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opencv循迹完成版已验证,实际小车循迹功能可用。

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简介:
通过运用OpenCV这个开放源代码的视觉库,我们能够直接获取由硬件解码产生的RGB图像,从而规避了通过Android Camera获取图像并将其转换为RGB格式的流程,显著提升了系统的实时性能。接着,对采集到的图像实施高斯滤波以及形态学变换处理。最终,对预处理后的图像应用Canny边缘检测算法,并借助Hough变换提取道路边缘直线组。在摄像头相对于道路的偏转角度在特定范围内时,将提取出的边缘直线划分为左右两组,随后利用最小二乘法对这两组直线进行拟合,从而获得两条道路边缘性线,进而确定道路中心线及其精确位置。这些信息可以通过串口、Wi-Fi或蓝牙等方式输出至控制器,使控制器得以根据小车或飞机的飞行姿态需求进行相应的调整。

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客服
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  • OpenCV测试通过)
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    《OpenCV循迹完整版》提供了基于OpenCV的小车循迹系统详细教程和代码示例。本项目经过实际小车测试验证,涵盖图像处理、轨迹识别及控制算法等内容。 通过利用OpenCV开源视觉库来获取硬件解码的RGB图像,避免了调用Android Camera并转换为RGB格式的过程,从而提高了系统的实时性。接下来对采集到的图像进行高斯滤波及形态学变换处理。随后执行Canny边缘检测操作,并使用Hough变换识别道路边缘直线组,在摄像头相对于道路偏转角度处于一定范围的情况下,将这些直线分为左右两组。之后运用最小二乘法分别拟合这两组线以确定两条道路边界,进而得到中间的道路中心线及其位置信息。该信息可以通过串口、WiFi或蓝牙等通信方式传输至控制器,用于调整小车或飞行器的姿态控制。
  • STM32智_drawevc_灰度寻_stm32_灰度
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    这款STM32智能循迹小车采用灰度传感器实现精准寻迹功能,适用于各种复杂地面环境。基于STM32微控制器开发,具备高稳定性和灵活性,是学习和研究的优秀平台。 STM32灰度寻迹小车具备智能寻迹与避障功能。输入目标坐标后,小车能够自主判断路线并抵达目的地。
  • 红外_STM32_红外_STM32
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    本项目是一款基于STM32微控制器的红外循迹小车,能够自动识别黑线并在特定轨道上行驶。适用于教育和机器人竞赛。 编写一个用于红外循迹小车的执行程序,在工作环境中使用STM32开发板进行编程实现。
  • 演示
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    本视频展示了智能小车的循迹功能演示,通过传感器识别黑线上行驶,精确控制方向和速度,实现自动跟随路线的功能。 小车循迹技术是自动化控制领域的一个常见应用,在机器人竞赛、教育玩具以及自动化物流系统等领域得到广泛应用。本段落将探讨如何通过传感器和控制系统实现小车的自动循迹。 理解小车循迹的基本原理至关重要,其核心在于利用路面标记线来确定行驶路径。常见的检测方式包括使用红外传感器、颜色传感器或磁性传感器等。这些传感器能够感知线路与背景之间的差异(如颜色或磁场),从而提供定位信息。 例如,红外传感器由发射器和接收器组成,当光线遇到不同材质的线条时反射率会发生变化,导致接收到的光强度改变,进而判断小车是否偏离了轨迹。而颜色传感器则通过分析不同颜色光线的反射情况来识别线路位置;磁性传感器适用于铺设了铁粉或磁条等材料的轨道。 在控制系统方面,通常采用微控制器(如Arduino或Raspberry Pi)作为核心处理器接收来自各种传感器的数据,并根据预设算法计算出小车应调整的方向。PID控制是一种常见的方法,它能实时调节速度和转向以保持预定轨迹。 软件编程也是实现精准循迹的关键环节之一。开发者需要编写程序来处理传感器数据、设定合适的参数以及控制电机运行等任务。常用的编程语言可能包括C++或Python,具体取决于所选的微控制器平台。 为了进一步提高性能,可以考虑以下策略: 1. 多种传感器融合:结合不同类型的传感器以增强环境适应性。 2. 路径规划:预先设计最佳行驶路径从而减少偏差。 3. 自学习功能:利用机器学习技术不断优化驾驶策略。 综上所述,小车循迹是一个涉及多个领域的综合性课题。通过合理选择传感器、设计控制器算法和编写程序等手段可以实现精准的自动追踪能力,并为各种应用场景提供便利。
