基于视觉的智能小车设计
基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的开题报告
基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断进步和大众对生活品质的追求，无人驾驶汽车、智能小车已经成为了当下研究的热点之一。
其中，小型化的智能小车的研究和应用，对于提高物流效率、智慧城市建设等领域具有重要意义。
而智能小车的核心技术之一就是定位导航。
目前，GPS、传感器、激光雷达等技术早已应用到了汽车领域，但对于小型化的智能小车来说，还存在着很多 challenges，如信号失真、环境干扰等。
为了解决智能小车定位导航中的问题，本研究将基于计算机视觉技术，着眼于小型化的智能小车，研制一个基于视觉的智能小车定位导航系统，从而实现其实用化和商业化。
二、研究内容和方法本研究的主要任务是设计和研发一种基于计算机视觉的智能小车定位导航系统，包括前端数据采集、图像分析与处理、路径规划和控制等功能模块。
具体而言，我们将应用OpenCV、CNN、YOLO等技术实现以下步骤：1. 数据采集：基于摄像头获取所需要的各类信息，包括小车当前的位置、道路的类型、行驶区域等等。
2. 图像分析与处理：采用 CNN 算法对图像进行分类、检测等处理，同时应用 YOLO 技术对小车前方的障碍进行识别和预测。
3. 路径规划：根据图像分析结果和小车当前的位置，设计自动化的路径规划算法，制定最优路径，使小车行驶过程中遇到的障碍和道路类型变化不会影响整体方向。
4. 控制：根据路径规划结果，通过控制电机及其他设备，将车体带动到指定位置，实现自主行驶功能。
三、预期成果和应用价值预期成果：1. 完成一套基于计算机视觉的智能小车定位导航系统的原型设计和研发；2. 测试并验证该系统的实用性和可行性。
应用价值：通过本研究，我们可以达到以下目的：1. 提高基于计算机视觉技术的智能小车定位导航的精度和稳定性；2. 解决小型化的智能小车在定位导航方面存在的问题，实现智能小车的普及和商业化；3. 推动智慧城市建设，提升物流效率，降低人力成本，优化交通出行体验等。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1 课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备:1)计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2)摄像机，用来获得道路图像信息。
3)传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2 国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段 20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics 公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS（Automated Guided Vehicle System）。
基于视觉传感器的智能小车标志识别系统
基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统摘要：视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。
随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展，视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。
机器人导航的任务之一就是根据路面特征来行走，本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV 和DirectShow 视频采集技术编程实现了系统的功能。
本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统，根据图像分析后的二值图像序列信息，使小车能根据识别到的图像信息进行运动。
