Advertisement

2022年电赛省赛C题:基于OpenMV的小车跟随行驶系统视觉代码

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


简介:
本项目为2022年电子设计竞赛省级赛事C题参赛作品,利用OpenMV摄像头开发小车跟随行驶系统,实现高效精准的物体追踪与行驶控制。 2022年电赛省赛C题涉及小车跟随行驶系统的视觉部分(使用OpenMV),代码包含详细注释,但阈值设置及坐标轴调整需自行完成。适合初学者学习OpenMV以及备战电子竞赛的同学参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2022COpenMV
    优质
    本项目为2022年电子设计竞赛省级赛事C题参赛作品,利用OpenMV摄像头开发小车跟随行驶系统,实现高效精准的物体追踪与行驶控制。 2022年电赛省赛C题涉及小车跟随行驶系统的视觉部分(使用OpenMV),代码包含详细注释,但阈值设置及坐标轴调整需自行完成。适合初学者学习OpenMV以及备战电子竞赛的同学参考。
  • 2022子设计大 C——控制(TI杯)
    优质
    本项目为2022年电子设计大赛C题参赛作品,旨在开发一套基于TI芯片的小车跟随行驶系统控制代码,实现精准定位与智能跟随功能。 2022年电子设计大赛C题——小车跟随行驶系统控制代码文件名为:problem_C_MSP432P401R_car_1.zip,该文件使用了MSP432P401R微控制器。
  • 2022MSP432与OpenMV通信STM32与OpenMV通信修改)
    优质
    本项目旨在开发适用于2022年省级赛车的车辆跟随系统,通过MSP432微控制器和OpenMV摄像头模块间的通讯实现。代码基于先前在STM32平台上的工作进行了调整优化,以提升系统的性能与稳定性,为赛车提供精确可靠的图像识别与处理能力。 我将MSP432p401r与OpenMV的通信代码进行了简化,使之更易于理解。这段代码是基于STM32与OpenMV的通信代码改编而来,更适合初学者理解和使用。
  • 子设计竞2022-C-控制.zip
    优质
    本资源包含2022年电子设计竞赛C题“小车跟随控制系统”的完整代码解决方案,适用于研究与学习自动控制及嵌入式系统开发。 在2022年的电子设计大赛中,C题要求参赛者构建一个小车跟随行驶系统的控制部分。该任务旨在考验选手们在硬件与软件结合上的创新能力,并检验他们对自动化控制、传感器技术和算法设计的理解及应用能力。这里提供了一个实现此系统功能的代码包,以下是关于这个项目的一些关键知识点: 1. **自动跟随技术**:小车能够根据前方参照物的位置调整行驶方向和速度,从而在无人操作的情况下准确地跟随着目标移动。这项关键技术不仅应用于自动驾驶车辆中,在机器人领域也相当重要。 2. **传感器技术**:系统采用了多种类型的传感器来检测前方物体的距离与位置信息,例如超声波、红外线或激光雷达等设备提供的数据为自动跟随功能的实现提供了基础支持。 3. **PID控制器**:在控制系统里,PID(比例-积分-微分)是一种常用的反馈控制算法,用于调整输出值以减少误差。在这个项目中,PID控制器被用来精确调节小车的速度和转向角度,确保其能够稳定地跟踪目标物体。 4. **路径规划**:为了保证车辆能够在复杂环境中顺畅行驶,系统需要具备一定的路径搜索能力,并可能采用了诸如A*算法或Dijkstra算法等策略来寻找最优路线。 5. **实时数据处理**:控制系统必须能迅速响应传感器输入的数据并做出决策。这通常涉及到使用高效的编程语言(如C++或Python)和实时操作系统(RTOS)以确保快速反应时间。 6. **通信协议**:为了与外部设备进行有效的信息交换,小车可能通过无线通讯技术实现数据传输,并采用串行通信标准(例如UART、SPI或者I2C)来完成任务。 7. **嵌入式系统**:控制程序运行在一个低功耗且计算能力充足的平台上,如Arduino或Raspberry Pi等设备上。这些平台非常适合于移动装置的应用场景。 8. **算法优化**:为了提高系统的响应速度和准确性,在代码中可能会加入一些特定的改进措施,比如数值稳定性增强、内存管理策略以及提升计算效率的技术手段。 9. **调试工具**:开发过程中使用了串口调试助手或JTAG调试器等辅助设备来测试并解决可能出现的问题,确保程序在实际操作环境中正常运行。 10. **安全机制**:为了防止系统出现异常情况而导致危险发生,在设计时加入了错误检测及恢复功能(例如看门狗定时器),以保证小车能够在遇到问题后能够及时停止或重新启动。 通过研究和理解这个代码包,参赛者可以加深对理论知识的实际应用能力,并提升自己的工程实践技能。同时,该项目也为探索自主驾驶技术和机器人技术提供了宝贵的实验平台。
