基于摄像头的自主循迹小车系统设计
基于摄像头的智能小车寻迹系统设计
制式的复合全 电视信号 , 每秒输 出
帧 , 每帧分为偶场和奇场。黑白视频
图像信号 由图像信号 、消隐信号及 同
步信号共 同组成 。场 同步脉冲标志着
新 的一场 到来 。场 消 隐 区恰好跨 在一
场的结尾部分和下场的开始部分 , 得
等到场消 隐区过去 , 下场 的视频信号
才真正到来 。 制式的摄像头每秒
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图 摄像头采样 电路 图
提取 中心点
当前点取前 一个点的值
为获得 充足的图像信息 , 实现对
智能车准确控 制 , 图像采集每场 为
个点 。通过实验证 明 ,
的
图像能够得到满意 图像信息 。采集效
果如 图 所示 。图中数值为 一 表示
黑线所在位置 。
图像处理
了防止 场地 黑线 干扰 导 致控 制 出 错 , 需要对整幅 图像进行滤波处理 。 因为黑色指 引线是一条平滑连续的曲 线 , 因此对于 图像 中出现 的那些跳跃 性较大的点即可视 为干扰加 以去除 。
滤波方法有很 多 , 如 中值滤波对
图 插值算法流程 图
单 片机开销较大 , 因此本 系统采 用对 整 幅图像 进行较 为简单的插值处理 。 这样不仅 占用 时间少 , 而且也实 现 了对 实时控 制的要 求 。摄像头提取 到的近处黑线信息 出错 的概率 非常 小 , 因此利 用近处黑线的 中心偏差 , 对前 方的黑线 中心偏差进行插值滤 波 。其 滤 波 流程 图如 图 所 示 。插 值 滤波时 , 同时要注意小车在过急弯时 的情 况 , 因此要 对插值 后 的黑 线 中心 进行限幅处理 。
毕业设计基于图像传感器的自动循迹智能车
系统软件流程图
软件的开发工具和系统的调试
• 1.CodewarriorV4.7软件及其应用 • Codewarrior软件是Metrowerks公司开发的软件集 成开发环境及IDE(intergrated develop inviroment)，Freescale的单片机都可以在 codewarior IDE软件下进行开发，codewarrior IDE 为软件开发提供了一系列的工具
智能车系统的分析
• 1.系统模型总体框图
• 2.系统控制电源模块分析
• 3.系统软件模块的分析
• 从该结构图中可以看出，系统的软件模块主要有： • 1. 单片机系统的初始化，包括单片机系统时钟的初始化、 ATD模块的初始化、PWM模块的初始化、增强型时钟模 块的初始化，还有一些输入输出口的初始化； • 2. 图像信号的采集：通过对图像信号波形的学习，根据图 像信号的特点，采集有效图像信号； • 3. 图像信号的处理：将采集到的信号存储在单片机中，通 过对图像信号的分析和判断来识别路径，判断黑线中间位 置，判断道路是直线还是曲线，以及通过计算判断出曲线 的斜率，从而进一步的控制舵机的转角和驱动电机的转速。 • 4. 舵机转角的控制和电机转速的控制：通过控制PWM口 的信号输出可以实现对舵机转角和轮速的控制
研究课题：基于图像传感器的自 动循迹智能车系统设置
指导老师： 学生： 专业：车辆工程
智能车概述
• 智能车是一种轮式移动机器人，它能够自主进行路径识别、 决策规划以选择最佳的行驶状态，智能车集中运用了自动 控制、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多 个学科的知识。随着控制技术、计算机技术和信息技术的 发展，智能车在工业生产和日常生活中已扮演了非常重要 的角色。车辆智能化是汽车工业今后的发展趋势，也是人 们对安全性、智能化要求越来越高未来汽车的发展方向。 随着计算机技术和信息技术为代表的高新技术的发展，智 能车辆技术的研究将会有突破性的进展。智能车辆系统的 实用化是智能车辆发展的前进方向，适应性强、环境适应 性好的智能车辆将是研究的重点。
《2024年自循迹智能小车控制系统的设计与实现》范文
《自循迹智能小车控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着人工智能与自动控制技术的快速发展，智能小车已经广泛应用于各种领域，如物流配送、环境监测、智能家居等。
本文将详细介绍一种自循迹智能小车控制系统的设计与实现过程，该系统能够根据预设路径实现自主循迹、避障及精确控制。
二、系统设计（一）系统概述自循迹智能小车控制系统主要由控制系统硬件、传感器模块、电机驱动模块等组成。
其中，控制系统硬件采用高性能单片机或微处理器作为主控芯片，实现对小车的控制。
传感器模块包括超声波测距传感器、红外线测距传感器等，用于感知周围环境并实时传输数据给主控芯片。
电机驱动模块负责驱动小车行驶。
（二）硬件设计1. 主控芯片：采用高性能单片机或微处理器，具备高精度计算能力、实时响应和良好的可扩展性。
2. 传感器模块：包括超声波测距传感器和红外线测距传感器。
超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线测距传感器用于检测小车行驶路径上的标志线。
3. 电机驱动模块：采用直流电机和电机驱动器，实现对小车的精确控制。
4. 电源模块：为整个系统提供稳定的电源供应。
（三）软件设计1. 控制系统软件采用模块化设计，包括主控程序、传感器数据处理程序、电机控制程序等。
2. 主控程序负责整个系统的协调与控制，根据传感器数据实时调整小车的行驶状态。
3. 传感器数据处理程序负责对传感器数据进行处理和分析，包括距离测量、方向判断等。
4. 电机控制程序根据主控程序的指令，控制电机的运转，实现小车的精确控制。
（四）系统实现根据设计需求，通过电路设计与焊接、传感器模块的安装与调试、电机驱动模块的安装与调试等步骤，完成自循迹智能小车控制系统的硬件实现。
在软件方面，编写各模块的程序代码，并进行调试与优化，确保系统能够正常运行并实现预期功能。
三、系统功能实现及测试（一）自循迹功能实现自循迹功能通过红外线测距传感器实现。
当小车行驶时，红外线测距传感器不断检测地面上的标志线，并根据检测结果调整小车的行驶方向，使小车始终沿着预设路径行驶。
基于光电传感器自动循迹的智能车系统设计
第一章绪论1.1智能小车的意义和作用自第一台工业机器人诞生以来，机器人的开展已经普及机械、电子、冶金、交通、宇航、国防等领域。
近年来机器人的智能水平不断提高，并且迅速地改变着人们的生活方式。
人们在不断探讨、改造、认识自然的过程中，制造能替代人劳动的机器一直是人类的梦想。
随着科学技术的开展，机器人的感觉传感器种类越来越多，其中视觉传感器成为自动行走和驾驶的重要部件。