关键词：智能小车视觉导航图像处理特征识别The Mark Recognition System Based on Vision for an IntelligenceVehicleAbstract：Visual signal with the signal detection range, access to information-rich and so on. As in recent years, image processing technology and the rapid development of computer processing power, visual robot navigation as the main development direction of navigation. Robot navigation tasks is to walk to the road characteristics, this article in Visual C + + integrated development environment based on OpenCV and DirectShow video capture technology, programming function of the system. This article is designed is a smart vision sensor based car sign recognition system, according to the image analysis of binary image sequences, so the car can be identified according to the image information campaign.Key Words：Intelligence Vehicle Mark Recognition Image Processing Feature Recognition1 绪论机器人[1]的导航技术是智能型机器人自主完成任务的核心技术。
基于openmv图像识别智能小车的设计与制作
• 143•基于OpenMV 图像识别智能小车以三轮小车为载体，以STM32F765VI 单片机为核心，结合了OV7725感光元件、L298N 电机驱动模块，电机等外围设备，借助OpenMV IDE 软件以及OpenMV 库，采用图像识别所追踪的颜色阈值进行设置，采用PID 算法实现小球追踪功能。
经过实验测试，小车能够追踪特定色块的小球，且跟随速度较快。
1 引言智能小车是机器人竞赛、大学生电子设计竞赛、职业技能大赛等各类竞赛中中不可或缺的竞赛项目。
至今为止，智能小车应包含寻迹、避障、无线通信等功能。
常见的设计方案是以51单片机、STM32或Arduino 为主控制器，辅助外围传感器接口电路进行信号检测，利用红外循迹传感器对小车进行寻迹，利用红外传感器或超声波传感器进行避障，利用蓝牙或Wifi 进行无线通信。
机器人视觉测器对采集图像进行识别、处理。
OpenMV 是一款在STM32控制器上集成了摄像头支持Python 的机器视觉模块，借助Python 的图像识别算法库函数，可以进行颜色识别从而实现循迹、避障等功能，通过I/O 端口对机器系统进行控制，可以将采集到的信号通过串口送给其他控制器。
将OpenMV 安装在智能小车上，相当于给智能小车安装了一双眼睛。
2 硬件设计方案基于OpenMV 图像识别智能小车是以STM32为主控制器，以OV7725作为机器视觉模块，L298N 作为驱动模块。
通过OV7725采集图像并通过内置的图像处理算法控制智能小车找到红色小球，并追踪红色小球运动。
总体框图如图1所示。
图1 总体框图2.1 控制器主控制器采用的是STM32F765VI 单片机，STM32F765VI 采用ARM Cortex-M7为内核，指令系统兼容了STM32系列单片机（安飒，廉小亲，成开元，等.基于OpenMV 的无人驾驶智能小车模拟系统[J].信息技术与信息化，2019，6：16-20）。
STM32系列单片机含1组串口通信端口（TX\RX ）用于与其它控制器进行串口通信，含1个ADC 转换器和1个DAC 转换器，可以将数字信号与模拟信号相互转换，10个I/O 接口，均具有中断和PWM 功能。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路（轨迹）行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备：1）计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2）摄像机，用来获得道路图像信息。
3）传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （Automated Guided Vehicle System）。
基于视觉功能的智能跟踪小车的设计与研究
基于视觉功能的智能跟踪小车的设计与研究作者：程义军来源：《山东工业技术》2018年第24期摘要：针对基于机器视觉自动跟踪系统的问题，利用手机IP Camera对目标特征进行采集，通过API串口采SPI通信协议结合无线传输模块进行编程实现对智能小车控制。
本文提出了以STM32F103RC为控制核心，基于OpenCV的CAMShift算法，对采集到的目标特征进行分析，通过定时器产生PWM脉冲波实现对小车运行速度、前进、停止、左转、右转的精确控制，从而完成对目标的实时跟踪。
