Advertisement

利用树莓派和Arduino构建的视觉导航系统设计。

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


简介:
移动机器人融合了人工智能、智能控制、信息处理以及图像处理等一系列专业技术,已成为当前机器人研究领域备受关注的重要方向之一。计算机视觉凭借其信息密度高、探测范围广以及获取信息完整等显著优势,近年来在自主移动机器人领域得到了广泛应用,并已成为其实现自主导航和避障的关键发展趋势。本课题旨在设计并构建一个基于Raspberry Pi的视觉移动AGV控制系统,从而实现自主移动机器人的视觉导航功能。本文围绕这一目标,开展了多项研究工作,具体包括:视觉导航图像处理算法的设计与开发、驱动部分的详细设计,以及跟踪算法的设计。此外,还致力于开发控制系统,以实现对摄像机视频流信息的有效获取。通过运用图像处理算法对获取到的摄像机视频流进行分析,进而提取路面信息,并通过串口与下位机进行通信。下位机则根据确定的路径规划,执行模糊控制算法。本论文详细阐述了基于视觉导航的自主移动机器人整体架构的设计方案,涵盖了机械结构的优化设计和差速驱动控制系统的构建。为了促进对基于视觉导航自主移动机器人的进一步研究探索,本文还搭建了一个完善的实验平台,为相关研究提供了坚实的基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于Arduino
    优质
    本项目旨在开发一种结合树莓派与Arduino平台的智能视觉导航系统,利用图像处理技术实现自主避障和路径规划。 移动机器人融合了人工智能、智能控制、信息处理及图像处理等多项先进技术,在当前的机器人研究领域备受关注。计算机视觉技术因其丰富的信息量、广泛的信号探测范围以及完整的数据获取能力而被广泛应用在自主移动机器人的开发中,成为其导航和避障功能的重要发展方向之一。 本课题的核心目标是设计并构建基于Raspberry Pi平台的视觉AGV控制系统,并实现该系统的自主导航功能。具体研究内容包括: 1. 设计机器人视觉导航所需的图像处理算法; 2. 开发驱动部分的设计方案; 3. 制定跟踪算法以优化机器人的移动路径。 此外,本论文还涉及了摄像机视频流数据的获取和传输方法设计,并通过串口通信技术将提取到的道路信息传递给下位机。根据这些实时的数据反馈,控制系统能够利用模糊控制策略来精确调整机器人行进路线。 最后,本段落对基于视觉导航功能的自主移动机器人的整体结构进行了详细规划,涵盖了机械构造以及差速驱动系统的优化设计,并为后续相关研究提供了实验平台基础。
  • 与Python智能家居.pdf
    优质
    本PDF文档详述了如何使用树莓派和Python语言搭建一个功能全面的智能家居控制系统,涵盖硬件连接、软件编程及应用场景。 《基于树莓派和Python的智能家居系统设计》是一篇探讨如何利用开源硬件树莓派(Raspberry Pi)结合编程语言Python来构建高效、智能的家庭自动化系统的技术文档或论文。文中详细介绍了从理论基础到实际操作步骤,包括但不限于传感器数据采集与处理、网络通信协议的应用以及用户界面的设计等方面的内容。通过这些内容的介绍和实例分析,读者可以全面了解如何利用现有的软硬件资源开发出具有实用价值且易于扩展的家庭自动化解决方案。 该文档旨在为初学者提供一个学习框架,并帮助有经验的技术人员进一步优化他们的项目设计与实现过程。同时,它也强调了开源技术在推动智能家居领域创新方面的重要作用及其广泛应用前景。
  • 基于双目电路
    优质
    本项目介绍了一种基于树莓派平台的双目视觉系统的电路设计方案,旨在实现高效、低成本的图像处理与分析。 利用树莓派的USB功能实现双目摄像头的数据采集。
