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STM32F4红色篮球追踪机器人代码（支持与树莓派通信）.rar

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简介：
这段资料包含了用于STM32F4微控制器的代码，实现了一个能够自动追踪红色篮球的移动机器人的功能，并且具备与树莓派进行数据交换的能力。适用于机器人技术爱好者及开发者深入研究和实践。 该程序控制一个由STM32F4芯片驱动的投篮机器人，具备红篮球识别及抓取等功能。其中，图像识别算法在树莓派上运行，而本程序则负责与树莓派通信，并通过STM32F4指令机器人执行抓球、前往投球点和进行投球等操作。 该系统采用两路舵机完成抓球动作，使用摩擦轮实现投篮功能。通讯机制基于串口技术连接树莓派，同时配备指示灯显示工作状态。为避免碰撞障碍物，在设计中加入了漫反射红外传感器用于避障。此外，机器人运动控制算法建立在四轮全向驱动的基础上进行优化和调整。

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  • STM32F4红色篮球追踪机器人代码（支持与树莓派通信）.rar
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    这段资料包含了用于STM32F4微控制器的代码，实现了一个能够自动追踪红色篮球的移动机器人的功能，并且具备与树莓派进行数据交换的能力。适用于机器人技术爱好者及开发者深入研究和实践。 该程序控制一个由STM32F4芯片驱动的投篮机器人，具备红篮球识别及抓取等功能。其中，图像识别算法在树莓派上运行，而本程序则负责与树莓派通信，并通过STM32F4指令机器人执行抓球、前往投球点和进行投球等操作。 该系统采用两路舵机完成抓球动作，使用摩擦轮实现投篮功能。通讯机制基于串口技术连接树莓派，同时配备指示灯显示工作状态。为避免碰撞障碍物，在设计中加入了漫反射红外传感器用于避障。此外，机器人运动控制算法建立在四轮全向驱动的基础上进行优化和调整。
     
  • 树莓派小车的物体追踪
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    本项目介绍如何利用树莓派搭建一个能够自动识别并跟踪目标物体的小车系统，结合摄像头实时捕捉图像信息，并通过编程实现智能跟随功能。 本段落介绍了如何使用OpenCV和Python在树莓派小车上实现物体追踪功能。内容包括安装OpenCV3.0的步骤以及利用它来帮助我的小车进行避障操作，同时提供了相应的Python程序代码。
     
  • 基于树莓派的人脸及运动追踪无人机系统
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    本项目研发了一种基于树莓派平台的人脸与运动追踪无人机系统，能够实现自主识别目标并进行精准跟踪，适用于航拍、监控等领域。 【基于树莓派的人脸跟踪与运动跟踪无人机】项目是一个创新的尝试，它结合了嵌入式计算平台、计算机视觉技术以及无人机控制，为自主目标追踪提供了解决方案。 1. **树莓派**：一种小巧且低成本的单板电脑，在此项目中充当无人机智能大脑的角色。通过连接摄像头来捕获图像，并使用OpenCV库处理这些数据以实现人脸识别和运动跟踪。 2. **OpenCV**：这是一个跨平台计算机视觉库，包含大量图像处理与分析算法。在该项目里，它被用来进行人脸检测及目标移动物体的识别。 3. **人脸识别**：利用Haar特征结合AdaBoost分类器技术来完成面部区域定位和确认工作。 4. **运动跟踪**：提供背景差分、光流法或卡尔曼滤波等多种方法用于追踪移动中的对象。这些算法能够有效地区分出图像序列中目标与环境的变化。 5. **无人机控制系统**：通过解析来自摄像头的数据，树莓派可以计算出相对位置，并调整飞行参数以实现对选定目标的自动跟踪。 6. **编程语言及框架**：项目可能使用Python作为主要开发工具。由于其良好的兼容性和丰富的库支持（如Pymavlink和MAVSDK），它能够简化无人机控制系统的通信任务。 7. **硬件接口**：树莓派与无人机通过UART、SPI或I2C等高速低延迟的数据传输标准相连接，确保指令的实时响应。 8. **安全及稳定性考量**：在实际操作中，需考虑避障功能和失联保护机制来保证飞行器的安全性。 9. **测试与优化流程**：通过模拟测试和真实环境下的试飞试验不断改进算法性能，并提高跟踪精度以及无人机的操控能力。该项目不仅展示了树莓派及OpenCV技术在无人机领域的应用潜力，也为DIY爱好者提供了学习计算机视觉技术和无人机控制的良好平台。
     