视觉的典型应用领域为自主式智能导航系统，对于视觉的各种技术而言图像处理技术已相当兴旺，而基于图像的理解技术还很落后，机器视觉需要通过大量的运算也只能识别一些构造化环境简单的目标。
视觉传感器的核心器件是摄像管或CCD，目前的CCD已能做到自动聚焦。
但CCD传感器的价格、体积和使用方式上并不占优势，因此在不要求清晰图像只需要粗略感觉的系统中考虑使用接近觉传感器是一种实用有效的方法。
机器人要实现自动导引功能和避障功能就必须要感知导引线和障碍物，感知导引线相当给机器人一个视觉功能。
避障控制系统是基于自动导引小车〔AVG—auto-guide vehicle〕系统，基于它的智能小车实现自动识别路线，判断并自动避开障碍，选择正确的行进路线。
使用传感器感知路线和障碍并作出判断和相应的执行动作。
该智能小车可以作为机器人的典型代表。
它可以分为三大组成局部：传感器检测局部、执行局部、CPU。
机器人要实现自动避障功能，还可以扩展循迹等功能，感知导引线和障碍物。
可以实现小车自动识别路线，选择正确的行进路线，并检测到障碍物自动躲避。
基于上述要求，传感检测局部考虑到小车一般不需要感知清晰的图像，只要求粗略感知即可，所以可以舍弃昂贵的CCD传感器而考虑使用价廉物美的红外反射式传感器来充当。
智能小车的执行局部，是由直流电机来充当的，主要控制小车的行进方向和速度。
单片机驱动直流电机一般有两种方案：第一，勿需占用单片机资源，直接选择有PWM功能的单片机，这样可以实现准确调速；第二，可以由软件模拟PWM输出调制，需要占用单片机资源，难以准确调速，但单片机型号的选择余地较大。
基于CMOS摄像头智能循迹系统设计
电子商务70本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程，以32位单片机STM32F103RCT6为核心控制器,通过单片机获得摄像头采集的路面信息和车速信息,采用数字PID控制策略和PWM控制技术,实时控制舵机转向和驱动电机根据路况进行调速,使智能小车沿标定的轨迹线快速平稳行驶。
随着社会经济和科学技术的进步，机电工程得到大力发展，电子控制技术(传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术)的应用也日渐成熟，汽车得到了不断的发展和改进，而且推动了汽车的智能化驾驶技术的发展。
现如今智能驾驶已经是全球很多大公司研究的方向，但面对复杂的驾驶环境，实现成熟的智能驾驶技术还有一段路要走。
目前实现智能循迹方式有多种(如：电磁循迹、摄像头循迹、红外探测循迹等)，不同方式有不同的特点，但摄像头循迹方式是最符合现实条件的。
本文便是针对CMOS摄像头循迹做出的设计总结。
1 系统工作原理基于STM32F103RCT6单片机的CMOS摄像头智能循迹系统由CMOS摄像头、直流电机、舵机、光电式车速传感器组成。
通过面阵CMOS摄像头来实现对路径识别，将COMS摄像头采集过来的图像信息送入STM32微处理器进行图像二值化、图像滤波然后找到道路的中线，从而根据路面信息来控制智能小车的行驶方向以及调整小车的速度变化。
小车的速度控制采用的是PID算法，通过安装的光电式车速传感器对小车的速度进行实时的监视,得到小车实际速度，可实现整个系统的闭环控制，使小车按照路面信息灵活行驶。
2 硬件电路设计智能循迹系统的硬件部分主要由电源模块、直流电机驱动模块、转向舵机驱动模块、测速模块、路径检测模块等组成。
系统框图如下图所示，采用STM32F103RCT6作为中央控制器。
2.1 电源模块CMOS摄像头智能循迹小车的硬件电路由一节7.2V、2000mA的充电电池提供，因为系统硬件的不同模块，对电量的要求不同，所以需要通过稳压和降压将7.2V的电池转成各个模块所满足的工作电压，保证各个都能模块正常、安全、高效的工作。
摄像头智能循迹小车
智能摄像头小车的设计与制作一.设计思想与总体方案1，设计思想小车行驶过程中，通过摄像头探测前方的黑线，将采集到的信息传回单片机，通过判断黑线的形状和曲率调整舵机转角，使小车沿黑线行驶，达到循迹功能。
2，总体设计方案本设计以Freescale16位单片机、MC9SXS128作为检测和控制核心，用CCD 摄像头探测黑线，飞思卡尔车体。
3 摄像头选择由于对车体的控制方法都是基于对赛道黑线的准确提取与判断上的，所以对外界信息采集的唯一入口的摄像头传感器选择就显得尤为重要。
本次实验所选用的摄像头为CCD摄像头相比较而言，CMOS 数字摄像头硬件电路相对简单，工作电压低，电流小，功耗小，工作稳定。
但是在动态图像的现实中不如 CCD 摄像头清晰，而且噪音比较大，灵敏度低。
小车在高速运动情况下，不仅有小车沿赛道延伸方向的速度，还有位置校正带来的横向摆动，这样一来，黑线在曝光时间内不稳定，产生了图像不实。
在这一点 CCD 摄像头有更大的优势，它噪音小，灵敏度高，信噪比大，所以我们选择CCD摄像头，以适应小车高速运动的情况。
二.系统硬件结构设计本系统硬件结构主要由 HCS12 控制核心、电源管理单元、摄像头模拟信号采集电路、车速检测模块、转向伺服电机控制电路和直流驱动电机控制电路组成，其系统硬件结构如图1.1所示。
图1.1 系统硬件框图1，单片机单元XS128 最小系统我们采用了自己设计制作的最小系统板，采用MC9SXS128芯片作为控制芯片。
具有体积小，性能稳定的特点。
主频最高可达到90M，图2.8为系统版原理图。
图 2.8 最小系统板原理图3，测速电路设计由于今年的车模是双电机，要对小车进行很好的控制就必须实时的监测小车的运行状态，即检测小车的运行速度。
MC9SXS128系统板自带一路脉冲捕捉电路，可以测出一个电机的速度，另一个电机的速度我们采用74HC161芯片来计数测出电机的当前速度，其电路原理图如图2.11所示。
基于摄像头的自主循迹小车设计
基于摄像头的自主循迹小车设计[摘要]本文以基于摄像头的自主循迹小车设计为题，运用树莓派作为上位机，以飞思卡尔的K60微处理器作为核心控制单元，利用其强大的数据处理能力和丰富的外设接口设计了智能小车。
通过摄像头来采集道路图像信息，运用Opencv强大的图像处理算法库，对跑道信息进行提取，计算出小车与跑道的夹角，伺服舵机根据获得的角度信息来控制小车的速度和转向，从而修正小车的方向和速度，实现小车自主循迹。
[关键词]自主循迹；摄像头；图像处理；路径信息提取一、自主循迹小车系统总体概述目前自主循迹小车在各领域均有广泛运用，货物搬运、快递投放等，在电力行业可用于机房设备巡视、仓库物资搬运、变电站设备巡视等。
