视觉追踪机器人设计
基于计算机视觉的智能机器人抓取系统设计与优化
基于计算机视觉的智能机器人抓取系统设计与优化智能机器人是基于计算机视觉技术的一种新兴的自动化设备。
它能够利用计算机视觉技术来感知环境，并通过机器学习算法进行数据处理和决策。
智能机器人的一个重要应用领域是抓取系统，它能够通过视觉传感器获取环境信息，并根据预先设定的任务目标进行抓取操作。
本文将介绍基于计算机视觉的智能机器人抓取系统的设计与优化。
首先，我们将讨论智能机器人抓取系统的基本原理和工作流程。
然后，我们将介绍系统设计中的关键技术，包括目标检测与跟踪、机器学习算法以及抓取策略优化。
最后，我们将探讨一些优化方法和技巧，以提高智能机器人抓取系统的性能和稳定性。
智能机器人抓取系统的基本原理是通过视觉传感器获取环境的图像信息，并利用计算机视觉技术进行目标检测和跟踪。
目标检测是识别出图像中的目标物体，而目标跟踪是追踪目标物体的运动轨迹。
这些技术可以帮助机器人准确地定位目标物体，为后续的抓取操作提供准确的位置和姿态信息。
机器学习算法在智能机器人抓取系统中起到了至关重要的作用。
通过对大量的训练数据进行学习，机器学习算法能够自动学习到目标物体的特征和抓取策略。
这些算法可以帮助机器人快速而准确地识别不同形状、尺寸和姿态的目标物体，并选择最合适的抓取策略。
抓取策略的优化是智能机器人抓取系统设计中的另一个关键问题。
合适的抓取策略能够确保机器人能够稳定地抓取目标物体，并减少抓取错误的概率。
针对不同形状、尺寸和姿态的目标物体，我们可以设计一些特定的抓取策略来提高抓取成功率。
同时，优化抓取策略也需要考虑实际操作中的约束条件，例如机器人的可靠性、抓取工具的稳定性等因素。
为了进一步提高智能机器人抓取系统的性能和稳定性，我们可以采取一些优化方法和技巧。
例如，使用多传感器融合技术可以提高目标检测和跟踪的准确性；使用深度学习算法可以提高机器学习算法的学习能力和泛化能力；使用物体形状建模技术可以增加抓取策略的灵活性和鲁棒性。
总之，基于计算机视觉的智能机器人抓取系统的设计与优化是一个复杂而关键的问题。
机器人视觉跟踪技术研究
机器人视觉跟踪技术研究第一章：引言随着机器人技术的发展，机器人在工业、医疗、家庭等领域逐渐得到广泛应用。
机器人的视觉技术也正在快速发展，其中机器人视觉跟踪技术是机器人视觉技术中的一项重要技术。
本文将介绍机器人视觉跟踪技术的研究现状以及未来的发展方向。
第二章：传统机器人跟踪技术传统机器人跟踪技术主要采用基于图像特征的方法，如颜色、纹理等。
这些方法优点在于实现简单，但是在复杂场景下仍然存在很大局限性。
此外，这些方法只能跟踪目标的某些特定部位，对于整个目标跟踪不太能够胜任。
因此，传统机器人跟踪技术需要更加精确和高效的方法来满足实际需求。
第三章：机器人视觉跟踪技术的现状近年来，机器人视觉跟踪技术取得了长足发展。
其中，深度学习技术的出现开启了机器人视觉领域的新篇章。
深度学习技术不仅可以提取图像特征，还可以对整个图像进行处理，有效地提高了机器人视觉跟踪的准确度和鲁棒性。
目前，机器人视觉跟踪技术已经能够在复杂环境下对整个目标进行跟踪，例如在搬运物品、人脸识别等方面已经取得了良好的效果。
第四章：机器人视觉跟踪技术所涉及的领域机器人视觉跟踪技术所涉及的领域广泛。
其中，工业制造领域是机器人视觉跟踪技术最早应用的领域之一。
在工业制造领域，机器人可以使用视觉跟踪技术来精确地定位、抓取和搬运物品，提高制造效率。
此外，机器人视觉跟踪技术在医疗、农业、家庭保洁、机器人足球等领域也得到了广泛应用。
第五章：机器人视觉跟踪技术面临的挑战和未来发展方向机器人视觉跟踪技术在现实应用中仍面临一些挑战，例如复杂光照情况下的跟踪、目标的遮挡和形变等。
为了克服这些困难，未来发展方向应当在以下几个方面进行研究：一是进一步提高算法的鲁棒性和准确度；二是加强机器人视觉与运动控制的结合，提高机器人在复杂环境下的应对能力；三是研究多机器人协同跟踪技术，实现更高效的目标跟踪。
第六章：结论机器人视觉跟踪技术是机器人视觉领域的重要技术之一。
传统机器人跟踪技术存在的局限性使得机器人视觉跟踪技术的研究面临巨大的机遇。
机器人技术人工智能驱动的智能机器人视觉导航系统设计
机器人技术人工智能驱动的智能机器人视觉导航系统设计
一、引言 随着科技的不断进步，机器人技术和人工智能已经在各个领域得到广泛应用。其中，智能机器人的视觉导航系统是其中一个重要的组成部分。本文将探讨机器人技术人工智能驱动的智能机器人视觉导航系统的设计原理与应用。
