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2023年电赛E题——红色激光追踪代码(运动目标控制与自动追踪系统)

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简介:
本项目为2023年电子设计竞赛E题参赛作品,专注于开发一套基于红色激光的目标追踪控制系统。系统利用先进的算法实现对移动物体的精准定位和跟踪,并通过编码实现了自动化操作,旨在展示在复杂环境中的目标识别与控制技术。 2023年电赛E题(运动目标控制与自动追踪系统)涉及红色激光追踪代码的开发。该任务要求设计并实现一个能够准确跟踪移动目标的系统,并使用红色激光进行定位和追踪。相关技术细节包括但不限于传感器数据处理、算法优化以及硬件平台的选择与集成,以确保系统的稳定性和精度。

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客服
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  • 2023E——
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    本项目为2023年电子设计竞赛E题参赛作品,专注于开发一套基于红色激光的目标追踪控制系统。系统利用先进的算法实现对移动物体的精准定位和跟踪,并通过编码实现了自动化操作,旨在展示在复杂环境中的目标识别与控制技术。 2023年电赛E题(运动目标控制与自动追踪系统)涉及红色激光追踪代码的开发。该任务要求设计并实现一个能够准确跟踪移动目标的系统,并使用红色激光进行定位和追踪。相关技术细节包括但不限于传感器数据处理、算法优化以及硬件平台的选择与集成,以确保系统的稳定性和精度。
  • -E
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    本项目致力于开发一款先进的运动目标控制及自动追踪系统,旨在实现对移动物体的精准定位与跟踪。该系统结合了计算机视觉、人工智能算法和传感器技术,能够广泛应用于安全监控、体育分析等领域,为用户提供高效可靠的解决方案。 【运动目标控制与自动追踪系统】是2023年全国大学生电子设计竞赛中的本科组题目,主要涉及嵌入式技术。该系统的重点在于利用红色和绿色激光笔来模拟并追踪移动的目标,并以此评估其控制系统及追踪能力。 **基本要求:** 1. **光斑复位功能**: 红色激光笔发射的光点能够在屏幕上任意位置活动,并且能够返回到预设的原点,精度需确保光点中心与原点之间的误差不超过2cm。 2. **目标控制系统**: 红色光线需要在30秒内沿着屏幕四周边缘顺时针移动一圈,保持其距离边线的距离为2cm以内。 3. **A4靶纸追踪功能**:将一张A4大小的靶纸贴于屏幕上,红色光斑需沿该靶纸边缘行进。如果超出时间限制或偏离指定路径,则会扣分。 4. **旋转目标追踪**: 当靶纸可以任意角度放置时,系统仍需要准确地完成对移动物体的跟踪。 **发挥部分:** 1. **一键启动功能**: 在光斑复位后按下按钮即可自动开始追踪过程。绿色激光笔需在2秒内定位并跟随红色光点,并且两个光斑中心距离应小于3cm。 2. **多位置追踪能力**: 绿色激光笔可以在其放置线段上的任意位置,同时启动目标移动和跟踪系统。如果绿光斑未能在2秒后成功追上红光斑,则认为该次尝试失败并扣分。 **设计要求:** - 两束光线控制系统必须独立运作且不允许直接通信。 - 光点直径需小于1cm,并且屏幕上不能安装任何电子元件。 - 控制系统不得使用台式机或笔记本电脑作为控制平台。 - 系统需要具备暂停功能,当按下暂停键时红绿光斑应立即停止移动以便测量间距。 **评分标准:** - 设计报告: 依据方案、理论分析、电路和程序设计以及测试计划与规范性等方面进行评价。 - 基本要求: 完成度将作为主要的评判依据。 - 发挥部分: 创新性和性能表现是考量的重要方面。 此项目不仅考察参赛者的硬件设计及编程技能,还强调系统集成能力和问题解决技巧。参与者需要使用嵌入式技术开发一个独立且不需要外部支持的目标追踪控制系统,在各种条件下实现精确跟踪功能。
  • 2023子设计竞E(本科组)
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    本项目为2023年电子设计竞赛E题——“运动目标控制与自动追踪系统”,旨在通过创新技术实现对移动物体的有效监控和精准定位,挑战参赛者的设计能力和工程实践水平。 2023年全国大学生电子设计竞赛(本科组)E题要求设计并制作一个运动目标控制与自动追踪系统。该系统包括模拟目标移动的红色光斑位置控制系统以及指示自动跟踪效果的绿色光斑位置控制系统。 根据题目描述,两个激光笔固定在独立的二维电控云台上。其中,红色激光笔发射出直径不超过1cm的红点,在距离设备正前方1米远的一块白色屏幕上形成模拟运动目标的效果,并且该系统能够控制这个红点在整个屏幕范围内自由移动。 另一支绿色激光笔用于追踪并指示上述红色光斑的位置变化情况,其工作原理与前者类似。不过值得注意的是,放置这支绿光激光笔的线段应当位于红色激光发射器两侧0.4米至1米之间的位置上,并且可以在这两个指定范围内的任意线上移动。 整个实验所用屏幕为白色背景板,有效显示区域至少达到60厘米乘以60厘米大小。并且需要在该屏幕上标记出中心点的位置用于测试和调试系统的性能表现。
  • 2023子竞中的