本文按照智能移动机器人三层体系通用结构，即三层体系结构：控制层、执行层、感知层，以K60和树莓派作为小车的控制单元，树莓派为上位机系统与以K60为控制芯片的运动控制下位机系统进行串口通信，两者之间通过USB线连接。
移动子系统为执行机构，两轮采用差动加万向轮支撑方式，驱动电机采用360°伺服舵机。
路径信息检测系统主要依靠摄像头来反映周围环境的信息变化。
自主循迹小车的信息流图如下：图1-1自主循迹小车信息流图1.自主循迹小车硬件系统设计本次设计的自主循迹小车由核心控制模块、电源模块、舵机模块、图像采集模块四个模块组成。
核心控制模块作为小车的大脑，由树莓派和K60组成，具备所有PC的基本功能。
在本次设计中，树莓派充当上位机的作用，其连接摄像头拍摄图像，依靠基于OpenCV的图像处理技术，并通过USB线与下层控制板进行通信。
电源模块是小车的动力来源，其作用是将电压进行调节和分配，为小车提供可靠的供电，使小车能正常运行。
由于控制器和其他各个模块所需电压不同，需要设计电压转换模块，为各个模块提供可靠的供电，保证小车稳定运行。
转换后的电压主要有：K60控制芯片3.3V，树莓派，HDMI LCD显示屏及摄像头5.0V，伺服电机6.0V。
基于CCD的自动循迹小车的软件设计
国家自然科学基金资助项目（编号：60801056）；上海教委科研创新重点基金资助项目（编号：11ZZ170）；上海市青年科技启明星计划基金资助项目（编号：11QA1402800）。
修改稿收到日期：2011－01－17。
第一作者杨宁（1976－），男，2006年毕业于上海交通大学精密仪器及机械专业，获博士学位，副教授；主要从事运动物体定位、状态检测与信息融合方面的研究。
基于CCD 的自动循迹小车的软件设计Software Design of the Auto Tracking Car Based on CCD杨宁1石冰飞2朱平1周宏辉3（上海电力学院电力与自动化工程学院1，上海200090；国核自仪系统工程有限公司2，上海200233；宁波市电业局3，浙江宁波315010）摘要：为实现小车的自动循迹功能，分别采用飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128以及CMOS 面阵图像传感器HQ7620模块作为主控制器和导向传感器，并结合一定的处理算法进行路径信息识别。
单片机对摄像头采集到的路径图像信息进行存储、滤波、道路识别和最优路线计算后，发出控制信号以驱动小车的舵机和电机。
在控制策略方面主要采用变参数、带死区的增量式数字PID 控制器，使小车在行驶时的整体速度得以提高，系统性能更加稳定，灵敏度和鲁棒性也得到一定的改善。
关键词：CCD图像处理路径识别PID单片机中图分类号：TP391文献标志码：AAbstract ：To realize the auto tracking function for the car ，Freescale 16-bit single chip computer MC9S12XS128is adopted as the main controller and CMOS camera HQ7620is used as the guiding sensor ，and appropriate processing algorithm is combined for path information recognition．The image information of the path collected by the camera are stored ，filtered ，identified ，and calculated for optimal route by the single chip computer ，then the control signals are issued to drive the motor and steering engine．The control strategy mainly adopts the incremental digital PID controller with variable parameter and dead band to enhance the speed of car ，and improve the stability ，sensitivity ，and robustness of the system．Keywords ：Charge coupled device （CCD ）Image processingPath recognitionProportional integral differential （PID ）Microcontroller0引言自动循迹小车作为一种移动机器人，主要应用于机场、仓库以及其他需要搬运设备的工况中。
基于摄像头的自动寻迹智能车控制系统设计
基于摄像头的自动寻迹智能车控制系统设计雷钧，李峰波（湖北汽车工业学院电气与信息工程学院，湖北十堰 442002）摘要：本文介绍了基于飞思卡尔MC9S12DG128单片机控制的智能车系统，该系统以摄像头传感器作为路径识别装置，通过图像识别提取路径信息。
文章对智能车寻线控制系统的软、硬件设计思路和控制算法等进行了论述。
测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导线。
关键词：智能车；自动寻迹；MC9S12单片机；图像识别中图分类号：TP273；TP242.6 文献标识码：A0 概述自动寻迹智能车涉及到当前高技术领域内的许多先进技术，其中最主要的是传感技术、路径规划和运动控制。
本课题是以智能车竞赛为背景，以单片机作为核心控制单元，摄像头作为路径识别传感器，以直流电机作为小车的驱动装置，舵机控制小车转向。
车模竞赛的赛道是一个具有特定几何尺寸约束、磨擦系数及光学特性的KT板，其中心贴有对可见光及不可见光均有较强吸收特性的黑色条带作为引导线，宽度为2.5cm。
在行驶过程中，单片机系统通过摄像头获取前方赛道的图像数据，同时通过测速传感器实时获取智能车的速度，采用路径搜索算法进行寻线判断和速度分析，然后做出控制决策，控制转向舵机和直流驱动电机的工作[1-4]。
智能车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来“沿”赛道快速行驶。
1 智能车系统方案作为能够自动识别路径的智能车，自动控制器是设计智能车的核心环节。
自动控制器是以飞思卡尔16位单片机MC9S12DG128（简称S12）为核心，配有传感器、电机、舵机、电池及相应的驱动电路，在保证智能车可靠运行前提下，电路设计应当尽量简洁紧凑，以减轻系统负载，提高智能车的灵活性。
