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。
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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