenMV摄像头实现目标跟踪功能的设计方案。该项目旨在通过结合这两种技术来创建一个能够自动识别并跟随特定对象的小车系统，适用于机器人竞赛、自动化监控等多种应用场景中。
     
  • Arduino红外追踪小车
    优质
    Arduino红外追踪小车是一款基于开源硬件平台Arduino设计的智能车辆，能够通过红外传感器识别并跟踪特定目标。该系统适用于初学者学习机器人编程与控制技术。 基于ARDUINO开发的三路红外循迹智能小车。
     
  • 基于STM32的线路追踪小车
    优质
    这是一款基于STM32微控制器设计的智能线路追踪小车，能够自动识别并沿着预设黑线路径行驶。通过编程实现多种避障与导航功能，适用于教育和初级机器人技术探索。 基于STM32的巡线小车是一款集成了微控制器技术的小型智能车辆，能够沿预定线路行驶并执行特定任务。该设计利用了STM32系列单片机的强大处理能力来实现精确导航与控制功能，适用于教育、科研及小型自动化项目等多个领域。
     
  • 基于STM32F1的黑线追踪小车
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F1微控制器的黑线追踪小车，能够精准识别并沿黑线行进。通过传感器检测和算法优化实现高效路径跟踪。 本例程使用了STM32F1作为开发板，采用红外对管作为传感器，并结合直流电机及L298N驱动模块来实现黑线循迹小车的功能。程序设计简洁明了，在关键部分添加了注释以方便用户学习和参考。
     
  • 基于STM32F103的线路追踪小车
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F103微控制器的线路追踪智能小车，能够自动识别并沿黑线路径行驶，适用于教育、竞赛和基础研究等多种场景。 用STM32zet6编写的巡线小车程序非常简单，使用了红外对管作为传感器。
     
  • 红外对管黑白线追踪小车
    优质
    这是一款基于红外对管和黑白线追踪技术设计的小车，能够自动识别并跟随特定线路行驶。适用于教育、娱乐及初学者学习机器人编程与制作。 根据红外对管进行黑白线循迹的STM32代码可以实现机器人在黑线上自动跟随的功能。这段代码通常包括初始化红外传感器、读取传感器数据并判断线条位置等步骤，通过编程控制电机转向以保持在线上行进。 为了编写这样的程序，首先需要配置好STM32微控制器的相关引脚和时钟设置，并且正确连接红外对管到开发板上。接下来的代码逻辑会不断循环检测每个红外传感器的状态变化来确定当前机器人位于黑色线条的位置还是白色背景之上。一旦获取了这些信息后，就可以利用PID或其他算法计算出合适的控制信号发送给电机驱动器以调整运动方向。 整个过程中需要注意的是要保证采样频率足够高以便及时响应环境的变化，并且根据实际应用场景优化参数设置达到最佳效果。