二、视觉导航系统的基本原理 1. 相机传感器 视觉导航系统的核心是相机传感器。通过采集环境中的图像信息，相机传感器能够捕捉到机器人周围的景象。
2. 图像处理算法 机器人将通过图像处理算法对采集到的图像进行处理和分析，从而获得有用的环境信息。这些算法包括目标检测、目标跟踪、深度估计等。
3. 环境建模与地图生成 通过对图像进行处理和分析，机器人能够建立一个环境模型和地图。环境模型包括物体的位置、大小和形状等信息，地图则包括机器人所在位置和周围的地理信息。
4. 路径规划与目标导航 基于环境模型和地图生成的信息，机器人能够进行路径规划和目标导航。路径规划是指机器人在环境中找到一条最优路径来达到目标位置，而目标导航则是指机器人按照规划的路径进行移动。
三、视觉导航系统的应用领域 1. 工业自动化 在工业领域，智能机器人的视觉导航系统可以用于自动化生产线上的物料搬运、货物分拣以及设备维护等任务。通过精确的定位和路径规划，机器人能够高效地完成各项任务，提高生产效率和节省人力成本。
2. 物流和仓储 智能机器人的视觉导航系统也可以应用于物流和仓储行业。机器人可以通过视觉导航系统准确地定位货物，并根据预设的路径规划进行货物搬运和仓库管理，提高物流效率和减少出错率。
3. 医疗和护理 智能机器人在医疗领域的应用也日趋普遍。视觉导航系统可以帮助机器人在医院或养老院内自主导航，为病人提供基础的护理和服务。机器人可以准确地辨认病房和设备，帮助医护人员随时掌握病人信息，并为他们提供所需的帮助。
四、视觉导航系统的发展与挑战 随着机器人技术和人工智能的不断发展，智能机器人的视觉导航系统也在不断进步。然而，目前仍面临一些挑战。
机器人视觉定位跟踪系统的设计与实现
机器人视觉定位跟踪系统的设计与实现曹青媚;王雪莲;马占飞【摘要】In view of the problems existing the design of the traditional robot locating and tracking system,such as incom⁃plete tracking region acquired by image preprocessing module and incomplete noise elimination,a tracking system location ac⁃cording to robot vision was designed and implemented. In the system,the tracking region is acquired with the image preprocess⁃ing module,various modules of the whole system are coordinated and controlled with the control module to acquire the image of the target in the region,and then the acquired information is sent to the image processing module to complete the informationex⁃change among the system modules. In the process of software design,the system locating program code is given while image pro⁃cessing to realize the robot visual positioning and tracking. The experimental results show that the designed system has the high feasibility and practicability.%针对传统的机器人定位跟踪系统设计时，存在图像预处理模块获取跟踪区域不完整，所含噪声去除不全面的问题，设计并实现了一种通过机器人视觉进行定位的跟踪系统。
高效智能机器人视觉系统的设计与实现技术
高效智能机器人视觉系统的设计与实现技术随着人工智能技术的不断发展和应用，智能机器人的需求也越来越大。
而其中，视觉系统之于机器人，可谓是至关重要的一部分。
因此，高效智能机器人视觉系统的设计与实现技术成为了当前的研究热点之一。
