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送药小车简易版,OpenMV巡线,K210识别数字,暂未加入红绿灯及手势控制,现采用延时功能

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简介:
这是一款基于OpenMV和K210开发板设计的送药小车简易版本,具备巡线和数字识别功能,目前通过延时实现控制,后续将增加红绿灯与手势识别模块。 基于STM32C8T6的库函数版本的送药小车目前尚不完整。该系统使用OpenMV进行巡线,并用K210识别数字,但尚未添加红绿灯和手势转向功能,暂时采用了延时处理。当前可以基本实现数字识别后的转向判断等功能。

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客服
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  • OpenMV线K210绿
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    这是一款基于OpenMV和K210开发板设计的送药小车简易版本,具备巡线和数字识别功能,目前通过延时实现控制,后续将增加红绿灯与手势识别模块。 基于STM32C8T6的库函数版本的送药小车目前尚不完整。该系统使用OpenMV进行巡线,并用K210识别数字,但尚未添加红绿灯和手势转向功能,暂时采用了延时处理。当前可以基本实现数字识别后的转向判断等功能。
  • 基于STM32F407的K210OpenMV线
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    本项目设计了一款基于STM32F407微控制器的智能送药小车,结合K210芯片的人脸识别技术和OpenMV的自动循迹功能,实现了精准导航和安全药物配送。 基于STM32F407的送药小车采用K210进行识别,并使用OpenMV进行巡线导航。以下是几个相关的研究题目:
  • 基于OpenMV线追踪系统
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    本项目设计了一种基于OpenMV视觉模块的自动送药小车控制系统,通过识别和跟踪地面上的红色引导线,实现精准导航与定位,旨在提高药物配送效率及安全性。 循红线 识别十字以及T字,2021年国赛F题智能送药小车。
  • OpenMV神经网络绿
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    本项目利用OpenMV摄像头进行图像采集,并通过集成的神经网络模型实现对红绿灯颜色的精准识别,为自动驾驶或智能交通系统提供视觉感知支持。 使用OpenMV训练神经网络来识别红绿灯,并通过显示屏展示相关信息。
  • STM32_MPU_STM32运动
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    本项目是一款基于STM32微控制器和MPU传感器的手势控制智能小车。用户可通过特定手势实现对小车的精准操控,包括前进、后退及转向等动作,为使用者带来创新且便捷的操作体验。 MPU6050可以根据手势变化产生不同的数据,经过STM32处理后可以控制小车的运动。
  • 基于STM32的(C/C++)
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    本项目采用STM32微控制器和C/C++编程语言开发了一款能够通过手势进行操控的小车,并实现了高效准确的手势识别功能。 基于STM32F103C8T6单片机开发,通过2.4G无线串口将手势端收集的陀螺仪数据发送到小车,使小车执行相应的指令。
  • 电路绿.rar
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    本资源提供了一个基于数字电路设计的交通信号灯控制系统方案。通过编程实现红绿灯切换逻辑,适用于教学与实践项目参考。 在电子工程领域,红绿交通灯的控制是数字电路应用的一个典型例子。“纯数字电路红绿灯.rar”文件包含了一个使用Proteus软件进行仿真的设计案例,旨在教授如何用数字逻辑来实现交通信号的变换。 “纯数字电路”的概念指的是由逻辑门(如AND、OR、NOT、NAND、NOR等)和组合逻辑电路组成的系统。这些组件处理二进制信号,即0和1状态,在这个红绿灯控制系统中,它们根据预设的时间序列控制交通指示灯的亮灭。 计数器是数字电路中的核心元件之一,它能够按照预定顺序改变其内部的状态。在该交通灯设计项目中可能使用了诸如74LS161或74HC4017等二进制或者十进制计数器来生成不同时间间隔的脉冲信号。 译码器则是将计数器输出转换为特定控制信号的关键元件,例如利用74LS138或74HC138型号。这些组件能够确保在任何给定的时间点上只有一个指示灯处于激活状态,从而实现红绿黄三色交通灯的有序切换。 除了核心电路之外,该项目还可能包含一些辅助功能模块(如复位和启动电路),用于初始化计数器并开始定时周期。这类附加逻辑通常由简单的与非门或非门等构成,以满足特定的操作需求。 Proteus仿真软件在设计过程中扮演着重要角色,它允许设计师在一个虚拟环境中测试其设计方案的功能性。用户可以在该平台上放置元件、布线以及设置初始条件,并运行模拟实验来观察红绿灯变化是否符合预期目标。这种技术手段有助于快速调试和优化电路布局,大大减少了实际搭建硬件进行试验所需的时间与资源投入。 综上所述,“纯数字电路红绿交通灯”项目涵盖了数字逻辑基础理论知识、计数器及译码器的应用以及仿真软件的使用技巧。这对于学习电子工程的学生来说是一个极佳的学习实践机会,能够帮助他们加深对数字信号处理的理解,并增强实际设计与分析能力。通过Proteus仿真实验,学生可以更加深入地探索和掌握数字电路的实际操作技能,在未来的职业生涯中建立起坚实的理论基础和技术储备。
  • 电赛F题智1-8
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    本项目为电子设计竞赛中针对F题设计的智能送药小车方案,重点介绍其数字卡识别模块,实现从1到8的精准药物配送功能。 全国大学生电子设计竞赛F题智能送药小车主要使用Sipeed MaixII AI开发板(基于全志V831芯片)。
  • 基于OpenMV摄像头的系统
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    本项目设计了一套基于OpenMV摄像头的小车红灯识别系统,能够实时捕捉并分析前方图像数据,自动检测交通信号灯中的红色灯光,确保小车在遇到红灯时能及时停车等待。该系统结合了计算机视觉和机器学习技术,提高了无人驾驶小车的安全性和智能化水平。 树莓派小车使用Python语言,并结合OpenMV摄像头进行识别跟踪。