信息处理与控制算法由运行在单片机中的控制软件完成。
因此自动控制器设计可以分为硬件电路设计和控制软件两部分，系统基本控制过程如图1所示。
图1 系统基本控制流程2系统硬件结构本设计中系统的硬件结构大致可以分为以下几个模块，如图2所示。
基于COMS摄像头的智能循迹车系统设计
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图 ５智能车 Ｐ Ｉ Ｄ控制 的阶跃响应
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参 考文 献
［ １ ］ 卓睛 。 黄 开胜。 邵贝贝． 学做智能车： 挑战 “ 飞思卡尔”杯 ［ Ｍ ］ ． 北京： 北京航 空航天 大学出版 社， ２ ０ ０ ７ ． ［ ２ ］ 李 国桂． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车路径跟踪系统设计 ［ Ｊ ］ 现 代电子技术， ２ ０ １ １ ， ３ ４ （ １ ８ ） ： １ ２ — １ ４ ． ［ ３ ］ 刘鸣 ， 张翰林 ， 隆 昌宇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ传感器 的智 能车赛道 自 动 寻迹 系统 ［ Ｊ ］ ． 光机 电信息， ２ ０ １ ０ ，２ ７ （ １ ０ ） ： ５ ９ － ６ ２ ． ‘ ［ ４ ］ 孙备 ， 王烁． 王勇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头 的寻迹智 能样 车的研 究与实现 ［ Ｊ ］ ． 机 械制造， ２ ０ １ ３ 。 ５ １ （ ５ ８ ３ ） ： ３ ２ － ３ ４ ． ［ ５ ］ 李旭东 ， 廖 中浩． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车控制系统设计 及 实现 ［ Ｊ ］ ． 吉林 大学学报， ２ ０ １ ３ ， ３ １ （ ４ ） ： ４ １ ４ － ４ １ ８ ． ［ ６ ］ 于少东 ， 黄丹平， 田建平． 基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｔ ｉ Ｓ Ｋ ６ ０的智能车控制 系统设 计［ Ｊ ］ ． 四川理工学院学报， ２ ０ １ ４ 。 ２ ７ （ ５ ） ： ３ ７ — ４ ２ ． ［ ７ ］ 李鹏勃． 基于Ａ Ｒ Ｍ的智能车控制系统开发研究 ［ Ｄ ］ ． 兰州： 兰 州理 工大 学 ， ２ ０ １ ３ ． ［ ８ ］ 晏小刚． 基 于电磁 技术 的智 ｆ ￣ ｇ ｄ ， 车运行控制的研究 ［ Ｊ ］ ． 中山大学研 究生学刊， ２ ０ １ ３ ， ３ ４ （ ３ ） ： ７ － ９ ． 作 者简介 ： 朱慕涵 （ １ ９ ９ ４ 一） ． 男， 江苏科技大学 电气与信息工程学院本 科在读 ， 研究领域为 ：检测与智 能控制 。
基于摄像头的智能循迹小车控制算法设计
基于摄像头的智能循迹小车控制算法设计智能循迹小车的设计包括车的机械结构设计，硬件电路设计和控制算法设计三个方面。
文章采用模糊控制和PID算法进行电机和舵机的控制，完成智能循迹小车的控制算法设计。
该控制算法能够使得智能循迹小车在指定赛道内完成自动行驶的功能，达到设计要求。
标签：算法设计；智能循迹小车；行驶控制引言随着人工智能技术的发展，智能行车软件开发已成为计算机科学领域的研究热点之一，许多的实验平台和驾驶辅助系统已经开发出来。
自动驾驶的实现需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
基于摄像头的智能循迹小车的设计与控制软件研发是探索自动驾驶技术的一种有效途径，它以摄像头为路况监测传感器，完成在指定道路上的不同任务。
智能循迹小车的设计与控制软件研发主要包含三个基本方面[1-3]：机械结构的设计、硬件系统的搭建、软件系统的编写。
机械结构调整模仿汽车的机械结构，包括重心调整，前轮定位等。
硬件电路的设计遵从可靠性，稳定性和完整性，设计出一套符合要求的硬件电路。
软件设计通过道路识别算法和控制算法完成控制，同时以大量的赛道数据为基础保证了智能车的稳定性。
1 智能循迹小车的机械结构小车的机械结构主要由电机，底盘，舵机和摄像头四个部分构成。
在智能车底板与后驱动模块之间增加垫片可以降低底盘离地的间隙，为了保证智能车在弯道行驶时不发生侧滑，底盘离地的间隙应该是越小越好，但还要考虑车模在坡道处底盘不会碰到赛道，经过实验设置底盘离地间隙为8mm。
舵机采用前置悬置方式安装，使摆臂和舵机始终处于同一个水平面，有利于转向的灵活性，缩短舵机反应时间。
智能车CMOS摄像头的安装主要考虑了三个因素[4-5]：首先，保证摄像头的位置绝对居中且正对前方；其次，在安装高度上要尽量高，获取足够多的路况信息；最后，近瞻距离智能车20CM之内，用来保证智能车不偏离赛道。
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现1. 系统概述基于视觉感知的自动小车跟踪系统旨在通过摄像头采集到的实时图像识别和分析，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
该系统主要包括图像采集模块、目标检测与识别模块、路径规划与控制模块等。
2. 图像采集模块图像采集模块负责从摄像头中获取实时图像数据。
可以使用USB摄像头或者专用的图像采集设备，并通过相关的软件库进行图像数据的采集与处理。
在设计过程中，应选用合适的设备和算法来保证图像质量和实时性。
3. 目标检测与识别模块目标检测与识别模块是核心模块之一，用于对图像中的小车进行识别和定位。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
根据实际需求和系统性能，选择合适的算法进行目标检测与识别。
4. 路径规划与控制模块路径规划与控制模块负责根据目标小车的位置信息，通过调节小车的转向和速度，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
常用的路径规划算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
根据系统要求和实际情况，选择合适的算法进行路径规划与控制。
5. 系统集成与优化在完成各个模块的设计与实现后，需要将其进行集成并进行系统优化。
集成时要确保模块之间的数据传输和信息交互正常可靠，优化则是对系统整体效果进行调试和改善。