一、视觉系统在机器人中的作用视觉系统是机器人实现视觉感知和控制的重要手段，它对机器人的生存和发展起着决定性作用。
在机器人的各个领域，如工业机械臂、移动机器人、机器视觉等，都需要视觉系统的配合。
通过视觉系统，机器人可以实现环境感知、目标检测与跟踪、环境建模与识别等任务。
二、高效智能机器人视觉系统的设计目标高效智能机器人视觉系统的设计目标是将机器人视觉能力最大化。
具体而言，高效智能机器人视觉系统需要实现以下目标：1、快速识别目标和环境高效智能机器人视觉系统应能快速、准确地识别目标和环境，从而能够在复杂环境中进行迅速地响应和适应。
2、实现自适应性高效智能机器人视觉系统应具有自适应性，能够根据不同的任务、不同的环境进行自动调整。
3、实现精确控制高效智能机器人视觉系统应能够实现对机器人的精确控制，可以通过视觉反馈来实现对机器人运动轨迹、速度等参数的控制。
4、简单、高效高效智能机器人视觉系统应当设计为简单、高效，能够在最短时间内完成任务，同时可以降低系统的实现复杂度。
三、高效智能机器人视觉系统的实现技术高效智能机器人视觉系统的实现技术包括机器视觉、图像处理、深度学习等多个方面。
1、机器视觉机器视觉是基于计算机视觉技术和模式识别技术的交叉学科，是视觉系统中的重要组成部分。
其中，计算机视觉技术主要用于获取、处理和理解图像数据；模式识别技术则是用来处理和分析获取到的数据。
机器视觉可以应用在机器人的导航、路径规划、目标检测和跟踪、三维重建等方面。
2、图像处理图像处理是指对数字图像进行的各种操作，目的是提取出图像中有用的信息。
常见的图像处理技术包括图像增强、滤波、分割、特征提取等。
在高效智能机器人视觉系统中，图像处理技术可以用来对图像进行预处理，滤除噪声、增强对比度等。
机器人视觉跟踪技术研究及其应用
机器人视觉跟踪技术研究及其应用随着计算机技术、机器学习与人工智能等技术的日益成熟，机器人行业在各领域迎来了飞速的发展。
而在这个行业中，视觉跟踪技术是非常重要的一环。
本文就将深入探讨机器人视觉跟踪技术的研究与应用。
一、视觉跟踪技术概述视觉跟踪技术是指在视频或图像序列中对一个目标进行连续的跟踪，在目标位置发生变化时保持对其的追踪并输出其位置信息。
该技术被广泛应用于机器人、智能监控、自动驾驶、医疗等多个领域。
机器人视觉跟踪技术是指将机器人与视觉跟踪技术相结合，实现机器人的智能感知与自动控制。
机器人视觉跟踪技术能够在机器人操作过程中为机器人提供实时的场景信息，使其更加智能化和高效化，提升机器人在各领域应用的效率与精准度。
二、机器人视觉跟踪技术的研究1. 机器人视觉跟踪算法目前主要的机器人视觉跟踪算法有均值漂移跟踪算法、粒子滤波跟踪算法、基于深度学习的视觉跟踪算法等。
均值漂移跟踪算法是基于颜色直方图的算法，该算法具有良好的现实适应性和追踪精确度，但在复杂场景中容易受到背景干扰。
粒子滤波跟踪算法则是基于粒子滤波的算法，该算法通过一定数量的粒子对目标进行采样，并使用测量值对粒子进行重新采样，最终得出目标的位置信息。
该算法有一定的准确度，但在多目标跟踪方面存在一定的不足。
基于深度学习的视觉跟踪算法是近年来兴起的一种视觉跟踪技术，利用神经网络模型对目标进行训练，并通过模型预测目标的位置和尺寸。
该算法在多目标跟踪方面的优势十分明显。
2. 机器人视觉跟踪传感器机器人视觉跟踪技术所用的传感器主要有摄像头、激光传感器、红外线传感器等。
摄像头是使用最为广泛的传感器，成像速度快，成本低，适用于在明亮的环境下进行监测。
激光传感器则适用于在暗环境下进行监测，常用于涉及地图构建与导航的场景。
红外线传感器则可用于检测温度、体积等信息。
3. 机器人视觉跟踪技术的应用案例机器人视觉跟踪技术的应用范围非常广泛，下面列举几个应用案例。
（1）机器人物流在物流场景下，机器人视觉跟踪技术可以用于进行货物识别、定位和追踪等，大大提高物流效率。
基于机器视觉的水下机器人目标追踪
基于机器视觉的水下机器人目标追踪在当今科技飞速发展的时代，水下机器人在海洋探索、资源开发、科学研究以及军事等领域发挥着日益重要的作用。
而其中，基于机器视觉的水下机器人目标追踪技术更是成为了关键的研究方向。
水下环境与陆地环境截然不同，其复杂且恶劣的条件给目标追踪带来了巨大的挑战。
水下的光线散射、吸收严重，导致图像清晰度降低；水流的影响使得目标的运动轨迹变得不稳定且难以预测；水压、水温的变化也会对机器人的传感器和设备性能产生影响。