关键词：CamShift算法；智能跟踪；PWM脉冲波DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2018.24.1021 引言智能车是具有自主性、适应性和交互性等于一体的综合系统，它融合了自动控制，人工智能、机械工程、信息融合、传感器技术、图像处理技术以及计算机等多门学科的最新研究成果。
工业发达国家已相继将智能车的研究纳入21世纪重点研究开发的智能交通系统和智能车路系统的重要组成部分[1-2]。
而计算机视觉，试图通过传感器获取事物的图像信息，然后通过对信息进行处理并建立人工智能系统[3]。
运动目标的检测和跟踪是图像处理和计算机视觉研究领域的一个重要课题，它融合了数字图像处理、模式识别、人工智能等多个相关领域的知识。
随着计算科学技术的不断发展，视觉跟踪技术变得日益重要，越来越广泛的被应用到人们的日常工作和生活中，如交通流量的检测、人机交互、安全监控、汽车的自动驾驶或辅助驾驶、人体运动分析以及视频压缩等领域，受到人们的高度重视[4-5]。
因此，研究运动目标的检测和跟踪具有极大的理论意义和现实价值。
本文主要针对基于机器视觉的智能车跟踪系统进行重点研究，在动态背景下检测出运动目标、跟踪目标，根据前方目标的运动状态，研究形成后方对智能车的控制，实现智能车对前方目标的准确跟踪。
2 整体方案设计基于机器视觉的智能小车跟踪系统整体方案设计框图如图1所示，主要由IP Camera、智能车平台和软件跟踪系统三部分组成。
智能循迹小车设计报告(总17页)
智能循迹小车设计报告(总17页)一、设计目的本项目旨在设计一款运用机器视觉技术的智能循迹小车，能够自主寻找指定路径并行驶，可用于实现自动化物流等应用场景。
二、设计方案2.1 系统概述本系统基于STM32F103C8T6单片机和PiCamera进行设计。
STM32F103C8T6单片机负责循迹小车的控制和编码器的反馈信息处理，PiCamera则用于实现图像识别和路径规划，两者之间通过串口进行通讯。
2.2 硬件设计2.2.1 循迹模块循迹模块采用红外传感器对黑线进行探测，通过检测黑线与白底的反差判断小车的行驶方向。
本设计采用5个红外传感器，每个传感器分别对应小车行驶时的不同位置，通过对这5个传感器的读取，可以获取小车所在的实际位置和前进方向。
电机驱动模块采用L298N电机驱动模块，通过PWM信号来控制电机的转速和方向。
左右两侧的电机分别接到L298N模块的IN1~IN4引脚，电机转向由模块内部的电路通过PWM 信号控制。
2.2.4 Raspberry PiRaspberry Pi用于图像处理和路径规划。
本设计使用PiCamera进行图像采集，在RPi 上运行OpenCV进行图像处理，识别道路上的黑线，并通过路径规划算法计算出循迹小车当前应该行驶的方向，然后将该方向通过串口传输给STM32单片机进行控制。
本设计的系统结构分为三个层次：传感器驱动层、控制层、应用层。
其中，传感器驱动层实现对循迹小车上的传感器的读取和解析，生成对应的控制指令；控制层对控制指令进行解析和执行，控制小车的运动；应用层实现图像处理和路径规划，将路径信息传输给控制层进行控制。
在应用层，本设计采用基于灰度阈值的图像处理算法，通过寻找图像中的黑色线条，将黑色线条和白色背景分离出来，以便进行路径规划。
路径规划采用最短路径算法，计算出循迹小车当前应该行驶的方向，然后将该方向发送给控制层进行控制。
2.4 可行性分析本设计的硬件设计采用常见的模块化设计，采用Arduino Mega作为基础模块，通过模块之间的串口通信实现对整个系统的控制，扩展性和可维护性良好。
基于机器视觉的智能无人驾驶车辆设计与开发
基于机器视觉的智能无人驾驶车辆设计与开发智能无人驾驶车辆的设计与开发是当今汽车工业中最具挑战性和激动人心的领域之一。
随着机器视觉技术的迅猛发展，基于机器视觉的智能无人驾驶车辆成为了研究和开发的热点。
本文将详细介绍基于机器视觉的智能无人驾驶车辆的设计原理、技术要点以及未来发展趋势。
一、设计原理基于机器视觉的智能无人驾驶车辆借助计算机视觉技术，通过感知环境中的视觉信息来实现车辆的自主导航、障碍物避让和道路规划等功能。
其设计原理主要包括以下几个方面：1. 感知与识别：通过搭载高清摄像头和其他传感器，车辆能够实时感知周围环境，并将采集到的图像数据进行处理和分析，实现车辆对道路、车辆和行人等物体的识别和辨别。
2. 地图构建与路径规划：车辆通过对所处环境的感知和识别，将图像信息与地图数据进行匹配，构建精确的地图模型。
基于该地图模型，车辆能够准确地规划并实施行驶路径，同时避开障碍物和危险区域。
3. 控制与决策：车辆根据感知到的环境信息和地图模型，通过智能决策算法对其行为进行规划和控制。
在不同的交通情况和道路环境下，车辆能够准确判断并作出合理的驾驶决策，例如加速、减速、转向等。
二、技术要点基于机器视觉的智能无人驾驶车辆设计与开发涉及多个关键技术要点：1. 视觉传感器：为了获取实时的环境信息，车辆需要搭载高清摄像头和其他传感器。
高清摄像头能够采集到详细的视觉信息，而其他传感器则可以提供额外的环境数据，例如雷达、激光雷达等。
