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树莓派4B视觉智能循迹小车PID控制

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简介：
本项目基于树莓派4B开发板与摄像头模块，构建了一款具有视觉识别功能的智能循迹小车，并采用PID算法实现精准路径跟踪。 树莓派4B 视觉智能小车循迹 PID控制完整代码

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  • 树莓派4B视觉智能循迹小车PID控制
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    本项目基于树莓派4B开发板与摄像头模块，构建了一款具有视觉识别功能的智能循迹小车，并采用PID算法实现精准路径跟踪。 树莓派4B 视觉智能小车循迹 PID控制完整代码
     
  • 基于PID控制的智能循迹小车
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    本项目设计了一款基于PID算法进行精准控制的智能循迹小车。通过精确调整参数，该小车能自动跟随预设路径行驶，广泛应用于教学及自动化领域。 本项目以AT89C52单片机为核心控制器，结合PID速度控制算法设计了一辆具备智能避障和自主寻迹功能的简易小车。该小车能够沿着黑色引导线进行直线行驶及自动适应不同曲率弯道的功能。通过红外传感器检测黑色轨迹与障碍物，并将信号实时传输给单片机，实现车辆前进、后退、左转、右转等操作。在避障方面，采用了红外避障和触须避障相结合的方式，显著提升了小车的避障性能。
     
  • 基于树莓派4B和Ubuntu20.04的智能小车Python编程
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    本项目介绍如何在树莓派4B上安装Ubuntu 20.04系统，并进行智能小车的Python编程，涵盖硬件连接、软件配置及代码实现。 该设备配备了超声波传感器、双直流电机以及树莓派4BHW166芯片。程序的执行步骤可以参考相关教程。
     
  • 基于Python的树莓派图像识别智能循迹避障小车
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    本项目是一款基于Python编程语言，在树莓派平台上运行的智能小车。该小车能够利用图像识别技术实现精准循迹与自动避障，适用于教育和科研等多个领域。 ## 基本需求 - Raspberry Pi 3 - 小车模块 - 笔记本电脑 - 树莓派官方摄像头 ## 环境要求 - 树莓派：Raspbian系统 - 电脑：OpenCV2.45 ### 标识牌检测 使用了OpenCV自带的训练网络，尽管进行了实际训练但效果不佳。因此采用了国外已有的图像模型。 ### 距离测算 采用单目视觉技术，首先对相机进行标定，然后通过角度计算得出前方的实际距离。
     
  • 基于树莓派的智能小车控制Python源码
    优质
    本项目提供一套基于树莓派的智能小车控制系统Python代码，适用于初学者学习和实践机器人编程与硬件控制。 树莓派下智能小车控制源码（Python），四轮驱动，在控制台实现控制。
     
  • 树莓派智能小车循迹与超声波、红外线避障及遥控代码
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    本项目介绍如何使用树莓派搭建一个具备循迹功能和超声波、红外线双重避障能力的智能小车，并提供详细的编程代码实现远程控制。 树莓派智能小车的代码包括循迹、超声波避障、红外避障、红外追踪以及遥控功能。这些代码适用于基于Raspberry Pi的小车项目开发。
     
  • Raspberry_car：树莓派智能小车的Web控制方案。by：小杰
    优质
    Raspberry_car是由开发者小杰开发的一款基于树莓派的智能小车Web控制方案，用户可以通过网页轻松实现对小车的远程操控。 树莓派智能小车控制系统简介：基于Tornado框架开发的简洁树莓派智能小车Web控制系统，支持手动控制方向、自动驾驶、摄像头监控、超声波测距、红外感应及自动寻迹等功能。使用方法如下： 启动Python服务器： python server.py
     
  • Android Things树莓派智能小车CameraCar（含手机控制端）
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    Android Things树莓派智能小车CameraCar是一款结合了树莓派和Android Things操作系统的智能车辆项目。用户可以通过配套的手机应用程序轻松实现对小车的远程操控与监控，为爱好者提供了探索物联网技术、嵌入式系统开发以及机器人工程的理想平台。 实现了两个功能：一是通过手机控制小车的运行；二是将小车摄像头拍摄的画面实时传输到手机客户端。目前代码有些杂乱，并且由于缺乏大电流充电宝（树莓派3b需要2.5A），只能使用拖着插线板的方式来供电，导致画面效果不佳。
     
  • AutoRun-Car：利用树莓派进行图像识别的智能循迹与避障小车
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    AutoRun-Car是一款基于树莓派的智能小车项目，运用图像识别技术实现精准循迹及障碍物自动规避功能，旨在探索自动驾驶技术的基础应用。 自动驾驶汽车基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车 作者：三无小组 基本需求： - 覆盆子pi3 小车模块 - 笔记本电脑 - 树莓派官方摄像头 环境要求： - 树莓派：rasbian系统 - 电脑：opencv2.45 具体原理： 道路检测: 本程序所使用的道路检测算法为最基础的，可以升级至深度学习算法。但因时间限制和缺乏相关知识而未进行改进。 对于道路识别而言，最基本的是在图像上随机去除上下部等宽区域，并计算灰度中心来修剪图像。当上半部分与下半部分之间的位置差超过设定阈值时，则认为路面出现了转弯情况。以图像的中心为坐标原点，如果插值大于0则意味着需要向右转；反之则是左转。
     
  • 基于树莓派的智能小车开发
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    本项目旨在利用树莓派构建一个具备自主导航能力的智能小车系统，集成了图像识别、路径规划及避障功能，适用于教育和科研领域。 基于C语言或Python的树莓派智能小车控制开发能够实现手机电脑远程遥控、超声波避障、黑线循迹以及红外避障/物体追踪等功能。本教程提供了全面的工具，非常适合初学者进行项目开发。