机器视觉作为水下机器人感知环境和追踪目标的重要手段，其原理主要是通过摄像头等图像采集设备获取水下场景的图像信息，然后利用图像处理和分析技术对这些信息进行处理和理解。
在这个过程中，图像的预处理是至关重要的一步。
由于水下光线的特殊性，采集到的图像往往存在噪声、模糊等问题，需要通过滤波、增强等操作来改善图像质量，为后续的目标检测和追踪奠定基础。
目标检测是水下机器人目标追踪的第一步。
常见的目标检测方法包括基于特征的检测和基于深度学习的检测。
基于特征的检测方法通常提取目标的形状、颜色、纹理等特征，并与预先设定的模板或特征库进行匹配。
然而，这种方法在复杂的水下环境中往往效果不佳，因为水下目标的特征可能会因为光线、水流等因素而发生变化。
基于深度学习的目标检测方法在近年来取得了显著的进展。
通过大量的水下图像数据进行训练，深度学习模型能够自动学习到目标的特征表示，从而提高检测的准确性。
但水下图像数据的获取相对困难，标注也较为复杂，这给深度学习方法的应用带来了一定的限制。
在目标追踪方面，常见的算法包括基于滤波的追踪算法和基于匹配的追踪算法。
基于滤波的追踪算法如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过预测目标的状态并结合观测值来更新目标的位置估计。
基于匹配的追踪算法则通过在连续的图像帧中寻找与目标模板最相似的区域来确定目标的位置。
然而，在水下环境中，目标的快速运动、遮挡以及环境的干扰都会导致追踪算法的性能下降。
机器人视觉检测系统设计
机器人视觉检测系统设计机器人视觉检测系统是一种通过使用摄像头和图像处理算法来实现机器人感知和识别能力的系统。
利用这个系统，机器人可以获取相机拍摄的图像，并通过图像处理算法对这些图像进行分析和识别，从而对周围环境和物体进行感知和定位。
在设计机器人视觉检测系统时，有几个关键的要素需要考虑：硬件设备的选择、图像采集与处理、目标检测与识别算法的选择和性能优化。
首先是硬件设备的选择。
在机器人视觉检测系统设计中，选择适合的摄像头或传感器是非常重要的。
摄像头的分辨率、帧率和视角决定了图像获取的质量和多样性。
此外，还需要考虑环境光线的影响和防抖功能等。
其次是图像采集与处理。
为了获取清晰、稳定的图像，通常会采用自动曝光、自动对焦和图像稳定技术。
这些技术有助于提高图像质量和减少图像模糊。
对于复杂环境下的图像处理，可能需要考虑使用图像增强、滤波、图像匹配等算法。
目标检测与识别算法的选择也是机器人视觉检测系统设计中的关键步骤。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、特征匹配算法等。
针对不同的应用场景和任务需求，需要根据具体情况进行算法的选择。
在机器人视觉检测系统中，还可以采用深度学习算法来提高目标检测和识别的准确性和鲁棒性。
另外，性能优化也是机器人视觉检测系统设计中的重要环节。
通过优化算法和硬件设备，可以提高系统的实时性和效率。
例如，可以采用高效的并行计算技术，将算法运行在GPU上，加速图像处理和目标检测的速度。
此外，还可以针对机器人任务的特点，进行算法的简化和优化，减少计算量和存储空间的需求。
综上所述，机器人视觉检测系统设计需要考虑以下几个方面：合适的硬件设备选择、图像采集与处理技术、目标检测与识别算法的选择和性能优化。
正确地选择和组合这些要素，可以实现机器人对周围环境和物体的感知和识别能力，并为机器人的应用提供更准确、更可靠的支持。
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究机器人技术的快速发展以及人工智能的智能化应用，使得机器人视觉系统成为机器人感知和交互的关键组成部分。
目标识别与追踪是机器人视觉领域的重要研究方向之一，它为机器人提供了对环境中目标物体的感知和跟踪能力，具有广泛的应用价值。
本文将重点介绍基于机器人视觉的目标识别与追踪研究的相关技术和应用。
一、目标识别技术目标识别是指通过机器视觉系统对环境中的目标物体进行自动检测和识别。
目标识别技术的发展主要依赖于计算机视觉和深度学习等相关领域的技术进步。
1.特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一，它通过对目标物体周围的像素进行处理，提取出具有区分能力的特征用于目标分类。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，颜色特征可以通过在RGB或HSV颜色空间中计算目标物体区域的颜色直方图来表示。