  • 算机、Python、HTML5、PHP微信小程序物联网智能
    优质
    本项目基于树莓派硬件平台及Python编程语言开发,结合HTML5与PHP实现网页端控制,并通过微信小程序提供移动设备访问接口,共同构成一个集远程监控、数据采集分析于一体的物联网智能系统。 自美智能系统是一款基于树莓派、Python、HTML5 和 PHP 打造的物联网人工智能系统。该系统已经实现了语音唤醒、语音识别、语音合成、人体探测、人脸识别及人脸对比等功能,并支持插件式功能扩展,提供全方位的人工智能交互体验。 此外,自美系统可以方便地拓展为智能家居集控系统、互动型人工智能设备(如魔镜或服务机器人)以及生产流程监控和控制系统等多种应用。
  • 基于门禁管理
    优质
    本项目旨在通过树莓派构建一个经济高效的门禁管理系统。系统结合了硬件接口与软件编程技术,实现了访客身份验证、记录进出信息等功能,提升了安全管理水平。 基于树莓派的门禁管理系统采用Python和OpenCV进行开发,并结合Face++平台实现人脸识别功能。该系统文档详细介绍了如何利用这些技术构建一个完整的门禁解决方案。
  • 基于Arduino人脸识别门禁
    优质
    本项目开发了一种结合树莓派与Arduino的人脸识别门禁控制系统。通过人脸识别技术实现智能门禁管理,提高安全性和便利性。利用树莓派强大的计算能力进行人脸检测与识别,并使用Arduino控制门锁的开启和关闭,两者协同工作,打造高效、便捷且成本低廉的安全解决方案。 使用树莓派和Arduino组合形成的人脸识别门禁系统源码,两者通过USB连接,舵机采用SG90型号,并包含演示视频。
  • 基于Arduino门禁(改进版)-电路方案
    优质
    本项目介绍了一种基于Arduino和树莓派技术的门禁系统的电路设计方案。通过硬件选型、电路连接及软件编程,实现了一个功能完善且易于扩展的安全门禁系统。相较于初版,改进版在性能与用户体验上进行了优化升级。 前言:Arduino与树莓派是开源硬件平台中最受欢迎的两个项目,笔者一直尝试将两者结合以扩展更多功能。在这个项目中,我打算打造一个门禁系统的升级版。 功能描述: 当人从门外侧需要进入室内时,红外感应传感器检测到人体后启动相机模组拍照,并上传相片至网络供远端控制人员确认身份;如果由室内出去,则无需进行身份验证,在被红外感应器捕捉到人体信号之后自动开门。门的开启通过Arduino控制数字继电器来实现(或者使用舵机模拟),而相机拍摄及联网功能则由树莓派完成,远程操作指令将通过网络传输至树莓派并告知Arduino执行相应动作。 本项目的技术难点包括: 1. 利用树莓派触发拍照; 2. 实现照片的网络上传与控制; 3. 树莓派和Arduino之间的通信技术实现。笔者已撰文介绍如何使用树莓派相机模组定时拍摄,市面上也提供了许多云存储平台可以选择(如百度云、新浪等),本项目计划采用Yeelink作为主要的远程监控及数据管理工具。 此外,考虑到树莓派与Arduino间的交互方式多样(例如SPI或I2C协议),我们选择通过USB转串口连接来简化通信过程,并减少GPIO端口使用量。在动作控制方面,数字继电器和红外感应传感器被用于执行具体操作并感知外界环境变化。 所需材料清单: - Raspberry Pi (B版本)套件(含HDMI线、无线接收器及SD卡) - Arduino UNO 套件(包括1602显示器、面包板及相关连接导线等) - Raspberry Pi 相机模组 1个 - 红外感应传感器 2个 - 数字继电器 1个 更多详细信息请参见附件内容。