通过实际测试和参数调整，提高系统的稳定性、准确性和实时性。
6. 系统应用拓展基于视觉感知的自动小车跟踪系统可以应用于许多领域，如智能仓储系统、无人驾驶等。
在具体应用中，可以根据实际需求进行功能拓展和性能优化，例如增加目标识别的分类数量、增强图像处理的实时性等。
7. 系统应用前景基于视觉感知的自动小车跟踪系统具有广阔的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，这种系统将在物流仓储、智能交通、工业自动化等领域得到更为广泛的应用。
总结：基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现涉及图像采集、目标检测与识别、路径规划与控制以及系统集成与优化等多个模块。
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案智能车循迹算法设计是一个面向摄像头传感器的重要问题。
在该设计方案中，我们将使用摄像头传感器获取实时图像，并通过算法对车辆的行驶轨迹进行识别和监控。
1.硬件配置首先，我们需要准备一辆小型车辆，安装上摄像头传感器，以便获取行驶过程中的实时图像。
摄像头传感器应具备高清晰度、广角和长距离拍摄等特点，以确保获得准确的图像信息。
2.图像采集和处理摄像头传感器将连续获取车辆行驶过程中的实时图像，这些图像将用于车辆循迹算法的识别和处理。
在图像采集过程中，需要优化传感器的曝光、对焦和白平衡等参数，以确保图像的清晰度和准确性。
在图像处理方面，我们可以借助计算机视觉技术，使用图像处理算法对采集到的图像进行预处理。
预处理的目标是提取图像中的目标物体，并将其转换为二值图像，以便后续的轨迹识别和分析。
3.循迹算法设计循迹算法是整个智能车循迹系统的核心。
其主要任务是通过分析图像中的车道线信息，实现车辆的自动循迹。
在循迹算法的设计中，我们可以采用以下步骤：步骤1：车道线检测步骤2：车道线跟踪检测到车道线后，接下来需要对其进行跟踪。
可以使用基于Hough变换或RANSAC算法的直线拟合方法，通过拟合检测到的车道线点集，得到车道线的方程参数。
步骤3：车辆偏离检测根据车道线的方程参数，可以计算出车辆与车道线之间的距离，进而判断车辆是否偏离了轨迹。
如果车辆偏离了轨迹，可以通过调整车辆的方向盘或驱动电机，使车辆重新回到正确的行驶轨迹上。
4.实时控制和反馈在循迹算法的实现中，需要实时控制车辆的转向和行驶速度。
可以通过与车辆的控制系统进行接口设计，将算法计算得到的转向角度和速度信息传递给车辆控制系统。
总结基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案，包括硬件配置、图像采集和处理、循迹算法设计和实时控制与反馈等关键步骤。
通过对摄像头传感器获取到的图像进行车道线检测、跟踪和车辆偏离检测，可以实现智能车的自动循迹和行驶控制，提高行驶的准确性和安全性。
智能寻迹小车设计方案
智能寻迹小车设计方案智能寻迹小车设计方案一、项目概述智能寻迹小车是一种能够自主行走并根据黑线路径进行导航的小型机器人。
本设计方案旨在实现小车的自主控制和路径识别功能，为用户提供一个可以根据预定路径行走的智能小车。
二、技术原理智能寻迹小车的核心技术包括光电传感器模块、控制模块和驱动模块。
光电传感器模块用于感知黑线路径，控制模块用于辨识路径信号并控制小车的行走方向，驱动模块用于控制小车的轮子转动。
小车通过光电传感器模块获取黑线路径的信号，经过控制模块的处理后，驱动模块控制轮子的转动实现小车的行走。
三、硬件配置1. 光电传感器：用于感知黑线路径，采用多个红外线光电二极管和光敏二极管进行测量。
2. 控制模块：采用单片机作为控制核心，用于接收和处理光电传感器的信号，并根据信号控制车轮转动。
3. 驱动模块：采用直流电机作为驱动装置，驱动车轮的转动。
四、软件架构1. 信号处理算法：根据光电传感器模块的输出信号，设计信号处理算法，将感知到的黑线路径转化成可识别的控制信号。
2. 路径识别算法：分析感知到的黑线路径信号，识别出黑线的走向，并根据识别结果控制小车的行走方向。
3. 控制算法：根据路径识别算法的结果，控制驱动模块产生适当的电压，实现小车轮子的转动。
五、功能实现1. 自主行走功能：小车能够根据识别的黑线路径自主地行走，避免碰撞障碍物或偏离路径。
2. 路径识别功能：小车能够准确地识别黑线路径，并根据路径进行相应的控制。
3. 远程控制功能：用户可以通过无线遥控器对小车进行远程控制，包括行走方向和速度的控制。
六、性能指标1. 导航准确性：小车在正确识别黑线路径的情况下完成整个行程，保持在路径上的偏离范围小于5mm。
2. 响应速度：小车对路径信号的处理和控制反应时间小于100ms。
3. 可靠性：小车在连续行走1小时内不发生故障，并能正常完成指定的行走任务。
七、安全性考虑1. 碰撞检测：小车装配超声波传感器，能够检测前方的障碍物并自动停止行走，避免碰撞事故的发生。
循迹小车方案设计
循迹小车方案设计一、引言在计算机视觉和机器人技术领域，循迹小车是一个常见的项目。
循迹小车可以通过使用光电传感器或摄像头等传感器来感知黑色或白色的轨迹，并根据轨迹的方向进行自动导航。
本文将介绍一个循迹小车的方案设计，包括硬件和软件的部分。
二、硬件设计1. 选择电机和轮子循迹小车需要一个电机驱动系统来控制它的运动。
我们可以选择直流电机和合适的轮子来实现小车的移动。
电机的选择应该根据小车的负载和速度要求来做出决策。
2. 选择传感器循迹小车需要传感器来感知轨迹上的黑色或白色区域。
常用的传感器是光电传感器和摄像头。
光电传感器通过发射红外线并接收反射的红外线来感知颜色，摄像头则可以通过图像处理算法来感知颜色。
3. 选择控制器循迹小车需要一个控制器来控制电机和传感器之间的通信。
可以选择单片机、嵌入式开发板或者微控制器来实现控制器功能。
4. 连接电路在硬件设计中，需要将电机、传感器和控制器相互连接。
根据选择的电机和传感器，可以设计相应的电路板来实现连接功能。
三、软件设计1. 数据采集在软件设计中，需要编写代码来采集传感器的数据。
对于光电传感器，可以通过数模转换将模拟信号转换为数字信号；对于摄像头，可以使用图像处理算法来提取轨迹的信息。
2. 数据处理采集到的数据需要进行处理，以确定小车需要前进、后退、左转还是右转。
可以编写算法来对数据进行分析，并根据分析结果给出相应的控制信号。
3. 运动控制根据数据处理的结果，需要编写代码来控制电机的转动。
对于直流电机，可以通过调整电机的电压或占空比来控制转动方向和速度。
四、系统测试和优化完成软件设计后，需要对整个系统进行测试。