  • 使用树莓派识别和追踪红灯的硬件实现
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    本项目介绍如何利用树莓派构建一个能够实时识别并追踪红色信号灯的硬件系统，适用于智能交通、安全监控等领域。 为了识别并跟踪红灯，硬件部分使用树莓派实现，软件功能则通过Python与OpenCV来完成。在项目实施过程中需要对比不同高效的扫描方法以优化性能。 具体场景为：我需从二值图像中准确提取出目标物（即红色交通信号灯），在此情况下白色像素代表目标物体。接下来的任务是计算该二值图中的所有白色像素点的坐标信息，以便后续能够顺利移植到树莓派上运行时提高效率。
     
  • 树莓派机器人项目
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    树莓派机器人项目旨在利用低成本的树莓派计算机作为控制核心，结合传感器和执行器等硬件组件，开发能够自主感知、决策并行动的智能机器人系统。 运行文件robot_controls_manual.py后，在屏幕上会显示Tkinter窗口以及摄像机提要。Tkinter窗口监听键盘输入：W、A、S、D用于移动机器人；按G键可获取HC-SR04传感器的距离测量值，而Q键则用来退出程序。如果执行barrier_avoiding.py文件，则该模块将一直运行直到用户通过按下CTRL-C或关闭Tkinter弹出窗口来停止它。在运行过程中会显示摄像机摘要。 我通过VNC连接到树莓派模型3B上以启动任一模块，所用的硬件包括： - 树莓派模型3 B - 树莓派摄像头模块 - L298N电机控制器 - HC-SR04超声波传感器 - 用于L298N供电的四节AA电池座 - 10,000mAh电池组 - 带有两个直流电动机的通用塑料底盘（从eBay购买）
     
  • 基于树莓派的小车目标追踪系统（利用YOLO3、COCO数据集及GluonCV，结合树莓派与PC通信）
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    本项目开发了一种基于树莓派的目标追踪小车系统，采用YOLO3算法和GluonCV框架，并使用COCO数据集进行训练。通过无线网络实现树莓派与PC之间的信息传输，提升了目标识别的准确性和实时性。 可以实现树莓派主动追踪目标，并且能够实现树莓派与PC之间信息的交互等功能。
     
  • Web控制与视频显示的树莓派机器人.rar
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    这是一个关于使用树莓派进行网络操控和视频展示的机器人项目。用户可以通过网页远程操作机器人，并实时查看其摄像头传输的画面。 基于树莓派4B开发的低成本六足机器人项目介绍：该机器人的六条腿与底盘均为自定义设计，并配备了四个舵机（包括用于头部测距的一个舵机）。该项目实现了通过手机WEB控制以及视频流传输至WEB显示的功能。资源中包含拍摄的演示视频和详细备注，以证明其实用性和有效性。
     
  • 小车物体追踪原理及树莓派控制源码
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    本项目探讨了小车物体追踪的基本原理，并提供了基于树莓派平台的控制程序源代码，适用于初学者实践与学习。 使用Python和OpenCV在树莓派上控制小车追踪物体是一个不错的入门AI项目的实践。该项目涵盖了识别、追踪以及通过编程实现对物体的自动跟踪与控制功能。
     
  • 树莓派与PC及STM32的通信
    优质
    本项目介绍如何使用树莓派作为桥梁，在个人电脑(PC)和STM32微控制器之间建立有效的数据传输通道。通过编写Python脚本和C程序，实现跨平台通信技术的应用实践。 一、树莓派与PC使用引脚通信 1.1 准备工作： - PC端：安装一个串口调试助手（例如正点原子的xcom）。 - 树莓派3B（已搭配raspbian系统和VNC viewer）：在Linux环境下，需要安装minicom作为串口调试工具。可以通过以下命令进行安装： 安装指令： ``` sudo apt-get install minicom ``` 如果发现下载速度较慢，可以考虑更换软件源。 两者连接所需材料包括一个usb转TTL适配器和三根母对母的杜邦线。 - 连接方式：查看树莓派引脚信息并进行相应连接。