  • 基于智能家居.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了一个基于树莓派的智能家居系统的搭建过程与实现方法,涵盖硬件配置、软件安装及常用智能场景应用。 《基于树莓派的智能家居系统》这篇文档详细介绍了如何利用树莓派构建一个功能全面、易于扩展的家庭自动化平台。文中首先概述了树莓派的基本特性及其在物联网领域的应用潜力,随后深入探讨了硬件与软件配置的具体步骤。 该文档还讨论了几种常见传感器和执行器的应用场景,并提供了相应的代码示例来帮助读者更好地理解如何将这些组件集成到智能家居系统中。此外,它还包括了一些高级主题如安全性和能源效率的考量方法。 总之,《基于树莓派的智能家居系统》为有兴趣使用低成本硬件实现复杂自动化解决方案的人们提供了一个有价值的资源库和指南。
  • 基于CV摄像头巡线应.zip
    优质
    本项目利用树莓派与计算机视觉摄像头构建了一套高效的视觉巡线系统。通过图像处理技术自动识别路径并导航前行,适用于各类机器人自动化应用场景。 这段文字描述了一套完整的程序系统,包括数据收集、训练算法等功能,并且能够实现自动巡线。该源码主要用于导航功能,无需使用激光雷达传感器,仅需一个中央摄像头及PC作为图像处理设备即可运行。在树莓派上通过OpenCV可以对小车进行定位和路径规划,进而达到预定目的地。
  • 基于AI云台套装
    优质
    本产品是一款集成了树莓派单板计算机和高性能摄像头的AI视觉云台套装,适用于初学者进行机器视觉、人工智能项目开发及机器人控制。 树莓派AI视觉云台套件是一款专为教育与实验设计的智能硬件设备,它整合了树莓派计算模块、摄像头模组及一个可自由旋转的云台结构。此套件支持用户通过编程实现物体追踪、人脸识别等人工智能应用,是探索机器视觉和人工智能领域的好工具。 **树莓派计算模块** 树莓派是一种单板计算机,在嵌入式系统中表现出色,具有强大的计算能力。它配备ARM架构处理器,并能运行Linux操作系统如Raspbian。在AI视觉项目中,树莓派作为中央处理单元,负责执行算法和控制云台动作。 **AI视觉技术** AI视觉指的是通过模拟人类的视觉感知来理解和解释图像或视频内容的技术。在这个套件里,这通常涉及使用OpenCV(开源计算机视觉库)进行图像捕获、预处理、特征提取及目标检测等操作;同时还能利用TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架训练模型以识别特定物体或者人脸。 **摄像头模组** 树莓派AI视觉云台套件配备了一个高分辨率的摄像头模组,用于捕捉视频流。这些模组支持多种分辨率和帧率设定,能满足不同视觉处理需求。捕获的数据会被直接传输至树莓派进行实时分析。 **云台结构** 云台是指可以独立于底座旋转的平台,在AI视觉项目中常用来安装摄像头或其他传感器。在该套件内,云台由两个轴组成:一个用于水平方向上的转动,另一个则负责垂直方向上的移动。通过精确控制这两个轴的动作,能够实现对目标物体进行精准追踪。 **软件集成与控制** 要让这套设备正常运作,需要将树莓派连接到摄像头模组,并安装所需的软件库。例如可以使用Python编程语言结合Raspberry Pi GPIO库来操控云台电机;同时还需要设置AI模型,比如采用Yolo或SSD等目标检测算法以识别并定位目标。 **学习资源与项目示例** 为了帮助新手入门,该套件通常会提供详细的教程和代码实例。这些资源涵盖从基础的树莓派配置到复杂的AI模型训练过程。用户可以通过跟踪固定的目标物体、人脸识别甚至行为分析等方式逐步提升自己的技能水平。 总的来说,树莓派AI视觉云台套件是一个非常好的实践平台,它将硬件与软件相结合,使学习者能够深入理解并实际操作人工智能和机器视觉技术;通过不断的实验和完善,使用者可以开发出更加智能的应用程序,并为未来的工作或研究奠定坚实的基础。