Advertisement

2023年电子设计竞赛E题激光追踪(含源码、文档和图表)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2023E
    优质
    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。
  • 2023E云台自动程序
    优质
    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。
  • 2023E:运动控制系统
    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。
  • 2023E.pdf
    优质
    本文件为2023年度电子设计竞赛E题官方文档,内含详细的比赛规则、评分标准及技术要求,旨在促进学生创新思维与实践能力的发展。 ### 2023年全国大学生电子设计竞赛E题知识点解析 #### 一、题目概述 2023年全国大学生电子设计竞赛的E题是一个综合性较强的项目,要求参赛队伍结合多个领域的知识和技术手段(如电子设计、算法控制及图像处理)来完成一项具有实用价值的电子系统的设计与实现。尽管具体的题目内容未公开发布,但根据往届比赛经验和类似题目的特征,可以推测出一些常见的任务要求和可能的技术难点。 #### 二、可能的任务要求 1. **硬件平台搭建** - **选择微控制器**:常用的微控制器包括STM32系列和Arduino等,这些芯片具有良好的处理能力和扩展性。 - **构建硬件平台**:除了主控单元外,还需要配备传感器(如摄像头、激光传感器)以及执行机构(例如舵机、电机)来搭建完整的硬件基础。 2. **图像处理与识别** - **运用图像处理技术**:通过OpenCV或类似的工具对从摄像头获取的图像进行预处理和分析。 - **目标识别及位置提取**:识别特定的目标物体,如矩形框或激光点,并准确地确定它们的位置信息。 3. **算法控制** - **设计并实现控制算法**:采用PID、轨迹规划等方法来精准操控执行机构的运动路径与动作。 - **激光点跟踪功能**:包括对指定边框进行巡线以及追踪特定目标的任务需求。 4. **系统集成与调试** - **整合各部分组件**:将硬件平台、图像处理模块和控制算法等多个子系统融合成一个完整的控制系统。 - **优化及故障排查**:确保系统的稳定运行,通过性能调优来提升整体效率,并进行必要的测试以解决潜在问题。 #### 三、可能的技术难点与解决方案 1. **提高图像识别的准确性和实时性** - **挑战点**:在复杂环境下精准地定位目标并保持处理速度。 - **应对措施**:通过算法优化和硬件加速技术(如GPU)来改善性能,确保高效且精确的目标检测。 2. **增强控制系统的稳定性和精度** - **核心问题**:如何实现高精度的动态环境下的控制系统,并考虑机械结构对效果的影响。 - **解决策略**:采用先进的控制理论和技术(例如自适应和模糊逻辑),并通过实验调整参数以达到最佳状态。 3. **简化系统集成过程及降低调试难度** - **主要障碍**:不同模块之间的接口兼容性、数据传输同步等问题。 - **解决方案**:制定详细的设计规范,采取分步验证的方法来逐步优化整个系统的性能和可靠性。 #### 四、总结 尽管2023年全国大学生电子设计竞赛E题的具体内容可能会有所变化,但其重点在于评估参赛队伍在电子设计、算法控制及系统集成等方面的能力。因此,团队成员不仅需要拥有坚实的专业知识基础,还需注重实践经验的积累以及创新思维的应用才能取得好成绩。需要注意的是,以上分析基于以往经验推测而成,并非官方发布的信息内容应作为参考依据。
  • 2023E参考
    优质
    本资料为2023年电子设计竞赛E题相关参考资料,涵盖技术方案、电路设计及仿真等内容,旨在帮助参赛者深入理解题目要求,提供创新思路与技术支持。 2023年电赛E题的参考内容可以为参赛者提供一些思路和技术指导,帮助他们更好地理解和准备比赛中的相关问题。这些资料通常包括往届优秀作品分析、技术难点解析以及常用工具介绍等信息,旨在提升选手的技术水平和创新能力。 建议参赛团队在准备过程中注重理论与实践相结合,多查阅专业书籍及文献,并积极参加线上线下的交流活动以获取更多灵感和技术支持。同时也要注意创新思维的培养,在确保基础知识扎实的前提下勇于尝试新的方法和技术手段来解决问题。
  • 2023E视觉代
    优质
    2023年电子设计竞赛E题视觉代码聚焦于利用计算机视觉技术解决电子设计领域的挑战性问题。参赛者需通过创新算法实现高效准确的图像处理与识别,推动智能硬件的发展。 视觉处理技术在机器人电赛中的应用 在机器人电赛领域里,视觉处理技术扮演着重要角色,它能够帮助机器更好地感知环境并识别目标物体。本段落将深入探讨2023年某特定赛事中视觉部分的代码设计,并解析其中使用的视觉处理技术。 1. 视觉处理概述 该技术通过使用相机或光学设备获取图像信息,并运用计算机算法来分析和提取有用的数据,广泛应用于机器人、自动化及图像识别等多个领域。 2. 电赛中的应用实例 在比赛过程中,参赛队伍通常会利用视觉技术实现目标定位与追踪等功能。以具体赛事为例,在该竞赛的特定任务中,团队借助视觉处理方法实现了对正方形区域的准确识别,并输出其坐标信息。 