  • C-设计
    优质
    本项目旨在设计一种智能化的小车跟随行驶系统,利用传感器和算法实现车辆自动识别与跟踪目标车辆,在保持安全距离的同时平稳驾驶。 ### 小车跟随行驶系统设计 本项目基于TI的MCU开发了一套小车跟随行驶系统,该系统由一辆领头小车与一辆跟随小车组成,并具备循迹功能及可调节的速度(0.3~1米/秒)。此系统能在预设路径上完成行进任务,且每次循环从A点出发并返回至同一位置。 #### 一、设计目标 1. **车辆编队行驶**:确保跟随小车能够准确跟踪领头小车,并在整个过程中避免碰撞。 2. **速度控制**:允许调整领头小车的速度范围为0.3~1米/秒,以适应不同的路径和环境条件。 3. **循迹功能**:两辆小车均能在预设的黑色引导线上行驶,在A点停止。 #### 二、性能要求 - 领头车辆速度误差不超过10%; - 跟随车辆能够迅速调整与领头车辆的距离,保持20cm的安全距离,并在整个过程中避免碰撞; - 完成一圈后,两辆车均需在A点停下;跟随小车应在领头小车之后的1秒内停止,在距前车6cm误差范围内达到指定位置。 #### 三、系统设计报告 该部分涵盖以下方面: 1. **设计方案**:详细描述车辆的设计思路、电路图和程序代码; 2. **理论分析**:探讨通信模式,运动控制策略以及距离保持机制等关键问题; 3. **硬件与软件开发**:具体说明循迹传感器布局、车际间通讯线路及碰撞预防措施的实现方式; 4. **测试计划与结果记录**:包括试验设备的选择和使用方法、数据收集过程中的注意事项以及最终分析报告。 #### 四、设计文档结构 - 设计概述 - 理论背景探讨 - 技术方案介绍 - 实施细节说明(电路图及编程) - 测试验证流程与结论总结 #### 五、附加信息 1. **车辆规格**:尺寸限制为宽不超过15cm,长不超过25cm; 2. **行驶环境**:场地铺设白色背景纸,路径由宽度为1厘米的黑色线条标记。起点A用垂直于引导线的黑标表示,“等待指示”则通过间隔5厘米、各长达10厘米且宽2厘米的平行黑条来标识。 本项目旨在开发一款基于TI MCU的小车跟随系统,该系统能够按照预定路径以可调速度行驶,并确保两辆车之间安全距离。
  • 2022 TI杯子设计竞C:智能循迹、岔路口和转弯口识别(OpenMV
    优质
    本项目为2022年TI杯电子设计竞赛参赛作品,采用OpenMV摄像头实现智能小车的循迹、岔路口及转弯口自动识别功能。 2022TI杯电子设计竞赛C题要求设计一个智能小车跟随行驶系统,使用OpenMV进行循迹、识别岔路口及转弯口,并返回中心偏移量及偏离的角度。
  • 2022大学生子设计竞C-含源及文档说明
    优质
    本项目为2022年大学生电子设计竞赛C题作品,实现了一套能够自动跟随目标的小车系统,并包含完整的设计文档和源代码。 2022年大学生电子设计大赛C题小车跟随系统源代码及文档说明 该项目资源包含个人毕设项目的所有源码,所有上传的代码都经过测试并成功运行,功能正常,请放心下载使用。 1. 本项目的适用人群包括但不限于计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工。无论你是初学者还是有一定基础的学习者,都可以通过此项目进行学习和进阶。 2. 此资源不仅适合用于个人的课程设计或作业要求中,还可以作为毕业设计或者初期立项演示的基础材料使用。 下载后请首先查看README.md文件(如果有),仅供学术研究参考之用,请勿将代码用于商业用途。
  • OpenMV
    优质