2.目标分类目标分类是指将提取到的特征与预先定义的目标类别进行比对，从而确定目标物体的类别。
传统的目标分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
而深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，使得目标分类的准确率得到了显著提升。
二、目标追踪技术目标追踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动状态。
目标追踪技术的发展旨在解决目标在复杂环境下的姿态变化、遮挡、光照变化等问题，使得机器人能够更加准确地进行目标跟踪。
1.基于特征点的追踪基于特征点的追踪是一种传统的目标追踪方法，它通过提取图像中的特征点，并利用特征点的运动信息进行目标追踪。
典型的算法包括Lucas-Kanade光流法、SURF特征等。
这些方法在一些简单场景下具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和遮挡情况下的目标追踪效果有限。
2.基于模型的追踪基于模型的目标追踪方法通过对目标物体进行建模，并利用目标模型与当前帧图像的匹配程度来进行追踪。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在对目标变化复杂的情况下具有较好的鲁棒性，但对计算资源要求较高。
基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法研究
基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法研究机器人视觉是人工智能中的一个重要分支，它通过模仿人类视觉系统，使机器能够感知和理解周围环境。
基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法是其中的一个关键技术，它能够帮助机器人在复杂的环境中准确地识别和追踪目标物体。
目标检测算法是机器人视觉中的首要任务之一。
其主要目标是通过对图像或视频中的像素进行分析和处理，精确定位并区分出图像中的目标物体。
在机器人应用中，目标可以是任何感兴趣的物体，如行人、汽车、建筑物等。
目标检测算法通常需要解决物体的尺寸、形状、边缘、颜色和纹理等特征的识别和匹配问题。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和级联分类器等。
在目标检测的基础上，目标跟踪算法能够实时地追踪目标物体的运动轨迹，并在目标物体发生变化时及时更新跟踪信息。
目标跟踪算法的关键是提取目标物体的特征，并通过比对目标特征与待跟踪区域特征的相似程度来确定目标物体的位置。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法研究的意义重大。
首先，它可以为机器人在未知环境中的自主导航提供基础数据和决策支持。
通过准确地识别和追踪目标物体，机器人可以更好地感知周围环境，并预测未来的运动趋势，从而更好地规划自己的行动路径。
其次，目标检测与跟踪算法还可以应用于机器视觉领域的其他研究，如目标识别、行为分析和机器人交互等。
最后，基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法的研究成果还可以应用于工业自动化、智能监控和无人驾驶等领域，为人们的生活和工作带来便利。
然而，基于机器人视觉的目标检测与跟踪算法研究仍面临一些挑战。
首先，物体的相似性和背景的复杂性给目标检测带来了困难。
例如，在一个拥挤的人群场景中，目标检测算法可能会将不同的行人或车辆误认为同一个目标。
其次，目标物体的尺寸、形状、光照等因素的变化也增加了目标跟踪的难度。
例如，一个目标物体可能会突然改变运动方向或变换外观，这将导致目标跟踪算法失效。
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河南科技大学毕业设计（论文） 视觉追踪机器人设计 摘要
