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点光源追踪系统,捕捉点光源的运动轨迹

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简介:
本系统专注于高效精准地追踪和记录点光源在空间中的移动路径,适用于科研、工业检测及智能照明等领域。 本方案涉及的点光源跟踪系统使用光敏三级管来检测点光源,并通过比较器判断电压高低以确定各个光敏传感器接收到光线的强弱,从而定位点光源的位置。该系统利用两个298直流电机控制装有红外线激光笔的圆盘,在水平和垂直方向上移动。点光源采用单只1W白光LED,沿半径约为173cm、以A为圆心且在不大于±45º范围内的圆形轨迹进行移动。

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    本系统专注于高效精准地追踪和记录点光源在空间中的移动路径,适用于科研、工业检测及智能照明等领域。 本方案涉及的点光源跟踪系统使用光敏三级管来检测点光源,并通过比较器判断电压高低以确定各个光敏传感器接收到光线的强弱,从而定位点光源的位置。该系统利用两个298直流电机控制装有红外线激光笔的圆盘,在水平和垂直方向上移动。点光源采用单只1W白光LED,沿半径约为173cm、以A为圆心且在不大于±45º范围内的圆形轨迹进行移动。
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    点光源追踪系统是一种用于精准捕捉和跟踪特定区域内发光或反射光点运动轨迹的技术设备,广泛应用于光学定位、安全监控及虚拟现实等领域。 点光源跟踪系统是一种用于追踪和定位特定点光源的设备,在光学实验、天文观测以及自动化设备等领域有着广泛应用。本段落主要探讨了一种基于单片机、光敏三极管及比较器的点光源跟踪系统的构建与实现过程。 该系统的核心是单片机,作为整个系统的控制中心,它负责处理传感器信号并据此调控执行机构的动作。在本项目中,采用3DU33型号的光敏三极管来检测光线强度,并将其转化为电信号。当光敏三极管接收到光源照射时,会输出一个与光照程度成正比的电压值。 比较器模块用于将该电压信号与预先设定好的阈值进行对比,从而生成高电平或低电平的反馈信息:如果检测到的电压高于预设阈值,则表明光点已经对准;反之,若低于此标准,则表示需要调整云台位置来追踪目标光源。这种闭环机制确保了系统的精准度。 控制模块由单片机处理比较器输出的信息,并通过继电器调控云台左右旋转的角度。当接收到高电平信号时,表明需重新定位光点;此时,单片机会控制继电器断开连接,使云台转动直到达到预定位置(即低电平时),从而实现精确定位。 此外,系统还配备有红外遥控功能以及LCD显示屏作为人机交互界面。前者允许用户通过远程设备手动调整云台角度以增加操作灵活性;后者则提供了可视化的状态查看与设置选项。 在方案论证阶段,我们考虑了三种不同的设计方案:第一种是利用摄像头进行快速扫描(但其体积庞大且成本高昂),第二种则是采用光敏电阻作为检测元件(由于灵敏度不足及电压误差较大而被淘汰)。最终选定第三种策略,即使用具有较高精度和良好跟踪性能的光敏三极管。 理论分析表明,通过比较器模块将光敏三极管产生的信号转换为控制云台转向的信息是可行且有效的。同时,单片机与继电器之间的电流放大电路确保了220V电源对云台驱动功能的实现:由于单片机输出电压不足以直接激活继电器装置,因此需要增设额外的电流增益环节。 综上所述,该点光源跟踪系统凭借其简单的硬件结构和精确控制算法,在保持低成本与高效能的同时提供了用户友好的操作界面。这使其成为多种场景下精准定位需求的理想选择。
  • STM32程序——
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    本项目是一款基于STM32微控制器的智能控制系统,专为追踪和定位移动中的点光源设计。通过精确捕捉光线变化,实现高效、稳定的光迹跟踪功能,适用于多种自动化应用场景。 我编写了一个STM32程序,用于练习制作一个点光源跟踪系统。该程序主要使用了PID算法,并通过光敏三极管进行光线检测。整个系统由两路舵机组成一个二维平台来实现对目标的追踪功能。
  • LED及在QT平台上绘制(1)
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    本文介绍了一种利用LED光点进行追踪的技术,并探讨了如何在QT平台中实现对这些光点运动轨迹的实时捕获与动态绘制。 利用OpenCV中的blur模糊处理、Canny边缘检测、findContours查找轮廓以及minEnclosingCircle寻找最小面积包围圆等功能,来追踪LED灯的运动轨迹,从而实现对手写笔书写轨迹的跟踪。
  • MATLAB中
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    本项目运用MATLAB软件进行运动物体轨迹的精确追踪与分析,结合算法优化技术提升数据处理效率和准确性,适用于科研、工程等多个领域。 在IT领域特别是计算机视觉与图像处理方面,运动轨迹跟踪是一项核心技能。利用MATLAB这一强大的编程平台可以高效地实现此功能。本段落将详细介绍如何使用MATLAB进行运动物体的追踪,并标识视频中的移动目标。 首先需要了解的是,运动检测是整个过程的第一步。MATLAB提供了多种方法来完成这项任务,包括帧差法、光流算法以及背景减除技术等。帧差法则通过比较连续两幅图像之间的变化发现活动对象;而光流则关注像素级别的位移信息以确定物体的移动方向和速度;背景减除则是基于静态环境假设识别出动态目标。 选择哪种方法取决于具体的使用场景,比如在光照条件稳定且背景相对静止的情况下最适合采用背景减除法。一旦运动物体被成功检测出来后,下一步就是对其进行追踪了。