    OpenMV视觉跟踪小车是一款集成了OpenMV摄像头模块和微型控制系统的智能车辆。通过先进的图像识别算法,该小车能够自主追踪特定目标,并在复杂环境中灵活导航,广泛应用于教育、科研及自动化领域。 **OpenMV视觉追踪小车详解** OpenMV是一款开源的微型机器视觉处理器,以其小巧体积、低功耗及相对较低的成本为嵌入式视觉应用提供了强有力的支持。本项目利用OpenMV模块实现对特定物体(如小球)的识别与追踪,进而控制移动平台进行动态跟踪。接下来我们将深入探讨OpenMV的工作原理以及如何构建一个基于视觉的小车控制系统。 1. **硬件架构** OpenMV通常由微控制器和图像传感器组成,例如STM32系列处理器搭配OV7670或MT9V034摄像头模块。微控制器负责运行固件程序、解析来自传感器的图像数据,并执行所需的图像处理算法;而传感器则用于捕获环境中的画面并将其转化为数字信号供OpenMV进行进一步分析。 2. **图像识别与目标检测** 在使用Python MicroPython编程语言编写代码时,可以利用多种方法来实现视觉追踪功能。例如通过设置颜色阈值以区分特定色调的目标物(如红色小球);或者运用模板匹配技术寻找预定义形状的物体等。OpenMV库提供了一系列函数支持这些操作,包括`frame_diff()`用于检测图像帧之间的差异、`find_color()`帮助识别目标的颜色以及`find_template()`进行模式匹配。 3. **电机控制** 当成功定位到追踪对象后,下一步便是将位置信息传递给小车的驱动系统。这通常涉及使用串行通信协议(如I2C或UART)与微控制器交换数据,并根据物体的具体坐标调整左右轮子的速度以便于接近目标物。 4. **运动规划和跟踪算法** 实现有效的视觉追踪不仅需要实时检测到目标,还需要合理的移动策略来引导车辆。常用的方法包括PID控制、追击-规避(Pursuit-Evasion)等策略。其中PID控制器通过调节电机速度以减小与目标之间的距离偏差;而追击-规避策略则模拟追赶者的行为模式以便更高效地接近追踪对象。 5. **硬件搭建和软件开发** 要构建一个基于OpenMV的视觉跟踪系统,需要准备必要的组件:包括移动平台底盘、轮子、电机驱动板、电池及OpenMV模块等。将这些部件组装在一起后编写相应的图像处理与控制程序代码,并通过调试优化确保整个系统的准确性和稳定性。 6. **挑战和改进** 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化或背景干扰等问题,这些问题可以通过增加光源补偿机制或者引入背景消除算法来解决;同时也可以不断调整和完善运动规划策略以提高追踪效果。此外,在硬件层面进行升级(例如采用更高性能的传感器或更强力的电机)同样有助于提升系统的整体表现。 OpenMV视觉跟踪小车项目结合了嵌入式视觉、电机控制及路径规划等多个技术领域,既考验设计师在电路设计方面的技能也要求具备良好的编程能力。通过持续的学习和实践,你可以开发出一款智能化且灵活的小车,在各种场景中表现出色。
  • 2022大学生子设计大C.zip
    优质
    本作品为参加2022年大学生电子设计竞赛的作品之一,聚焦于开发一个基于视觉识别技术的小车跟踪系统,旨在实现对移动目标的精准追踪。该系统结合了硬件搭建与软件算法优化,适用于多种应用场景下的智能跟随需求。 优质项目资源经过严格测试确保可以直接运行成功且功能正常后才上传发布。您可以轻松复制并复现出同样的项目。 本人拥有丰富的系统开发经验,遇到任何使用问题欢迎随时联系我寻求帮助,我会及时为您解答。 【资源内容】:包含完整源码、工程文件及说明(如有)。具体项目详情请参阅下方的详细描述部分。 【附加支持】: 如果需要相关开发工具或学习资料等辅助材料,请与我联系,我可以提供相应的指导和帮助。鼓励您不断进步和探索新知识。 【专注领域】:计算机技术 对于任何使用中的问题,欢迎随时咨询。我会第一时间为您提供解答和支持。 【适用范围】: 这些项目设计可用于多种场景中,包括但不限于项目开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品等教育科研用途;同样适用于初期项目的立项阶段或个人学习练习。 您可以基于提供的优质资源进行复刻或者在此基础上进一步扩展新功能来满足更多需求。 【使用须知】: 本资源仅供开源学习和技术交流之用,不得用于商业目的。一切因违反规定而产生的后果由使用者自行承担。 2. 若部分字体和插图等素材来自网络且涉及版权问题,请及时通知我以便处理。 积分支付仅为对整理发布这些技术资料所付出劳动的认可费用。