  • Arduino.docx
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    本文档介绍了如何使用Arduino开发板制作一款能够自动识别路径并沿轨迹行驶的小车。通过编程和硬件组装教学,帮助读者掌握传感器应用与智能控制的基础知识。 在本篇Arduino巡线小车实验中,我们将深入探讨如何构建并编程一个能够自主寻线行驶的小车。这个实验特别适合那些对Arduino平台感兴趣,并希望通过实际操作来学习电子与编程的爱好者。 核心硬件组件是Arduino主控板,它作为整个系统的控制中心。如图1-1所示,Arduino主控板提供了丰富的数字和模拟输入输出引脚,方便我们连接各种传感器和执行器。而图1-2展示的4路红外巡线模块则是小车寻线的关键,它能感知线路的颜色差异并据此调整小车的行驶方向。 实验的目标是实现一种自动化的行为:在上电后延迟2秒,并通过按键K2启动巡线功能。一旦启动,小车就会沿着黑色线条自动行驶。这一功能基于红外传感器的工作原理,即当光线遇到黑色表面时被吸收较多,导致反射信号减少;而其他颜色的表面则会导致更强的反射信号。通过检测这些变化,我们可以编写程序让小车根据不同传感器反馈调整其方向。 实验采用四路红外传感器分别连接到Arduino的A1(IN2)、A2(IN1)、A3(IN3)和A4(IN4)模拟输入口。中间两路持续监测黑线以确保直线行驶;当两侧检测到黑线时,小车会相应调整方向保持在正确路径上。这种配置使小车能够应对包括直线、小弯道、直角以及锐角在内的不同线路条件。 为了实现这一功能,需要正确的接线方式。图4-1展示了Arduino主控板的电路图;而图4-2和图4-3详细列出了红外传感器的接线头与跳线帽使用方法。实际操作中需要注意将X1、X2、X3及X4用跳线帽连接,确保传感器与主控板之间的通信。此外,调整四路红外循迹模块上的电位器可以优化其灵敏度以适应不同环境和线路条件。 软件部分同样关键。以下是一段示例代码展示如何读取传感器数据并根据结果控制小车运动: ```c++ int sensorPin1 = A1; int sensorPin2 = A2; int sensorPin3 = A3; int sensorPin4 = A4; void setup() { pinMode(sensorPin1, INPUT); pinMode(sensorPin2, INPUT); pinMode(sensorPin3, INPUT); pinMode(sensorPin4, INPUT); } void loop() { int reading1 = analogRead(sensorPin1); int reading2 = analogRead(sensorPin2); int reading3 = analogRead(sensorPin3); int reading4 = analogRead(sensorPin4); 根据传感器读数判断小车行驶方向 } ``` 该代码在`setup()`函数中定义了四个传感器引脚模式为输入,并于`loop()`函数不断读取每个传感器值。接下来,需要根据这些读数值编写逻辑以决定何时左转、右转或直行。这通常涉及比较不同传感器的读数并设定阈值:当超过某个阈值时,小车需调整行驶方向。 通过这个Arduino巡线小车实验,不仅能够掌握基础编程技巧和红外传感器工作原理的应用,还能提升电子工程、机械设计及编程综合技能,为未来更复杂的机器人项目打下坚实的基础。
  • 简易智
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    本项目介绍了一种简易智能小车的设计与实现,重点在于其自动循迹的功能。通过传感器和微控制器的应用,使小车能够沿着预设路径自主行驶,无需人工干预。适合机器人爱好者入门学习。 使用两个L298N模块驱动四个轮子,并配备两路红外模块进行循迹。还加入了PWM调速功能,在代码中可以调整速度设置,数值范围从0(最小)到9(最大)。可以通过此系统学习PWM输出和基本的循迹操作。对于更复杂的循迹测试结果将在后续发布。
