基于STM32和OpenMV的视觉巡线小车完整工程-ITADN社区

优质

本项目为一款基于STM32微控制器与OpenMV摄像头模块的智能视觉巡线小车，能够自主识别并跟踪预定路线。集成硬件电路设计、软件算法开发及系统调试等环节，适用于教育科研和爱好者实践。【效果展示】实现了丝滑、快速且稳定的巡线功能。【工程具体内容】 1. 使用TB6612控制直流减速电机； 2. 通过编码器进行测速； 3. STM32——定时器（PWM、正交编码、中断）、串口等功能的实现； 4. OpenMV用于图像二值化处理和线性回归分析等任务； 5. PID算法应用于速度环和转向环控制，以及串级使用； 6. 数据解析功能包括通过串口接收并处理数据。【支持二次开发】该项目包含由STM32CubeMX生成的Keil工程，在需要添加外设功能时可以利用CubeMX进行配置；提供OpenMV图像处理代码示例供用户自行修改以实现更多识别功能或优化现有代码。此外，还附带一个简单的调试流程指南。编写此示例的主要目的是为了方便后续二次开发工作：当遇到新的设计需求或者需要制作巡线作品时，只需在此基础上添加相关新功能即可，避免每次都从零开始重新构建项目。

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。

OpenMV视觉巡线代码_视觉识别巡线_OpenMV代码

优质

本项目提供了一套基于OpenMV平台的视觉巡线解决方案，通过摄像头实时捕捉赛道信息，并利用内置微控制器进行图像处理和路径追踪。代码实现了对特定颜色线条的有效识别与跟踪，适用于各类机器人竞赛及自动化应用场景，助力开发者快速搭建高效稳定的视觉导航系统。用于颜色识别、线段处理及色域处理，适用于巡线应用。

OpenMV巡线小车的程序优化

优质

本项目专注于利用OpenMV摄像头进行巡线小车的程序开发与优化，通过改进算法提高小车在复杂环境下的路径追踪精度和稳定性。对OpenMV巡线小车的程序进行优化，通过计算线性回归方程中的theta和rho来进行循迹。

OpenMV视觉跟踪小车

优质

OpenMV视觉跟踪小车是一款集成了OpenMV摄像头模块和微型控制系统的智能车辆。通过先进的图像识别算法，该小车能够自主追踪特定目标，并在复杂环境中灵活导航，广泛应用于教育、科研及自动化领域。 **OpenMV视觉追踪小车详解** OpenMV是一款开源的微型机器视觉处理器，以其小巧体积、低功耗及相对较低的成本为嵌入式视觉应用提供了强有力的支持。本项目利用OpenMV模块实现对特定物体（如小球）的识别与追踪，进而控制移动平台进行动态跟踪。接下来我们将深入探讨OpenMV的工作原理以及如何构建一个基于视觉的小车控制系统。 1. **硬件架构** OpenMV通常由微控制器和图像传感器组成，例如STM32系列处理器搭配OV7670或MT9V034摄像头模块。微控制器负责运行固件程序、解析来自传感器的图像数据，并执行所需的图像处理算法；而传感器则用于捕获环境中的画面并将其转化为数字信号供OpenMV进行进一步分析。 2. **图像识别与目标检测** 在使用Python MicroPython编程语言编写代码时，可以利用多种方法来实现视觉追踪功能。例如通过设置颜色阈值以区分特定色调的目标物（如红色小球）；或者运用模板匹配技术寻找预定义形状的物体等。OpenMV库提供了一系列函数支持这些操作，包括`frame_diff()`用于检测图像帧之间的差异、`find_color()`帮助识别目标的颜色以及`find_template()`进行模式匹配。 3. **电机控制** 当成功定位到追踪对象后，下一步便是将位置信息传递给小车的驱动系统。这通常涉及使用串行通信协议（如I2C或UART）与微控制器交换数据，并根据物体的具体坐标调整左右轮子的速度以便于接近目标物。 4. **运动规划和跟踪算法** 实现有效的视觉追踪不仅需要实时检测到目标，还需要合理的移动策略来引导车辆。常用的方法包括PID控制、追击-规避（Pursuit-Evasion）等策略。其中PID控制器通过调节电机速度以减小与目标之间的距离偏差；而追击-规避策略则模拟追赶者的行为模式以便更高效地接近追踪对象。 5. **硬件搭建和软件开发** 要构建一个基于OpenMV的视觉跟踪系统，需要准备必要的组件：包括移动平台底盘、轮子、电机驱动板、电池及OpenMV模块等。将这些部件组装在一起后编写相应的图像处理与控制程序代码，并通过调试优化确保整个系统的准确性和稳定性。 6. **挑战和改进** 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化或背景干扰等问题，这些问题可以通过增加光源补偿机制或者引入背景消除算法来解决；同时也可以不断调整和完善运动规划策略以提高追踪效果。此外，在硬件层面进行升级（例如采用更高性能的传感器或更强力的电机）同样有助于提升系统的整体表现。 OpenMV视觉跟踪小车项目结合了嵌入式视觉、电机控制及路径规划等多个技术领域，既考验设计师在电路设计方面的技能也要求具备良好的编程能力。通过持续的学习和实践，你可以开发出一款智能化且灵活的小车，在各种场景中表现出色。

基于OpenMV和STM32的寻球小车

优质

本项目设计了一款结合了OpenMV摄像头与STM32微控制器技术的寻球智能小车。利用OpenMV高效图像处理能力识别目标球体，通过STM32进行精准控制，实现自动追踪功能。基于OpenMV与STM32的寻球小车实现的小功能包括：①识别颜色小球，并自动追寻小球；②简单测试与颜色小球的距离，在距离10cm处停车；③通过按键调节PID参数以及选择要识别的颜色。

基于OpenMV和STM32的寻球小车

优质

本项目设计了一款结合了OpenMV摄像头模块与STM32微控制器的智能寻球小车。通过图像识别技术定位目标球体，并控制车辆精准移动，适用于教育及娱乐场景。基于OpenMV与STM32的寻球小车实现的小功能包括：①识别颜色小球，并自动追寻小球；②简单测试与颜色小球的距离，在小球10cm处停车；③通过按键调节PID参数以及调整识别的颜色。

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：

Python代码实现的智能小车视觉巡线

优质

本项目采用Python编程语言开发了一款能够自动循迹行驶的小车系统，通过摄像头捕捉路面信息，并利用图像处理技术识别线路，实现了精准导航与自动驾驶功能。通过使用OpenCV完成视觉巡线任务，在白色地面上利用摄像头检测黑色的车道线。将小车的行驶速度分为四个等级：当小车在直道上行驶时会逐渐加速，达到最高速度后保持匀速；遇到弯道时立即减速，并根据弯道大小调整速度，确保安全通过弯道的同时维持适当的行驶速度。

基于OpenMV和STM32的循迹小车系统

优质

本项目设计了一款基于OpenMV摄像头与STM32微控制器的智能循迹小车，能够精准识别路线并自动跟随，适用于教育、竞赛及科研领域。基于OpenMV 和STM32C8T6 的循迹小车原理是选取图片中部靠下的长方形区域为阈值化的ROI区域，读取黑线的中心位置进行PID运算。将PID运算结果通过通信协议传到STM32上，该协议标志位包括：小车控制高八位和小车控制低八位。在STM32中，OpenMV 的 PID 计算结果会被平方处理，并与基准速度相加，得到小车的占空比并输出。

是否确定退出登录?

基于STM32和OpenMV的视觉巡线小车完整工程

全部评论 (0)