2. 图像处理与分析：通过图像处理和计算机视觉算法，车辆能够对采集到的图像数据进行处理和分析，提取出有用的特征信息。
这些特征信息可以用于物体识别、目标跟踪以及道路标识等任务。
3. 深度学习与神经网络：深度学习和神经网络技术在机器视觉领域具有重要的应用。
通过训练神经网络模型，车辆可以实现高精度的目标检测、识别和跟踪能力，从而提高驾驶安全性和行驶效果。
4. 实时决策和控制：基于感知和识别结果，车辆需要能够实时做出决策并执行相应的控制指令。
基于机器视觉的避障智能小车系统研究
基于机器视觉的避障智能小车系统研究一、本文概述随着技术的快速发展，机器视觉在各个领域的应用日益广泛。
特别是在智能移动机器人领域，基于机器视觉的避障技术成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于机器视觉的避障智能小车系统的设计与实现，分析其在现代自动化和智能化领域的应用价值。
本文首先介绍了智能小车系统的研究背景和意义，阐述了基于机器视觉的避障技术在智能小车中的重要性。
接着，文章对机器视觉的基本原理和关键技术进行了概述，包括图像采集、预处理、特征提取和目标识别等步骤。
在此基础上，文章详细描述了避障智能小车系统的总体架构和关键功能模块，如环境感知模块、决策控制模块和执行驱动模块等。
文章还深入探讨了避障算法的设计和实现，包括基于规则的避障策略、基于深度学习的避障方法等。
通过对不同避障算法的比较和分析，文章提出了适用于智能小车的优化算法，并进行了实验验证。
实验结果表明，本文设计的基于机器视觉的避障智能小车系统具有较高的避障性能和稳定性，能够适应复杂多变的环境。
文章总结了基于机器视觉的避障智能小车系统的研究成果和贡献，并展望了未来的发展方向和应用前景。
本文的研究不仅为智能小车的设计和优化提供了理论支持和实践指导，也为机器视觉在其他领域的应用提供了有益的借鉴和参考。
二、系统总体设计在《基于机器视觉的避障智能小车系统研究》的项目中，系统总体设计是确保整个避障智能小车系统能够高效、稳定、安全地运行的关键。
在设计过程中，我们充分考虑了硬件和软件两个方面，力求实现系统的高集成度、高可靠性和高适应性。
在硬件设计方面，我们采用了模块化设计思路，将系统划分为多个功能模块，包括传感器模块、控制模块、驱动模块和电源模块等。
传感器模块主要负责采集环境信息，包括摄像头、超声波传感器等，用于获取实时的视频流和距离数据。
控制模块作为系统的核心，负责处理传感器数据，进行图像处理和决策分析，输出控制指令。
驱动模块则负责将控制指令转换为电机的实际动作，驱动小车前进、后退、转弯等。
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。
智能视觉导航小车控制系统设计与研究的开题报告
智能视觉导航小车控制系统设计与研究的开题报告一、研究背景智能机器人技术在各个领域的应用越来越广泛，其中智能视觉导航小车技术作为机器人领域的重要一环，对于各种场所的监控、巡逻等任务有着不可替代的优势。
智能视觉导航小车通过搭载具有视觉识别能力的摄像头等设备，可以自主地感知环境，实现自主导航、避障、环境监测等功能。
智能视觉导航小车的核心是控制系统，其功能包括了摄像头图像采集、图像识别、路径规划、运动控制等。
如何设计一个稳定性高、可靠性好、适应性强的控制系统，是智能视觉导航小车技术的研究热点之一。
二、研究内容和目标本文的研究内容主要包括以下方面：1. 设计基于单片机的视觉控制系统，实现图像采集、图像处理、路径规划、运动控制等功能。
2. 基于深度学习技术，开发图像识别算法，实现对环境中障碍物、人、车辆等对象的识别和定位。
3. 设计合适的传感器，并通过数据采集，对环境中的温度、湿度、气压等参数进行监测和分析。
4. 实现小车的自主导航和避障等功能，并通过外部通信接口，实现对小车的远程控制和监测。
本文的研究目标是设计一个功能完善、稳定性高、适应性强的智能视觉导航小车控制系统，实现对环境中的各种目标的识别和定位，能够自主完成巡逻、监控、运输等任务。
三、研究方法和方案针对本研究的具体内容和目标，本文采用以下研究方法和方案：1. 设计基于ARM Cortex-M系列单片机的嵌入式控制系统，通过串口、SPI、I2C等通信接口，实现对各种传感器、执行机构的控制和数据传输。
2. 基于深度学习技术，采用tensorflow等开源工具，开发图像识别算法，实现对车辆、行人、障碍物等多个目标的识别和定位。
3. 选用高灵敏度、低功耗的传感器，集成温湿度传感器、气压传感器、红外传感器等多种传感器，对环境的各项参数进行实时监测和分析。
4. 配置GPS、蓝牙等通信模块，实现小车的远程监测和控制，结合云平台实现对小车的全面管理。
通过上述研究方法和方案，本文将设计出一款功能完善、适用性强、性能稳定的智能视觉导航小车控制系统。
智能小车设计报告
智能小车设计报告智能小车设计报告一、项目背景智能小车是一种基于人工智能技术的移动机器人，具备自主导航、环境感知、路径规划、智能决策等功能，能够根据环境变化做出相应的移动决策。