MATLAB中包括`vision.KalmanFilter`和`vision.HistogramBasedTracker`在内的工具箱可以用来实现这一目的。 卡尔曼滤波器基于预测-校正机制,在存在噪声干扰的情况下依然能够准确地定位目标;而Histogram-Based Tracker则利用颜色或亮度直方图来寻找特定的目标,适用于那些色彩特征明显的物体。以下是基本的操作流程: 1. **初始化**:选择合适的跟踪算法,并根据首帧中的对象位置对其进行配置。 2. **运动检测**:对每一帧执行相应的运动识别技术以获取可能的活动区域。 3. **追踪**:利用先前设定好的模型预测目标的位置,然后在当前画面中寻找匹配度最高的部分。 4. **更新状态**:依据预测结果与实际观测到的目标位置来调整跟踪器的状态参数。 5. **标记输出**:将识别出的对象用矩形框或其他方式标示出来以便观察。 以上步骤会重复执行直至视频结束,从而完成整个运动轨迹的追踪过程。在实践中,可能需要根据具体目标特性和环境条件对算法进行微调以提高准确性。此外,在处理多个同时移动的目标时可能会遇到挑战,此时可以考虑使用`vision.BoundingBoxTracker`或`vision.MultipleObjectTracker`来应对复杂情况。 总之,MATLAB提供了一套完整的工具集用于解决运动轨迹跟踪问题,涵盖了从检测到追踪再到最终标识的一系列操作步骤。通过灵活运用这些资源并结合实际需求进行参数优化后,我们可以有效地对视频中的移动物体实施精确的监控和分析。
  • 开发
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    本系统致力于通过先进的算法和硬件设计实现对点光源的有效追踪。适用于多种应用场景,包括天文观测、机器人导航等领域。 本设计主要采用STC12C5A60S2处理器为核心部件,通过控制步进电机带动四象限光电探测器来实现对点光源的跟踪功能。该系统包括51单片机最小系统、四象限探测器光源检测电路以及步进电机驱动电路等组成部分。
  • 线.rar_MATLAB线_线_线_线MATLAB_线MATLAB
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    本资源介绍了一种基于MATLAB实现的光线追踪技术。通过该程序,用户能够模拟光线在不同介质中的传播路径和反射、折射现象,广泛应用于计算机图形学及物理光学领域研究中。 MATLAB光线追踪算法比较简单,适合初学者学习。
  • Scenario4_STK_GEO星下_
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    Scenario4_STK_GEO星下点运动轨迹展示地球同步轨道卫星在不同时间段内相对于地面的移动路径和覆盖范围,适用于分析通信连通性和观测效果。 在本场景中我们关注的是Scenario4_STK_GEO星下点轨迹问题,该主题涉及使用System Tool Kit(STK)软件分析地球同步轨道(Geostationary Orbit, GEO)卫星的星下点轨迹。 地球同步轨道是一种特殊类型的卫星轨道,在这种轨道上,卫星相对于地面保持静止不动。由于其周期与地球自转一致,这类GEO卫星常用于通信、气象预报和遥感等领域。 STK软件能够帮助我们计算并展示地球表面某一点(即星下点)的动态变化情况——这是指GEO卫星在其轨道期间在地面上所经过的具体路径。这个轨迹对于理解卫星覆盖范围、规划通信链路以及评估遮挡与干扰等问题至关重要。 Scenario4可能包括以下步骤: 1. **创建卫星模型**:首先,在STK中定义一个代表GEO卫星的对象,设定其初始位置、速度和质量等参数,并选择适当的轨道类型。 2. **设置时间范围**:确定分析的时间段。这可以是几个小时到几天乃至更长时间跨度,以便观察卫星在整个运行周期内的行为模式。 3. **轨道动力学模拟**:STK会考虑地球引力和其他因素的影响来计算卫星的实际运动轨迹。 4. **计算星下点轨迹**:根据卫星的轨道位置信息,软件将确定并显示其在地球上对应的位置变化情况(即星下点)。 5. **分析和可视化**:用户可以查看这些数据以了解卫星覆盖的具体地理区域,并进一步评估信号可见性、阴影区等关键因素。 6. **输出结果**:最终可能还包括导出星下点的数据,供后续深入研究或与其他工具集成使用。 STK还支持更多高级功能,如比较不同卫星的表现、考虑地球曲率和地形对通信的影响以及进行复杂的遮挡与射频传播分析。通过这些强大的能力,工程师们能够更好地理解GEO卫星的运行情况,并优化其任务设计以解决潜在问题。 Scenario4_STK_GEO星下点轨迹案例展示了如何利用STK软件研究特定时间段内地球同步轨道卫星在地面上的具体路径变化。这有助于深入分析卫星覆盖范围、通信性能及轨道特性,对于相关领域的规划和设计具有重要意义。
  • MPC
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    MPC轨迹追踪技术利用模型预测控制算法,优化路径规划与实时调整,广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域,确保高效安全运行。 本代码主要采用模型预测控制算法来实现无人驾驶车辆的路径跟踪,并进行了Simulink与CarSim的联合仿真。
  • 2个电.rar_2电巡线_中鸣双电_电巡线程序_
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    本资源包包含一个关于使用中鸣双光电传感器进行光电巡线的项目资料,内含详细的轨迹追踪和控制程序代码。 巡线用的程序是中鸣机器人的一个组成部分,适用于中鸣超级轨迹赛。