3. 图像增强策略 图像增强是提升原始图片质量的一种手段,通过减少噪声和伪影的影响来提高最终结果的质量。根据操作方式的不同可以分为基于空间域的方法(直接修改像素值)以及频谱领域的调整两种途径,在本次竞赛中团队采用了前者以优化目标识别的精度。 4. 阈值设定 阈值设置是指在图像处理过程中定义一个标准,用于筛选出与当前任务相关的特征信息。比赛中所采用的具体参数为 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] ,以此确保只保留关键数据。 5. 轮廓提取 轮廓检测是识别图像中物体边缘的过程,对于理解目标形状和位置至关重要。在比赛中使用了 find_blobs 函数来进行此操作,并进一步计算出每个对象的中心点坐标。 6. 目标距离测量 通过分析图像中的信息可以估算目标之间的相对距离,这对于导航任务来说非常重要。本项目采用 blobs.w() 方法来估计物体宽度并据此推算实际间距。 7. 图像展示与标记 最后一步是将处理后的结果可视化呈现出来,方便观察和调试程序效果。使用了 img.show(), draw_rectangle 和 draw_cross 函数绘制轮廓及中心点位置,并显示整个图像画面。 总之,在机器人电赛中视觉技术的应用不仅提高了机器人的环境感知能力,还为解决复杂的任务提供了强有力的支持工具。通过以上介绍可以更全面地理解该领域内常用的技术手段及其具体应用实例。
  • 2023E:基于OpenMVSTM32的云台
    优质
    本项目是2023年电子设计大赛E题参赛作品,采用OpenMV摄像头与STM32微控制器构建智能追踪云台系统,实现目标自动识别与跟踪功能。 运动目标控制与自动追踪系统(E 题) 【本科组】设计并制作一个能够实现对模拟移动目标进行定位及跟踪的系统。该系统由两个部分组成:一个是用于生成红色光点以模拟运动物体的位置控制系统,另一个是指示自动追踪效果的绿色光斑位置控制系统。根据图1(a)所示结构布局和摆放规则,两支激光笔分别固定在独立可调节角度(二维电控云台)上。其中一支发射红光的激光笔用于产生直径不超过1cm的红色光点,并将其投射到前方一米处的一块白色屏幕上;另一支绿色激光笔则由控制系统引导,在同一屏幕上追踪并指示出该红色目标的位置,其产生的绿光斑同样控制在不大于1厘米。
  • 2023E资料.zip
    优质
    该文件为2023年电子设计竞赛E题的相关资料集合,内含详细的比赛要求、技术规范及参考文献等信息。 **标题与描述解析** 2023电赛E题.zip表明这是一个关于电子竞赛的文件包,可能包含了2023年某次全国大学生电子设计竞赛(NUEDC)中的E题资料。E题是比赛中的一个特定题目,每个参赛队伍需要根据指定的要求进行解答或完成项目。 **标签** 该压缩包的主要内容与用途为提供关于2023年电赛E题的资源和信息。 **压缩包子文件名称列表** NUEDC-2023-E-master可能是项目的主目录,通常在开源软件中master分支表示主要版本。这表明压缩包内包含了解答E题所需的完整项目结构、源代码、设计文档及测试数据等资料。 **详细知识点** 1. **电子竞赛**: 电子竞赛旨在评估学生在电子设计、嵌入式系统和软件开发等方面的能力,鼓励团队合作与实践技能的提升。全国大学生电子设计竞赛(NUEDC)是中国具有影响力的此类赛事之一。 2. **E题**: 各个比赛题目涵盖了不同的技术领域如模拟电路、数字电路、物联网等,并且每道题目都有特定的技术要求和挑战。 3. **压缩文件(.zip)**: .zip是一种常用的文件打包格式,用于传输大量相关资料。此例中,它封装了所有与E题相关的资源便于下载管理。 4. **项目仓库**: NUEDC-2023-E-master可能出自版本控制系统(如Git)中的主分支(master),包含README文档、代码库及测试数据等。 5. **源码管理实践**: 使用像Git这样的系统对于团队开发非常重要,它支持共享和追踪项目的修改历史。 6. **软件工程实践**: 在解决竞赛问题时,良好的设计原则包括模块化编程、注释编写以及详细的文档记录。这些内容都可能在项目主目录中找到。 7. **硬件设计**: 如果E题涉及硬件部分,则可能会有原理图文件和PCB布局设计等资料。 8. **嵌入式系统开发**: 对于需要进行MCU编程的任务,压缩包内会包含相关代码、固件更新工具及驱动程序等资源。 9. **数据分析与算法实现**: 电子竞赛中常常要求参赛者处理大量数据并执行复杂计算。因此可能包括Python或Matlab脚本以及相关的数据文件。 10. **测试和调试过程**: 包含了用于验证解决方案正确性的测试脚本、报告及自动测试框架。 2023电赛E题.zip是涵盖软件开发到硬件设计,理论知识与实践操作的综合性资源包。通过深入分析该压缩包的内容,参赛者可以更好地理解题目要求并有效推进项目的进展。
  • 2023E资料.zip
    优质
    本资源为2023年电子设计竞赛E题的相关材料,包含题目要求、技术文档和示例代码等,旨在帮助参赛者更好地理解和完成比赛任务。 2023电赛E题.zip
  • 2023E——红色(运动目标控制与自动系统)
    优质
    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。