二、设计目标本设计项目旨在设计一种智能小车，能够实现自主导航和避障功能，以满足用户在室内环境中的移动需求。
三、设计原理智能小车的设计基于以下原理：1. 室内定位：采用激光雷达、摄像头等传感器获取小车的位置信息，通过SLAM算法进行室内定位，获得小车在室内的精确位置。
2. 环境感知：通过激光雷达、红外线传感器等感知器件获取周围环境的信息，如障碍物位置、大小等，实现智能避障。
3. 路径规划：根据用户设定的目的地，使用路径规划算法计算出从当前位置到目的地的最优路径。
4. 智能决策：根据当前环境信息和路径规划结果，实现智能决策，包括前进、后退、左转、右转等操作。
四、硬件设计1. 小车底盘：采用四轮驱动的设计，能够灵活自如地进行各项动作。
2. 传感器：搭载激光雷达、摄像头、红外线传感器等，实现室内定位和环境感知功能。
3. 控制器：采用单片机或嵌入式系统作为控制器，负责处理传感器数据和进行智能决策。
五、软件设计1. SLAM算法：采用基于激光雷达的SLAM算法，对室内环境进行建图和定位。
2. 路径规划算法：采用A*算法或Dijkstra算法，计算出从起点到终点的最短路径。
3. 控制算法：根据环境感知和路径规划结果，通过控制器对小车进行控制，实现自主导航和避障功能。
六、实验结果经过设计和实验，智能小车能够在室内环境中进行自主导航和避障，能够根据用户设定的目的地，自动规划最优路径，并能够根据环境变化做出相应的移动决策。
七、存在问题和改进方向1. 小车的避障能力还有待进一步优化，对于较小的障碍物会产生误判。
2. 定位精度有限，容易发生漂移现象。
改进方向：增加更多的传感器，如超声波传感器、红外传感器等，提高对环境的感知能力；改进SLAM算法，提高定位精度。
基于CMOS的智能小车视觉系统 的设计
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计 摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。
首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。
再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。
实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。
关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别 中图分类号：S611文献标识码：A 文章编号： 1 前言 智能小车，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统。
智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。
智能小车视觉系统的总任务是环境感知。
视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。
而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。
本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。
2 智能小车视觉系统硬件的构成 2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想 智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。
智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。
是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。
2.2 硬件选用 根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。
经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。
MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。
通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。
简单场景中基于计算机视觉的智能小车设计
简单场景中基于计算机视觉的智能小车设计
张萍
【期刊名称】《物联网技术》
【年(卷),期】2024(14)1
【摘要】基于计算机视觉技术设计可在简单场景中自动行驶的智能小车,模拟真实场景,对保持行进路线、识别交通标志、控制小车运行状态等关键技术进行研究。
给出主要硬件选型参考,使用图像处理技术和OpenCV开发库实现行进路线保持,使用深度学习框架识别交通标志,对小车运动原理进行分析,使用PID算法控制小车状态,验证了关键技术的可行性。