  • Arduino代码
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    本项目提供了一套详细的Arduino循迹小车代码教程,帮助初学者掌握循迹算法和硬件控制技术。通过学习该代码,可以实现小车自动跟踪黑线路径行驶的功能。 Arduino循迹小车使用红外传感器进行路径追踪。电机驱动模块采用L298N。
  • OpenCV
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    《OpenCV循迹》是一本介绍如何利用开源计算机视觉库OpenCV进行图像处理与机器视觉编程的技术书籍,特别聚焦于路径追踪应用。书中详细讲解了从理论知识到实践项目的全过程,帮助读者掌握使用Python或C++编写高效、精确的机器视觉程序技能,适合对机器人导航和自动化技术感兴趣的初学者及进阶开发者研读。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的工具,在图像处理及计算机视觉应用领域发挥着重要作用。在某个特定项目中,“opencv循迹”通过C++编程语言结合使用OpenCV库实现了一种自动化导航技术,通常应用于机器人或自动驾驶车辆中,使其能够沿着路径或标记进行追踪。 在此过程中,我们需要了解直线检测算法中的Hough变换方法。这是一种参数空间搜索技术,在图像处理领域广泛用于识别直线结构。在OpenCV里,`HoughLines()`函数是执行该任务的核心工具。它接收二值化后的输入图片,并通过投票机制来找出潜在的直线位置;每条线可以通过一个距离ρ(原点到这条线的距离)和角度θ(与x轴的角度)来定义,在经过一系列计算后形成峰值,这些峰值代表了图像中的实际线条。 文中提到的“长直线检测突破”可能指的是对Hough变换进行了优化以更高效地识别较长的直线。这通常包括以下方面: 1. **阈值设定**:为了提高准确性,可能会调整边缘检测(例如Canny算子)和Hough变换参数设置,确保仅保留明显且长度较大的线条。 2. **细化处理**:通过使用更为精细的空间网格来使长线的投票更加集中,并更容易识别出来。 3. **滤波与后处理**:对已找到的直线进行额外加工,比如移除短小无意义的部分或者将相近的位置合并在一起以适应实际应用环境的需求。 4. **性能优化**:为了满足实时操作的要求,在代码层面进行了加速改进或利用了OpenCV自带的多线程特性来提升运行效率。 项目中的“简单处理”可能包括以下步骤: 1. **直线整合**:把检测到的所有单独线条组合成代表道路边缘的一条或多条连续轨迹。 2. **角度校正**:根据机器人的运动方向和相机安装位置对识别出的线段进行调整,以便正确引导机器人移动路径。 3. **路线规划**:结合传感器数据(如距离、速度等),基于检测到的道路信息制定行驶策略。 4. **决策逻辑处理**:当遇到线条中断或者不确定性时提供应对方案,例如减速、转向或暂时停止。 此“opencv循迹”项目展示了如何利用OpenCV进行实时图像分析以实现自动化路径追踪。通过优化直线识别算法和后期数据处理可以有效应用于实际的机器人或自动驾驶系统中提升其导航能力。“直线检测”的相关代码段可能是该项目的关键部分,详细说明了具体实施细节。深入研究这部分内容有助于全面理解整个循迹系统的运作原理。
  • 基于STM32F103C8T6的与避障).zip
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    本项目为一款基于STM32F103C8T6微控制器设计的小车系统,具备自动循迹和障碍物检测功能。该作品已成功完成,并提供源代码及硬件设计文件下载。 我编写了一款基于STM32F103C8T6的循迹避障小车,并参考了其他人的部分程序,在我的博客中有相关介绍。每个模块都有对应的.c和.h文件,且包含充分注释;同时在我的博客里也有详细的制作过程说明。主函数中包含了两个循环:一个用于循迹,另一个用于避障。只需在代码中注释掉不需要的循环即可使用,并已通过测试确认功能正常。
  • STM32红外与超声波避障停_STM32_STM32F103_STM32
    优质
    本项目介绍基于STM32F103微控制器的小车设计,实现红外线循迹和超声波避障停车功能。演示了如何利用传感器进行智能导航与障碍物检测。 智能小车利用红外传感器来避开障碍物,并能识别不同颜色的标志。