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Android端通过ESP32-CAN和摄像头传输图像,STM32控制小车

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简介:
本项目设计了一套基于Android端的智能控制系统,利用ESP32-CAN模块与车载摄像头实时传输视频数据,并采用STM32微控制器实现对小车的精准操控。 小车有两种模式:自动模式和手动模式。通过下位机上的按键可以切换这两种模式。在自动模式下,小车配备三个超声波传感器用于避障;而在手动模式中,则可以通过手机APP连接到小车的Wi-Fi来实现远程控制,并且会有一个ESP32模块负责图像采集并回传给小车。

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客服
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  • AndroidESP32-CANSTM32
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    本项目设计了一套基于Android端的智能控制系统,利用ESP32-CAN模块与车载摄像头实时传输视频数据,并采用STM32微控制器实现对小车的精准操控。 小车有两种模式:自动模式和手动模式。通过下位机上的按键可以切换这两种模式。在自动模式下,小车配备三个超声波传感器用于避障;而在手动模式中,则可以通过手机APP连接到小车的Wi-Fi来实现远程控制,并且会有一个ESP32模块负责图像采集并回传给小车。
  • 基于ESP32-CANSTM32自动避障系统
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    本项目设计了一款结合ESP32-CAN模块与摄像头进行图像数据传输,并由STM32微控制器实现自动避障功能的智能小车系统。 小车有两种模式:自动模式与手动模式。通过按键可以在这两种模式之间切换。在自动模式下,小车配备了三个超声波传感器用于避障功能;而在手动模式中,则可以通过连接到小车上Wi-Fi的APP来进行控制,并且有一个ESP32模块负责图像采集并将其传回给小车。
  • PB拍照
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    本项目介绍了一种利用程序按钮(PB)实现自动控制摄像头进行拍照的技术方案。用户可通过简单操作完成照片拍摄,适用于各种需要自动化摄影的应用场景。 请提供使用PB9编写控制摄像头拍照的源代码,并且在显示拍摄的照片时能够显示出当前鼠标位置及颜色值等相关信息。
  • STM32OV7670
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    本项目介绍如何使用STM32微控制器搭配OV7670摄像头模块进行图像采集和处理的基础设置与编程方法,适用于嵌入式视觉系统开发。 STM32驱动OV7670摄像头进行拍照。
  • _OV7725_STM32F103黑线
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    这是一款基于STM32F103微控制器和OV7725摄像头模块的智能小车,适用于各种视觉识别应用场景。 基于STM32F103,在Keil5平台上使用正点原子OV7725摄像头对获取的图像进行灰度二值化处理,以识别黑线位置并控制电机转向,从而实现较为平稳的控制系统。
  • ESP32-CAMWiFi将画面至另一ESP32并在TFT屏幕上显示
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    本项目展示如何利用ESP32-CAM模块通过Wi-Fi实时传输视频流到另一个连接TFT显示屏的ESP32设备上进行播放,实现简易网络监控或远程视频查看功能。 使用esp32-cam通过WiFi UDP无线传输摄像头画面到TFT屏幕上。
  • ESP32 使用 WiFi 并用 OLED 屏幕展示
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    本项目利用ESP32通过WiFi控制摄像头进行拍照,并将所拍图片在OLED屏幕上显示,结合了无线通信、摄影与屏幕显示技术。 使用ESP32通过WiFi连接网络控制摄像头采集图像,并将图像显示在OLED屏幕上。
  • STM32+C8T6代码.zip
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    这是一个包含STM32微控制器与C8T6摄像头模块结合使用的智能小车源代码的压缩文件,适用于嵌入式系统开发学习。 STM32+C8T6摄像头小车项目结合了微控制器技术、图像处理技术和自动驾驶理念的创新实践。该项目采用意法半导体(STMicroelectronics)推出的基于ARM Cortex-M系列内核的STM32微控制器,以及OV7670或OV7660等CMOS摄像头模块来捕获实时视频数据。 1. **STM32 微控制器**:STM32是高性能、低功耗和丰富的外设接口集成于一体的微控制器。Cortex-M内核提供了强大的处理能力,适用于各种嵌入式应用,如电机控制、传感器接口和实时操作系统。STM32系列包括多个选项以满足不同项目的需求。 2. **摄像头模块**:C8T6通常指的是CMOS图像传感器OV7670或类似型号,能够捕捉并转换光信号为数字图像数据,并通过串行接口与微控制器通信。这些模块支持多种分辨率和处理功能,如色彩空间转换、曝光控制等。 3. **硬件设计**:项目中包含STM32主控板用于处理摄像头数据及小车运动;C8T6摄像头模块负责图像采集;电机驱动电路以控制小车的前进、后退与转弯。此外可能还会集成无线通信模块,如Wi-Fi或蓝牙,实现远程控制和图像传输。 4. **软件开发**:开发者需要编写固件程序来运行STM32和摄像头,并执行图像预处理及目标检测等任务。这通常涉及使用STM32的HAL库或LL库进行底层驱动开发以及OpenCV等图像处理库用于上层算法实现,同时还需编写控制小车行为的代码。 5. **自动驾驶算法**:基于摄像头的自主驾驶可能需要计算机视觉技术如车道线和障碍物识别。这些方法帮助车辆自动导航、避障及保持预设路径行驶。初级方案可采用简单的阈值分割与边缘检测,而高级版本则利用机器学习技术以提高准确性和鲁棒性。 6. **测试与调试**:项目完成后需进行一系列的静态功能验证和动态行驶测试,并在不同光照条件下评估其适应能力。这可能需要使用调试器、逻辑分析仪等工具对代码进行优化并确保小车能够稳定运行。 通过这个STM32+C8T6摄像头小车项目,不仅能学习微控制器编程及硬件交互知识,还能深入理解计算机视觉和自动驾驶的基本原理,从而提升嵌入式系统开发与智能硬件设计能力。
  • 基于C# TCP的视频
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    本项目采用C#语言与TCP协议实现摄像头实时图像及视频数据的网络传输。通过构建高效的数据处理机制,确保了高质量、低延迟的多媒体流传输体验。 基于C# TCP的摄像头图像视频传输涉及使用TCP协议在客户端和服务端之间建立连接,并通过该连接实时传输摄像头采集到的图像或视频数据。此过程通常包括编码、解码以及网络通信等技术环节,以确保高效且低延迟的数据传输。
  • STM32 云台
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    本项目设计了一个基于STM32微控制器的智能摄像头云台系统,能够实现远程操控、自动跟踪和多角度监控功能,广泛应用于安全监控及智能家居领域。 使用STM32F103VET6微控制器驱动OV7670摄像头,并将图像显示在4.3寸触摸屏电容式原子LCD屏幕上。根据MPU9250传感器传回的数据,利用PID算法计算出修正值,用于控制舵机进行调整。