【总页数】4页(P122-124)
【作者】张萍
【作者单位】广东工贸职业技术学院计算机与信息工程系物联网应用专业
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.0
【相关文献】
1.基于计算机视觉的智能小车路径规划
2.基于计算机视觉的虚实场景合成方法研究与应用
3.基于51duino智能小车的三维场景重建
4.基于计算机视觉的复杂场景车牌识别算法
5.基于深度学习的计算机视觉技术在交通场景中的应用
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基于视觉识别的智能小车自主导航技术研究
基于视觉识别的智能小车自主导航技术研究摘要：随着人工智能和物联网的快速发展，智能小车逐渐成为一种受欢迎的自主导航设备。
本文研究了基于视觉识别的智能小车自主导航技术，并探讨了其在不同场景和环境中的应用前景。
1. 引言智能小车自主导航技术是一种基于计算机视觉和人工智能技术的创新应用，适用于各种不同场景和环境。
其通过分析图像或视频流中的信息，实现小车的实时感知和决策，并以安全、高效的方式进行导航。
2. 视觉识别技术视觉识别技术是智能小车自主导航的核心技术之一。
它利用计算机视觉算法，对图像或视频进行处理，从中提取出特征和信息，用于识别和理解环境。
常用的视觉识别技术包括目标检测、目标跟踪、图像分割等。
3. 基于深度学习的目标检测技术深度学习是近年来在计算机视觉领域取得巨大突破的一种技术。
基于深度学习的目标检测技术，如卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）等，能够准确快速地检测出图像中的不同目标物体，并对其进行分类和标记。
4. 基于视觉识别的智能小车路径规划智能小车的路径规划是指根据环境和目标，决定小车运动的最佳路径。
基于视觉识别的智能小车路径规划，首先通过视觉识别技术获取环境信息，然后使用路径规划算法，计算出小车在该环境中的最佳路径。
5. 基于视觉识别的智能小车避障技术智能小车的避障技术是为了防止小车在导航过程中与障碍物发生碰撞而设计的。
基于视觉识别的智能小车避障技术，通过识别和跟踪目标物体，判断其与小车的距离和运动方向，并通过控制小车的速度和方向，实现避障功能。
6. 实验结果与讨论本文通过实验验证了基于视觉识别的智能小车自主导航技术的可行性和有效性。
实验结果表明，该技术能够准确快速地识别和跟踪目标物体，并进行路径规划和避障操作。
7. 应用前景基于视觉识别的智能小车自主导航技术具有广泛的应用前景。
它可以应用于仓库、工厂、停车场等场景中的货物搬运和车辆管理，也可以应用于智能家居和智能助理领域中。
基于机器视觉的智能小车自动循迹及避障系统
ＳＴＭ３２ 核 心 主 控 制 器 将 对 处 理 完 毕 的 图
像数据进行解析和利用，通过电 机和舵 机
达到对智能小车的速度和方向进行控制． 速度检测模块使用了光电编码器，将小 车
图 １ 系 统 硬 件 设 计 框 图 犉犻犵．１ 犅狊犻犵狀
避障策略成功的关键在于狋时刻和狋犜时刻能够识别障碍物以及提取引导线且避障引导全程小车相对于障碍物保持在安全距离因此合理的引导时间犜是关键因素经过实际测试在车速较慢时狏max1ms平均测试样本中犜均不大于300ms2432模糊控制器的设计针对避障路径规划中小车在方向上的偏转根据障碍物方位和车速信息转向控制系统需要进一步优化因此输入输出变量模糊语言描述如下
基于机器视觉的智能小车自动循迹及避障系统
岳俊峰，李秀梅
（杭州师范大学信息科学与工程学院 浙江 杭州 ３１１１２１）
摘 要：本文使用ＳＴＭ３２单片机作为核心控制器，并协同机器视觉模块 ＯｐｅｎＭＶ 组成智能小车系统，针对 摄像头提取的道路图像信息，采用阈值法和鲁棒线形回 归 算 法 提 取 道 路 引 导 线，采 用 多 重 模 版 匹 配 法 提 取 障 碍 物信息，并结合传统 ＰＩＤ 控制技术和模糊控制技术，实现了智能小车系统的引导线自动循迹和避障功能．实验 表 明，在直径为４ｍｍ 引导线场地中，小车巡线性能表现良好；在 静 态 障 碍 物 环 境 下，小 车 能 够 有 效 识 别 障 碍 物，并 完成避障路径规划．
控 制 器 ，并 结 合 多 重 模 版 匹 配 法 检 测 到 的 环 境 障 碍 物 位 置信息，及时引导避障策略，完成避障路径规划．系 统软 件总体设计如图２所示．
图 ２ 系 统 软 件 设 计 框 图 犉犻犵．２ 犅犾狅犮犽犱犻犪犵狉犪犿狅犳狊狔狊狋犲犿狊狅犳狋狑犪狉犲犱犲狊犻犵狀
基于机器视觉的智能送餐小车设计
基于机器视觉的智能送餐小车设计智能科技的不断发展和应用使得人们的生活越来越便利。
基于机器视觉的智能送餐小车作为智能科技在餐饮领域的应用之一，为人们提供了更加便捷高效的送餐服务。
本文将探讨基于机器视觉的智能送餐小车的设计理念、功能特点以及运作流程等内容，为读者全面介绍这一人工智能技术在餐饮服务中的应用。