视觉追踪机器人能够感知周围环境，拥有学习、情感和外界的逻辑判断思维。随着科学技术的发展,各种高性能和特殊用途的嵌入式微处理器以及视觉传感器正在迅速发,这使得通过视觉信息来控制机器人的实时性成为可能。本设计的视觉追踪机器人由Arduino单片机、PWM驱动器、两路直流电机等主要部分组成。添加相机模块，使用Pixy CMUcam5图像识别传感器的摄像头，通过 ArduinoIDE 软件设计编写机器人软件，使机器人能够通过摄像头检测特定物体的位置信息，并驱动两轮追踪物体。在本设计中， Arduino程序的编写是关键所在。Pixy CMUcam5 图像识别传感器能够识别所设定颜色的物体，并将其位置信息X和Y以及物体在图像中的大小以宽Width和高Height的形式传回处理器Aduino。Aduino程序通过PID算法控制小车的前进后退和左右转弯，并合理的控制其速度，完成对物体的视觉追踪。最后又添加了扩展板和蓝牙模块，以控制小车的运行模式，使小车能在视觉追踪和手动控制两种模式下切换。
关键词：Arduino，Pixy CMUcam5，PID算法，视觉追踪，蓝牙 河南科技大学毕业设计（论文） VISUAL TRACKING ROBOT DESIGN ABSTRACT
Visual tracking robot can perceive the surrounding environment, with learning, emotion and the logic of the outside world to judge thinking. With the development of science and technology, all kinds of high performance and special purpose embedded microprocessor and vision sensor are developing rapidly, which makes it possible to control the robot's real-time performance by visual information. The design of the visual tracking robot by the Arduino microcontroller, PWM drive, two DC motor and other major parts of the composition. Add camera module, using pixy CMUcam5 image recognition sensor of the camera, through the Arduino ide software design writing robot software enables the robot to can through the camera detection of a specific object position information and two wheel drive object tracking. In this design, the preparation of the Arduino program is the key. CMUcam5 Pixy image recognition sensor can identify the set of color objects, and its location information X and Y as well as the size of the object in the image in the form of a wide Width and high Height back to the processor Aduino. Aduino program through the PID algorithm to control the car's forward and backward and left and right turns, and reasonable control of its speed, complete the visual tracking of objects. Finally, the expansion board and the Bluetooth module are added to control the running mode of the car, so that the car can be switched in the visual tracking and manual control of the two modes.