可以将循迹小车放置在黑白轨迹上，观察它是否能正确地跟随轨迹运动。
如果有异常，需要对系统进行调试和优化，直到达到预期的效果。
五、总结循迹小车方案设计涉及到硬件和软件两个方面。
正确选择电机、传感器和控制器，并进行合理的连接和编程，是实现循迹小车功能的关键。
通过系统测试和优化，可以不断提高循迹小车的性能和稳定性。
自循迹智能小车控制系统的设计与实现
自循迹智能小车控制系统的设计与实现一、引言随着科技的不断发展，智能小车在工业自动化和机器人领域得到了广泛的应用。
自循迹智能小车作为这一领域中的重要应用之一，具有广泛的应用前景。
本文将探讨。
二、自循迹智能小车的原理自循迹智能小车是通过图片识别及算法判断来实现自动行进的智能车辆。
其原理基于图像处理技术和机器学习算法，通过识别地面上的线路图案，来判断车辆的行进方向。
三、1. 硬件设计自循迹智能小车的硬件设计主要包括传感器、控制器和执行器。
传感器用于获取地面图案的图像信息，控制器用于接收处理传感器的数据，并通过执行器来实现小车的运动。
2. 软件设计自循迹智能小车的软件设计主要包括图像处理算法和控制算法。
图像处理算法使用计算机视觉技术，通过分析图像中的线路信息来确定行车方向。
控制算法根据图像处理的结果，对小车进行控制，让其按照预定的路线行驶。
3. 系统集成与调试将硬件和软件进行集成，并进行系统调试。
在此过程中，需要对传感器的位置、灵敏度等进行调整，以确保能够获取准确的图像信息。
同时，还需要对图像处理和控制算法进行调试，以确保小车能够按照预定的路线行驶。
四、实验结果与分析在实验中，我们设计了一个自循迹智能小车，并进行了多组实验。
实验结果表明，我们设计的自循迹智能小车能够准确地识别地面上的线路图案，并按照预定的路线进行行驶。
实验结果也表明，我们设计的自循迹智能小车具有较好的鲁棒性，能够适应不同复杂度的线路图案。
五、未来展望自循迹智能小车作为智能化工业自动化领域的重要应用，具有广泛的应用前景。
未来，我们将继续改进自循迹智能小车的识别算法和控制算法，提高其识别和控制的精度和效率。
同时也将尝试将自循迹智能小车应用于实际工业生产中，为提高生产效率和降低人工成本做出贡献。
六、结论本文对进行了探讨。
通过硬件的设计和软件的开发，我们成功实现了一个能够准确识别地面线路图案并按照预定路线行驶的自循迹智能小车。
实验结果表明，我们设计的控制系统具有较高的精度和鲁棒性。
《2024年自循迹智能小车控制系统的设计与实现》范文
《自循迹智能小车控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为智能交通系统的重要组成部分，已经广泛应用于军事、工业、民用等多个领域。
自循迹智能小车控制系统的设计与实现，成为了智能化进程中一个关键环节。
本文旨在阐述自循迹智能小车控制系统的设计原理和实现过程，分析系统结构与功能，为相关研究与应用提供参考。
二、系统设计1. 硬件设计自循迹智能小车控制系统硬件主要包括：电机驱动模块、传感器模块、主控制器模块等。
其中，电机驱动模块负责驱动小车前进、后退、转向等动作；传感器模块包括红外传感器、超声波传感器等，用于检测小车周围环境及路径信息；主控制器模块采用高性能微控制器，负责协调各模块工作，实现小车的自主循迹。
2. 软件设计软件设计包括控制系统算法设计和程序编写。
控制系统算法主要包括路径识别算法、速度控制算法、避障算法等。
程序编写采用模块化设计思想，将系统功能划分为多个模块，如电机控制模块、传感器数据采集模块、路径识别与决策模块等。
各模块之间通过通信接口进行数据交换，实现小车的自主循迹。
三、实现过程1. 传感器数据采集与处理传感器模块负责采集小车周围环境及路径信息，包括红外传感器、超声波传感器等。
这些传感器将采集到的数据传输至主控制器模块，经过数据处理与分析，提取出有用的信息，如障碍物位置、路径边界等。
2. 路径识别与决策路径识别与决策模块根据传感器数据，判断小车当前位置及目标路径，并制定相应的行驶策略。
当小车偏离目标路径时，系统会自动调整行驶方向，使小车重新回到目标路径上。
此外，避障算法也在此模块中实现，当检测到障碍物时，系统会及时调整小车的行驶方向，避免与障碍物发生碰撞。
3. 电机控制与驱动电机控制与驱动模块根据主控制器的指令，控制电机的运转，实现小车的前进、后退、转向等动作。
通过调整电机的转速和转向，可以实现对小车速度和行驶方向的精确控制。
四、实验结果与分析通过实验测试，自循迹智能小车控制系统能够在不同环境下实现自主循迹和避障功能。
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统_毕业设计论文精品
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统_毕业设计论文精品智能小车摄像头循迹系统是基于STM32单片机开发的一种智能控制系统，在汽车行驶过程中利用摄像头采集车辆所在位置信息，并根据此信息实现车辆的自动导航。
本文将介绍该系统的设计流程、硬件架构和软件开发。
一、设计流程1.系统需求分析：确定系统的功能需求，包括摄像头采集图像、图像处理和车辆导航等。
2.系统设计：根据需求确定系统的硬件和软件设计方案。
3.摄像头选型与接口设计：选择合适的摄像头模块，并实现与STM32的接口设计。
4.图像采集与处理：利用摄像头采集图像，并通过图像处理算法提取车辆所在位置信息。
5.车辆导航算法设计：根据图像处理的结果，设计车辆导航的控制算法。
6.系统实现与调试：将各个模块进行集成，完成系统的硬件搭建和软件编程，并进行调试和测试。
二、硬件架构该系统主要包括STM32单片机、摄像头模块、电机驱动模块和车辆控制模块。
1.STM32单片机：负责系统的整体控制和图像处理，并根据图像处理的结果发送控制信号给电机驱动模块。
2.摄像头模块：通过图像传感器采集图像，并将图像数据传输给STM32单片机进行处理。
3.电机驱动模块：根据STM32单片机发送的控制信号，控制车辆的运动方向和速度。
4.车辆控制模块：用于接收电机驱动模块发送的控制信号，并控制车辆的运动。
三、软件开发1. 嵌入式软件开发：使用Keil或IAR等开发工具，编写STM32单片机的软件程序，实现图像采集、图像处理和车辆导航等功能。
2.图像处理算法设计：根据摄像头采集到的图像，设计图像处理算法，提取车辆所在位置信息。
3.车辆导航算法设计：根据图像处理的结果，设计车辆导航的控制算法，计算控制信号发送给电机驱动模块。
4.系统集成与调试：将上述软件程序上传到STM32单片机，并将各个硬件模块进行连接和调试，确保系统能够正常工作。
