Advertisement

基于STM32F4的视觉跟踪及手机操控运动平台电路设计

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目设计了一款基于STM32F4微控制器的智能运动平台,集成了视觉跟踪技术和无线手机控制功能,适用于多种移动应用场景。 本项目基于STM32F4全系列产品平台实现了一个全向运动系统,并实现了与手机的交互功能。该设计充分运用了STM32F4的强大性能及控制系统的优势,成功地集成了视觉追踪技术和控制逻辑生成技术。项目的板间通信采用Android ADK框架进行连接,具有良好的兼容性。 在软件方面,项目中使用了DCMI、FSMC、USBHost和串口等外设,并结合LCD屏幕、摄像头以及MOS驱动器,在一个前后台系统上运行;而在手机端部分,则开发了一个用于用户交互的GUI Activity与负责蓝牙通信及传感器数据读取的后台Service。 此设计在工业应用和民用领域中均展现出较高的实用价值,例如可以应用于自然语言处理机器人或自主移动拍摄平台等场景。项目展示使用了OV7725摄像头模块的效果,并且通过MT9M111摄像头配合CS镜头时也进行了效果演示。 附件包括: - STM32F407IGT开发板的原理图PDF档 - 直流电机驱动器原理图PDF档 - 源代码文件 - 项目论文讲解 请注意,此设计仅供学习参考之用,并不可用于商业用途。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • STM32F4
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F4微控制器的智能运动平台,集成了视觉跟踪技术和无线手机控制功能,适用于多种移动应用场景。 本项目基于STM32F4全系列产品平台实现了一个全向运动系统,并实现了与手机的交互功能。该设计充分运用了STM32F4的强大性能及控制系统的优势,成功地集成了视觉追踪技术和控制逻辑生成技术。项目的板间通信采用Android ADK框架进行连接,具有良好的兼容性。 在软件方面,项目中使用了DCMI、FSMC、USBHost和串口等外设,并结合LCD屏幕、摄像头以及MOS驱动器,在一个前后台系统上运行;而在手机端部分,则开发了一个用于用户交互的GUI Activity与负责蓝牙通信及传感器数据读取的后台Service。 此设计在工业应用和民用领域中均展现出较高的实用价值,例如可以应用于自然语言处理机器人或自主移动拍摄平台等场景。项目展示使用了OV7725摄像头模块的效果,并且通过MT9M111摄像头配合CS镜头时也进行了效果演示。 附件包括: - STM32F407IGT开发板的原理图PDF档 - 直流电机驱动器原理图PDF档 - 源代码文件 - 项目论文讲解 请注意,此设计仅供学习参考之用,并不可用于商业用途。
  • ROS器人系统.pdf
    优质
    本论文探讨了在ROS平台上开发移动机器人的视觉跟踪系统的具体方法和技术细节,旨在提升机器人的自主导航与目标追踪能力。 随着互联网与人工智能的快速发展,机器人技术也取得了显著进步。其中视觉跟随技术作为一项广泛应用且重要的关键技术,在仓储搬运、安防及军事等领域备受关注。这项技术让机器人能够通过传感器获取外部信息,并据此做出判断处理复杂问题,从而提高机器人的智能化水平。 传统视觉跟踪算法在面对复杂背景时难以有效追踪目标,对分辨率要求高,导致只能进行辅助性跟踪。同时由于计算量大,很难满足实时性的需求。因此需要新的方法来解决这些问题。本研究提出了一种基于循环矩阵傅里叶变换特性的KCF(Kernelized Correlation Filters)算法设计ROS(Robot Operating System, 机器人操作系统)下的移动机器人视觉跟随系统。 KCF算法是一种利用核技巧进行跟踪的方案,其核心在于使用核函数将特征映射到高维空间,在此空间中原本线性不可分的问题变得易于处理。该方法还利用了循环矩阵在傅里叶变换中的对角化特性,通过点乘运算代替复杂的矩阵计算来显著减少计算量,并提高了算法的实时性能。 ROS是一个开源元操作系统,为机器人应用开发提供了一个通用框架。它提供的工具和库使构建复杂且高度可定制的应用程序变得更加容易。本研究中设计的基于ROS的移动机器人视觉跟随系统成功实现了高效的跟踪功能。 移动机器人是机器人技术的一个重要分支,在医疗、安防及物流等领域发挥重要作用。它们通过传感器感知环境,并自主或遥控完成任务。视觉跟随系统增强了机器人的导航能力,使其可以更精准地追踪和定位目标。 在开发过程中需要考虑各种算法的适用性和效果。基于区域的方法是一种常见的方式,但该方法在复杂背景下的表现不佳,因为复杂的背景可能导致目标与背景混淆的问题。 设计实现移动机器人视觉跟随系统的软硬件环境时需仔细规划,包括选择适当的传感器、摄像头等输入设备以及相应的算法和控制程序。由于实际工作环境中可能存在各种挑战,系统还需具备一定的容错性和稳定性。 实验结果显示所采用的KCF算法能够有效减少计算量并提高实时性能,满足了跟踪需求,并为移动机器人视觉跟随技术的发展提供了新的解决方案。未来随着机器学习、深度学习等技术的应用,该系统的智能化和精确性将进一步提升,在更多领域得到应用。