一、设计理念基于机器视觉的智能送餐小车的设计理念是将人工智能技术与传统餐饮服务相结合，实现餐饮业务的智能化和自动化。
通过引入视觉识别技术，使得送餐小车能够实时感知周围环境，并通过智能算法对餐饮订单进行处理和分配。
设计中注重小车的智能性、安全性和可靠性，力求为用户提供稳定、高效的送餐服务。
二、功能特点1. 视觉识别功能：送餐小车配备了高分辨率摄像头和强大的图像处理能力，能够准确识别餐饮环境中的障碍物、交通标志和行人等，并及时作出相应的应对措施。
2. 自主导航功能：送餐小车内部搭载导航系统，基于机器学习算法，能够根据地图和路径规划算法，智能地规划送餐路线，并根据实时交通情况做出调整，确保快速到达目的地。
3. 智能配送功能：送餐小车通过与餐厅后台系统相连，能够实时接收餐饮订单，并根据订单信息选择最优路径进行送餐。
同时，小车内部配备了专门的保温设备，确保食品在运送过程中的保鲜。
4. 安全保护功能：送餐小车在设计中考虑到了安全保护措施，包括防撞传感器、避障装置等。
当有障碍物或突发情况出现时，小车能够及时做出反应，避免碰撞和造成人员伤害。
三、运作流程1. 接收订单：用户通过手机APP或餐厅官方网站下单，系统将订单信息传输给送餐小车。
2. 路径规划：送餐小车根据订单信息，结合导航系统和实时交通情况，智能地规划送餐路径。
3. 餐厅准备：在送餐小车开始运行前，餐厅开始准备和打包食品，确保食品的质量和卫生。
4. 出发送餐：送餐小车根据规划好的路径，通过机器视觉识别周围环境并避开障碍物，安全地将订单配送到目的地。
5. 到达目的地：送餐小车到达目的地后，用户通过手机APP或其他方式进行验证并接收食品。
基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车设计研究
基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车设计研究基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车设计研究一、引言在现代社会中，轨道交通作为一种快速、安全、节能、环保的交通方式，得到了广泛的应用和发展。
然而，长时间的运营和车辆的频繁使用可能导致轨道的老化和损坏，严重影响乘客的出行安全和舒适性。
因此，及时检测并修复轨道缺陷变得至关重要。
传统的轨道巡检主要依赖于人工巡视，其面临着效率低下、精度不高、人力成本高等问题。
因此，基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车的设计与研究已经成为一项具有重要意义的课题。
二、基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车设计原理1. 系统框架：基于机器视觉的轨道缺陷智能巡检小车的设计主要分为三个部分，即图像采集与处理、缺陷检测算法和控制与通信模块。
2. 图像采集与处理：巡检小车搭载摄像头，并通过硬件设施实时采集轨道图像。
采集到的图像经过预处理、图像增强等步骤，提高图像质量和对比度，为后续的缺陷检测做好准备。
3. 缺陷检测算法：对于轨道缺陷的检测，可以利用特征提取、模板匹配等机器视觉算法。
在考虑到实时性的同时，还需要兼顾准确性和鲁棒性，使得巡检小车能够稳定、高效地检测出轨道的各种缺陷。
4. 控制与通信模块：巡检小车通过控制与通信模块与指挥中心进行连接和数据传输。
通过实时上传检测结果和接收指令，使得指挥中心能够远程监控和控制巡检小车的运行，更好地实施轨道的维护和管理。
三、轨道缺陷智能巡检小车的设计与实现1. 小车结构设计：巡检小车的结构应具有可靠性、稳定性和灵活性。
在设计时，需要充分考虑巡检小车对轨道的适应性和通过隧道等狭小空间的能力，使其能够准确地行驶在轨道上并完成巡检任务。
2. 算法开发与优化：根据巡检小车所处的具体场景和需求，开发适应性强、实时可靠的缺陷检测算法。
通过对算法的优化和改进，提高检测的准确性和效率，减少误报和漏报。
3. 系统整合与测试：对巡检小车的各个模块进行整合与优化，确保其稳定性和一致性。
视觉小车毕业设计
视觉小车毕业设计视觉小车毕业设计毕业设计是每位大学生的重要任务，它不仅是对所学知识的综合运用，更是对学生实践能力的考验。
而在众多毕业设计主题中，视觉小车设计备受关注。
本文将探讨视觉小车毕业设计的意义、设计思路和实现方法。
一、意义视觉小车是一种能够通过摄像头获取图像信息并进行处理的智能车辆。
它能够通过图像识别、目标跟踪等技术实现自主导航、物体识别和环境感知等功能。
在现代科技发展的背景下，视觉小车的研究与应用具有重要的意义。
首先，视觉小车可以应用于自动驾驶领域。
随着人工智能和深度学习技术的不断发展，自动驾驶成为了未来交通的重要发展方向。
视觉小车作为自动驾驶的基础设备，可以通过图像识别和目标跟踪技术实现车辆的智能导航和避障。
其次，视觉小车可以应用于智能家居领域。
随着物联网技术的快速发展，智能家居成为了现代生活的重要组成部分。