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    本项目致力于开发应用于电子竞赛中的先进运动目标控制与自动追踪系统,旨在提升比赛的技术含量和观赏性。 本系统以STM32F103C8T6单片机最小系统作为控制核心,并由K210视觉模块、激光笔模块、舵机云台模块及降压模块等组成。红色激光云台通过建立云台坐标与实际视觉坐标的映射关系,能够实现原点复位功能和绕屏幕边框运动,可以识别屏幕上任意位置角度的A4靶纸,并使红光斑沿黑色边框顺时针移动。绿色激光云台可实时追踪红色激光落点,控制绿光点自动跟踪红光斑,其响应时间小于2秒。系统通过按键独立控制每个功能模块,并设有急停按钮以确保安全操作随时停止。此外,本系统具备半自动机械校准模式,有助于提高运动目标的精确度。整体结构简单且稳定性好,易于使用和维护。
  • 2023子设计竞E云台程序
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    本项目为2023年电子设计竞赛E题参赛作品,专注于开发一套高效的云台自动追踪系统软件。该程序能够精准捕捉并跟踪目标,具备高度灵活性和稳定性,适用于多种应用场景。 本程序可实现2023年电赛E题的所有要求,使用两个OpenMV4 Plus摄像头。主函数main1负责红色激光校准、扫描外围铅笔框以及巡黑框,并具备随时暂停及重新启动的功能。另一个主要功能由main2函数控制绿色激光跟踪红色目标,同样支持暂停和重启操作。
  • 2023子设计竞E
    优质
    本项目为2023年电子设计竞赛E题“运动控制激光系统”,旨在通过精确控制机械臂和光学元件,实现对动态目标的高效追踪与加工。参赛者需综合运用自动化、光学及电气工程知识,开发一套具备高精度定位能力和灵活操作模式的创新系统解决方案。 距离1米处有一块白色屏幕:有效面积为60厘米×60厘米,除了不超过1毫米宽度的铅笔痕迹外,不允许存在其他标识。 不得对屏幕以外的部分提出额外要求,例如划线、挂深色布或放置黑板等。背景只能是普通实验室环境。 屏幕上可以自带支架,并且在现场有至少10分钟的时间用于恢复和调试工作,但不允许在此期间烧录代码或者使用手机/电脑进行调试。 红色激光系统中,激光的位置固定不变,而摄像头位置不限制;绿色激光系统的设置则需要将激光与摄像头放在同一个板子上或类似结构物上,并且该装置能够被评委移动(与屏幕平行,在红色激光笔两侧,距离大于0.4米但小于1米),要求二者完全独立运作(不能通过无线/有线方式互相通信)。 尽管基本任务逻辑相对简单,但从硬件角度来说对摄像头分辨率和电机性能有一定的高需求。
  • 2023子设计竞E(含源、文档和图表)
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    本项目为2023年电子设计竞赛E题“激光追踪”解决方案。涵盖详细的设计文档、源代码及关键图表,提供完整的技术支持与分析。 2023电赛e题激光追踪(源码+文档+图表) ### 软件架构 #### 云台设计 整个系统包含两个独立的云台:红激光云台与绿激光云台。 **红激光云台** 1. **绕背景大框运动**: 大矩形识别难度较高,因此最终采用手动定点获取坐标的方式进行操作。复位时也采取相同方法。 2. **绕黑色胶带矩形运动**: 激光在黑胶带上难以被有效捕捉到,通过调整曝光度等参数使激光可被检测到,并且在此基础上实现半开环控制:先识别出四个角的坐标位置后传给32位处理器,利用PID算法计算并执行云台移动。 **绿激光云台** 1. **追踪红绿激光**: 绿色云台的主要任务是定位红色和绿色两束激光的位置。通过将曝光度调整到最低,在全黑环境下仅显示红、绿两种颜色的光斑,然后使用PID控制算法不断计算并更新位置信息以保持跟踪精度。 需要注意的是,在所有这些操作中,识别胶带上的激光仍然是一个挑战性问题。
  • SFND_3D_Object_Tracking: 摄像机, 雷达及两者融合的
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    简介:SFND_3D_Object_Tracking是一个先进的系统,集成了摄像机与激光雷达技术,用于实现精确的三维物体跟踪,并能有效融合两种传感器数据以提升目标追踪性能。 欢迎来到相机课程的最后一个项目——SFND 3D对象跟踪。通过完成所有课程内容,您现在对关键点检测器、描述符以及在连续图像之间进行匹配的方法有了扎实的理解;此外,还掌握了使用YOLO深度学习框架来识别和定位图像中物体的技术,并且了解了如何将摄像机捕捉到的区域与三维空间中的激光雷达数据关联起来。接下来我们通过程序原理图回顾一下已经完成的工作及仍需解决的问题。 在本项目中,您需要实现以下四个主要任务: 1. 开发一种基于关键点对应关系来匹配3D对象的方法。 2. 利用激光雷达测量计算时间到碰撞(TTC)值。 3. 使用相机进行同样的操作。这一步骤包括将关键点的匹配与感兴趣的区域关联起来,然后根据这些匹配结果计算出相应的TTC值。 4. 对整个框架进行全面测试。 您的任务是找出最适合用于估计TTC的最佳检测器/描述符组合,并识别可能导致摄像头或激光雷达传感器测量出现错误的因素。
  • MATLAB源-程序.rar__MATLAB实现_
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编程的运动目标跟踪程序,适用于研究和学习目标跟踪算法。包含详细注释与示例数据,易于上手操作。 运动目标跟踪程序-MATLAB源代码:利用camshift和meanshift实现运动目标的跟踪。
  • 基于OpenCV的检测
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    本项目运用OpenCV库,结合红外成像技术,实现对运动目标的有效检测和精准追踪,适用于安全监控、人机交互等领域。 基于OpenCV的红外运动目标识别与跟踪,包含红外演示及源代码。