  • FPGA目标检测与系统
    优质
    本项目开发了一种基于FPGA的机器视觉系统,专注于实时检测和追踪移动物体。通过优化硬件设计提高处理速度和效率,在监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 随着计算机技术的迅速发展,数字图像技术已经在工业生产、安防监控、消费电子以及智能交通等多个领域得到了广泛应用。基于FPGA(现场可编程门阵列)的机器视觉系统在这些应用中发挥着重要作用,特别是在运动目标检测和跟踪方面展现出强大的潜力。这种系统能够实时处理大量视频数据,并具备高精度的目标识别与追踪能力,为各行业提供了可靠的解决方案和技术支持。
  • 双目目标检测、与定位
    优质
    本研究利用双目视觉技术进行运动目标检测、跟踪和精确定位,旨在提高复杂环境下的目标识别准确性和实时性。 基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位技术研究。
  • Vision.rar_labview _目标_ LabVIEW
    优质
    本项目为基于LabVIEW开发的视觉目标跟踪系统,旨在实现高效、精准的目标识别与追踪功能,适用于多种应用场景。 LabVIEW在机器视觉方面有很多资料可供参考,特别是关于目标跟踪、颜色跟踪等方面的例子非常丰富。
  • genzongchenxu.rar_MATLAB 羽毛球_MATLAB _ _
    优质
    这段资料探讨了利用MATLAB进行羽毛球运动分析的技术方法,特别关注于通过编程实现对运动员动作的精确跟踪与研究。文件中可能包含了相关的代码示例和数据分析技巧,旨在为体育科学研究及训练提供技术支持。 一个跟踪运动羽毛球拍的MATLAB程序。
  • PLC和PC系统
    优质
    本项目聚焦于开发结合PLC与PC优势的机器视觉系统,旨在提升工业自动化中的检测精度和效率。通过集成先进的图像处理技术,此系统能够实现对生产流程中各种参数的实时监控与智能分析,为制造业提供可靠的质量控制解决方案。 1. 引言 机器视觉是通过光电成像系统采集被控目标的图像,并利用计算机或专用的图像处理模块进行数字处理,根据像素分布、亮度和颜色等信息识别尺寸、形状及颜色特征。这种方式结合了计算机的速度与重复性以及人眼智能抽象能力的优点,显著提升了生产过程中的灵活性和自动化水平。 2. 机器视觉空瓶检测系统 附图展示了基于PC的机器视觉系统在啤酒生产线上的应用实例,该系统用于进行空瓶的质量检测并剔除不合格品。它主要由相机、镜头、光源、图像采集卡、PC平台以及控制单元等六部分构成,这些组件协同工作以完成对酒瓶质量的检查任务。以下将通过附图来具体介绍各个组成部分的功能和选型。 2.1 相机 在选择相机时,需要考虑多个因素。
  • PyTorch库——Python开发
    优质
    这是一款使用Python和PyTorch构建的开源视觉跟踪库,旨在为开发者提供高效、灵活的计算机视觉应用解决方案。 PyTracking是一个基于PyTorch的通用Python框架,用于可视对象跟踪和视频对象分段。最新版本已发布,并包含了我们CVPR 2020论文《视觉跟踪的概率回归》中的代码。 该框架提供了分析结果的相关工具,包括性能指标、图表和表格等。此外,它还支持多对象跟踪功能,所有追踪器都可以在多对象模式下运行。同时,PyTracking也支持视频对象分段(VOS),涵盖了训练、数据集管理和评估等多个方面。另外,还包括用于学习视频对象分割的代码。
  • 人眼系统与实现
    优质
    本研究致力于开发高效的人眼追踪系统,通过优化机器视觉技术来提高系统准确性和实时性,旨在为智能交互和监控等领域提供强有力的技术支持。 基于机器视觉的人眼跟踪系统的设计与实现涉及利用先进的图像处理技术来捕捉并分析人的眼睛运动。该系统的开发旨在提高用户界面的交互性,并在虚拟现实、增强现实以及计算机辅助设计等领域中发挥重要作用。通过精确的眼动追踪,可以更好地理解用户的注意力分布和兴趣点,从而优化用户体验或提供更个性化的服务。 重写后的内容没有改变原文的意思,仅去除了可能存在的联系方式等信息。