视觉小车可以通过图像识别技术实现家居设备的智能控制，例如通过识别人脸实现门禁系统的自动开关，通过识别物体实现智能家电的远程控制等。
最后，视觉小车的设计与实现对学生的综合能力提升具有重要意义。
视觉小车的设计需要学生具备扎实的电子、机械和计算机等多方面的知识。
在实际操作中，学生需要独立解决各种技术难题，培养了学生的问题解决能力和创新思维。
二、设计思路视觉小车的设计思路可以分为硬件设计和软件设计两个方面。
硬件设计方面，首先需要选择合适的车辆底盘和驱动系统。
车辆底盘可以选择四轮差速驱动或全向轮驱动等，根据具体需求进行选择。
驱动系统可以选择直流电机或步进电机等。
其次，需要选择合适的摄像头和传感器。
摄像头应具备较高的分辨率和帧率，传感器可以选择红外传感器、超声波传感器等。
最后，需要设计电路板和电源系统，确保各个模块能够正常工作。
软件设计方面，首先需要进行图像处理和识别算法的开发。
图像处理算法可以包括边缘检测、目标检测和图像分割等。
识别算法可以通过机器学习和深度学习技术进行训练和优化。
其次，需要设计导航算法和避障算法，使小车能够根据图像信息进行自主导航和避障。
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FIFO
Q0~Q7 Q9~Q16 FF EF
RCLK
RST
图像传输的FIFO缓冲结构
由行有效信号触发 中断，中断服务函 数中，对行进行计 数并控制，改行是 否写入FIFO
图像处理
摄像头采集的灰度图像
一、灰度阈值化
0; q(i, j ) 1;
p(i, j ) Th; p(i, j ) Th;
问题？ ？
如何提高抗干扰性
赛道识别
原 始 图 像 输 入
双 边 沿 检 测
边 沿 连 接
引 导 线 提 取
起 始 线 识 别 坐 标 变 换
黑线提取
起始线识别
图像处理
图像处理的结果如何应用？
图像处理得到黑线中心在图像中的坐标，通 过投影变换后得到黑线在场地坐标系中的坐 标，接下来解决看到了路该如何走得问题， 而且要走得又快又稳！
预瞄点算法
上一届算法
？？？算法
开动脑筋！
怎么实现小车稳定快速跟随黑线？
舵机
电机
关于舵机控制
舵机内部结构 舵盘、齿轮组、位置 反馈电位计、直流电 机、控制电路板等。 工作原理 脉宽信号给定参考位 置，舵机内部电路通 过反馈控制调节舵盘 角位。 舵盘角位由PWM控 制信号的脉宽决定。
关于舵机控制
舵机控制方法
电机驱动电路
由于在智能车竞赛中，智能车的速度较快，通常达到 2 m/s以上，因此对电机驱动电流的要求较高，电机驱动 电路必不可少。 下面介绍两种常用的电机驱动电路
电机驱动电路
直流电机调速驱动电路
电机驱动电路
功率管也可以使用专门的驱动芯片，如 L298，MC33886等。
三线连接方式 •红线：电源线+6V •蓝线：地线 •黑线：PWM控制信号
实测波形（0度）
实测波形（15度）
舵机的控制方法
实测波形（30度）
实测波形（-15度）
舵机的控制方法
实测波形（-30度）
转角与脉宽
舵机的控制方法
脉宽与转角
电机控制
实现电机控制包括以下两个方面： 电机驱动器设计（硬件） 控制算法设计（软件）
往届采用的是CMOS摄像头。
图像采集
以上届使用的MT9V032芯片为例。
以下是其工作在SnapShot模式下的典型信号接口。
图像采集
EXPOSURE启动曝光。 FRAME_VALID和LINE_VALID分别为帧同步信号 和行同步信号。
图像采集
像素数据在PIXCLK的同步下进行输出。
图像传输的FIFO缓冲结构
RCLK
RST
图像传输的FIFO缓冲结构
SCLK SDATA EXPOSURE CMOS FRM_VALID LINE_VALID D0~D7 PIXCLK
/IRQ
PT3
PT2
PT1
PT0
D0~D7
WCLK /WEN
与非
PP1 PORTAB PAD3 PAD1 PAD2 PAD0 MCU
0/1
OW
主要内容
系统框架 图像采集 图像处理
速度控制
方向控制
智能车系统框架
车模
摄像头
S12 单片机主 控模块
舵机 车体 电机驱 动模块 电机
测速模块
赛道环境
图像采集
图像采集由摄像头实现，根据成像原理，分为
CCD摄像头和CMOS摄像头，两者各有所长。基于
CMOS功耗低，无需额外设计电源等考虑，我们
电机控制算法
为了实现速度的准确控制，引入速度反 馈，进行闭环控制。
PID控制
期望速度
通过规划得到！
-
控制器
Bang-Bang控制
电机
速度传感器
如霍尔传感器， 光电编码码盘
时间较紧准备不充分 欢迎提问！
Thank you！
SCLK SDATA EXPOSURE CMOS FRM_VALID LINE_VALID D0~D7 PIXCLK
/IRQ
PT3
PT2
PT1
PT0
D0~D7
WCLK /WEN
与非
PP1 PORTAB PAD3 PAD1 PAD2 PAD0 MCU
0/1
OW
FIFO
Q0~Q7 Q9~Q16 FF EF