综上所述，基于STM32的智能小车摄像头循迹系统是一种基于图像处理的智能控制系统，通过摄像头采集车辆位置信息并实现自动导航。
基于摄像头自主循迹智能车课件
主销后倾
主销内倾
前轮前束
三 智能车硬件电路设计
系统的稳定性对于硬件电路的设计来说很重要。我 们主要从原理图的设计和pcb绘制工艺上确保系统的稳 定性。
我们采用K60作 为主控芯片，使用 OV7725摄像头对道路 进行识别处理，得出 有效信息作为电机和 舵机的输入量从而控 制车模稳定的行驶。 并且搭载按键、液晶 显示屏、nrf无线通 信模块构成了完整的 智能车系统。
二 智能车机械结构设计
• 1. 摄像头的安装 通过铰链把摄像头与碳杆连接起来，通过改
方向控制是以每场图像隔行提取的中线加权平均作为 参考点，将参考点与80（每行提取160个像素点）做差， 作为PD控制的输入量。
实用性：
智能灭火：由于在存储仓库中，不可能时时 都有人来进行巡查，一旦出现险情就很有可能造 成大的破坏，而智能车就可以向上级报告险情同 时进行相应的应急处理。
此外，还可以搭载温度、湿度等传感器，实 时监测仓库异常。
供电采用TPS系列低压差线性稳压芯片。对于 舵机的供电采用LM2940-ADJ芯片，通过调节电阻 即可将输出端电压调整到6v，该芯片最大可以输 出3A电流，对于舵机完全够用。
主 板 电 路 图
主板PCB
在布局上将主板的模拟部分和数字部分分开，通过0欧电 阻相连，各个部分尽可能的并连单点接地，以减少回路电 流对器件的干扰。其中频率较高的信号线采用了圆弧走线。
考虑到车模电机的特点，我们选择了BTS7960芯片 作为电机的驱动芯片，该芯片具有自我保护的能力，抗 干扰能力强，只需使用4片该芯片即可构成双h桥控制电 路。
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基于摄像头的自主循迹小车系统设计摘要“飞思卡尔杯”全国大学生智能汽车邀请赛属教育部主办的全国五大竞赛之一，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。
根据大赛的技术要求，设计制作了智能车控制系统。
在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。
本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性的目标。
其次对系统的软件部分进行设计，利用动态阈值法分割处理采集到的图像，得到赛道信息，从而得到智能车的偏航角和偏航距离。
综合偏航角和偏航距离两个控制量对舵机进行控制，实现了入弯走内道，S弯直线冲过的目标，大大提高了智能车的弯道运行速度。
用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用增量式PID算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。
整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。
经过大量测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。
关键字：智能车；图像传感器；阈值分割；路径识别；AbstractFreescale Cup National Undergraduate Smart Car Competition is sponsored by the National Ministry of Education, one of the five contests, their professional knowledge related to control, pattern recognition, sensor technology, automotive electronics, electrical, computer, machinery and many other disciplines. According to the technical requirements of the contest, we design the intelligent vehicle control system. In the entire control system of the smart car, how to accurately identify the road and real-time control the speed and direction of the Smart Car is the key to the whole control system.This paper first introduces the hardware of the smart car, to achieve a low center of gravity, forward-looking, and high-stability target. The second part of the system is software design, the use of dynamic threshold segmentation algorithm to process images, get track information, yaw and the yaw angle. The steering gear is controlled by the yaw and the yaw angle, when through the turn, the smart car goes inside the road, and when through S bend, the smart car crossed as a goal line, greatly improving speed of the smart car. From the detection with encoder disk we get the speed of the smart car, and then from the track information, we set the expected speed of the smart car, the use of incremental PID algorithm for adjusting drive motor speed to achieve the rapid response to the motor.The