KEY WORDS：Arduino，Pixy CMUcam5，PID Algorithm，Visual Tracking，Bluetooth 河南科技大学毕业设计（论文） 目录 前言..................................................................................1 第1 章 视觉追踪机器人总体设计方案 ............................... 2 §1.1 设计的基本步骤 ............................ 2 §1.2 系统基本组成 .............................. 2 第2章 Aduino开发板及其开发环境.................................. 4 §2.1 Aduino开发板说明 ......................... 4 §2.2 Arduino UNO R3开发板简介 ................. 6 §2.3 Aduino开发环境Arduino IDE简介 ............ 8 第3章 Pixy CMUcam5图像识别传感器 .......................... 10 §3.1 Pixy CMUcam5硬件简介 ................... 10 §3.2 Pixy CMUcam5的性能及参数 ............... 12 §3.2.1 Pixy的配置参数 ....................... 12 §3.2.2 Pixy的串行口 ......................... 13 §3.3 Pixy CMUcam5的操作方法 ................. 13 §3.3.1 按键法 ............................... 13 §3.3.2 PixyMon法 ........................... 15 §3.3.3经验总结 ............................. 18 第4章 Shield Bot扩展板形态的小车平台 ....................... 19 §4.1 Shield Bot小车简介 ....................... 19 §4.2 Shield Bot小车的接口功能和状态指示灯 ...... 20 §4.2.1 接口功能 ............................. 20 §4.2.2 状态指示灯 ........................... 22 §4.3 Shiled Bot电机驱动原理 ................... 23 第5章 Xbee扩展板V03和Bluetooh Bee ....................... 24
§5.1 Xbee扩展板V03 .......................... 24 §5.2 Bluetooh Bee蓝牙模块 ..................... 25 河南科技大学毕业设计（论文） 第6章 视觉追踪机器人的程序设计 ................................. 28
§6.1 Arduino库文件的设计 ..................... 28 §6.1.1 头文件ShieldbotMe.h .................. 28 §6.1.2源文件ShieldbotMe.cpp ................ 30 §6.2 视觉追踪机器人的Arduino程序设计 .......... 39 §6.2.1 程序设计原理 ......................... 39 §6.2.2 程序及注释 ........................... 42 §6.3 视觉追踪机器人的组装及程序调试 ............ 47 结论................................................................................50 参考文献......................................................................... 51 致谢................................................................................53
河南科技大学毕业设计（论文）
1 前言
智能移动机器人在许多领域得到了广泛的应用。例如，在工业生产中，可以在恶劣的环境，代替人进行货物处理，设备测试和其他任务；在军事上，它可以代替人在危险区完成侦察、扫雷等任务；在科学研究方面，可以取代人类完成外行星勘探或矿产勘探。 智能移动机器人作为一种现代高新技术，是第二十一世纪的制高点之一。智能移动机器人技术的发展，可以说是科学技术的发展的结果之一。同时，它对科学技术的社会经济发展有着巨大的影响，智能移动机器人的研究成果已经提高了国家的经济发展水平。此外，伴随着汽车工业的快速发展，人们对汽车的各种研究也逐渐受到重视。几乎每一次都有智能小车这样题目在全国电子大赛和省内电子大赛中出现，同时智能小车这个主题在国内大学也深受欢迎。可见其研究意义非常大。 智能移动机器人能够探究周围的外界环境，拥有学习能力和判断思维。对于传统的跟踪机器人，探究周围的外界环境信息的手段通常有激光、雷达、超声波以及视觉。利用激光、雷达和超声波是通过主动发射脉冲和接收反射脉冲来获得环境信息，当一些其他激光、雷达和超声波源环境容易产生干扰；利用视觉，这个问题不存在，并且利用视觉获取信息是极其丰富的，能更好地表达信息环境。当然，由于视觉信息的复杂性，也存在着一些不足，因此处理器的性能和处理算法都有很高的要求。随着科学技术的快速进步，各种拥有高性能和特殊用途的嵌入式微处理器正逐步推出，这使得通过实时的视觉信息来控制机器人成为了可能。 本设计的视觉追踪机器人由Arduino单片机、PWM驱动器、两路直流电机等主要部分组成。添加摄像头模块，摄像头使用Pixy CMUcam5 图像识别传感器，通过Arduino IDE软件编写设计机器人软件，使机器人能够通过摄像头检测特定物体的位置信息，并驱动两轮追踪物体。最后有添加了扩展板和蓝牙模块，以控制小车的运行模式，使小车能在视觉追踪和手动控制两种模式下切换。