entire system is involved in mechanical models of structural adjustment, the sensor circuit design and signal processing, control algorithms and strategies for optimizing many aspects, such as. After extensive testing, and ultimately determine the structure of the system and various control parameters.Keywords：smart car; image sensor; threshold segmentation; road identification目录1 绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 智能车邀请赛概况 (1)1.2.1 国外概况 (2)1.2.2 国内概况 (2)1.2.3 本届比赛主要规则 (3)1.3 本文设计方案概述 (4)1.3.1 控制系统 (5)1.3.2 电源系统 (5)1.3.3 整车布局 (6)1.3.4 智能车相关性能设计思想 (7)1.4 本文主要内容 (7)2 硬件设计 (9)2.1 摄像头的选型及安装方案设计 (9)2.1.1 摄像头的选型 (9)2.1.2 传感器的供电电路 (12)2.1.3 视频处理模块 (12)2.1.4 传感器安装方案设计 (13)2.2 模型车机械设计 (14)2.2.1 车体布局 (14)2.2.2 传感器支架的设计安装 (14)2.2.3 主板安装 (15)2.2.4 车模参数调整 (15)2.3 电路设计 (16)2.3.1 电源模块 (16)2.3.2 时钟模块 (17)2.3.3 最小系统板模块 (18)2.3.4 串口模块 (18)2.3.5 测速模块 (19)2.3.6 电机驱动模块 (20)2.3.7 抗干扰处理 (20)2.4 本章小结 (21)3 软件设计 (22)3.1 视频信号采集 (22)3.1.1 摄像头的工作原理 (22)3.1.2 采样分析 (23)3.1.3 采样时序 (24)3.1.4 中断分析 (25)3.2 路径识别与自动阈值 (26)3.3 软件抗干扰处理 (28)3.4 偏航算法 (29)3.4.1 摄像头测量距离标定 (29)3.4.2 舵机的控制方法 (30)3.4.3 偏航距离的计算 (31)3.4.4 偏航角的计算 (32)3.4.5 舵机的控制 (33)3.5 电机的速度控制 (35)3.5.1 电机的开环响应特性 (35)3.5.2 速度PID算法 (36)3.6 本章小结 (37)4 智能车的开发及调试 (38)4.1 开发工具机调试过程 (38)4.1.1 编译环境 (38)4.1.2 下载调试 (39)4.1.3 无线调试模块 (39)4.2 单片机的资源分配 (40)4.3 代码设计简介 (41)4.4 车模机械结构参数 (41)4.4.1 车模参数 (42)4.4.2 电路板参数 (42)4.5 本章小结 (43)5 总结与展望 (44)致谢 (45)参考文献 (46)翻译部分............................................................................................. 错误!未定义书签。
中文译文...................................................................................... 错误!未定义书签。
英文原文...................................................................................... 错误!未定义书签。
1 绪论1.1 引言智能车即轮式移动机器人，是一种集环境感知、决策规划、自动行驶等功能于一体的综合智能系统，智能车集中地运用了自动控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科的知识[1]。
随着控制技术、计算机技术和信息技术的发展，智能车在工业生产和日常生活中已经扮演了非常重要的角色。
近年来，智能车在野外、道路、现代物流及柔性制造系统中都有广泛运用，已成为人工智能领域研究和发展的热点。
目前，智能车领域的研究已经能够在具有一定标记的道路上为司机提供辅助驾驶系统甚至实现无人驾驶，这些智能车的设计通常依靠特定道路标记完成识别，通过推理判断模仿人工驾驶进行操作[2]。
本文所述智能车就是一种自动导引小车,能够在给定的区域内沿着轨迹自动进行行进。
1953年，美国Barrett Electric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车，也被称作“无人驾驶牵引车”(automated guided vehicle，简称AGV)。
这些自动导向车主要用于自动化仓贮系统和柔性装配系统的物料运输[3]。
20世纪60年代和70年代初，AGV仍采用这种导向方式。
但是，20世纪70年代中期，具有载货功能的AGV在欧洲得到了应用并被引入到美国。
这些自动导向车主要用于自动化仓储系统和柔性专配系统的物料运输。
在20世纪70年代和80年代初，“智能车”的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化，因此，新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发[4]。
自动导向无轨行走车辆常用蓄电池作为动力源，它是机电一体化的典型[5]。
AGV技术在汽车工业上有着广泛的用途，欧洲和美、日等国的汽车生产工业在80年代就开始大量使用AGV技术，现已成为比较成熟的技术。
智能车有着极为广泛的应用前景[6]。
结合传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适巡航并把车开得开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶；他也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里，此外他还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。