电赛openmv循迹

好的，关于电赛openmv循迹，我可以提供一些基本的思路和步骤：

1. 首先需要使用OpenMV摄像头获取图像，并进行图像处理，提取出需要的信息，比如黑线的位置和方向等。
2. 接着需要根据提取出的信息，控制小车的运动方向。可以使用PID控制算法来实现循迹控制。
3. 最后需要进行调试和优化，比如调整PID参数、优化图像处理算法等。

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2022电赛c题openmv循迹模块

2022电赛C题是关于OpenMV循迹模块的设计和介绍。OpenMV循迹模块是一种基于OpenMV开发板的视觉导航系统，用于实现机器人或智能车辆的路径识别和跟随功能。

OpenMV循迹模块主要包括图像获取、图像处理和控制驱动三个部分。首先，通过连接OpenMV开发板上的摄像头，可以实时获取环境中的图像数据；然后，利用OpenMV能力强大的图像处理算法，对获取到的图像数据进行分析和处理；最后，通过控制驱动部分，将处理结果反馈给机器人或智能车辆，实现路径的跟随或导航。

OpenMV循迹模块的关键技术有两个方面。首先是图像处理算法，通过使用OpenMV提供的丰富的图像处理函数，例如阈值分割、轮廓识别和颜色检测等，可以实现对各种环境光照条件下的路径进行精确识别和跟随。其次是控制驱动技术，OpenMV开发板支持使用Python编程语言进行控制，可以通过编写相应的控制代码，实现对机器人或智能车辆的运动控制和路径规划。

使用OpenMV循迹模块可以带来很多应用的好处。首先，它可以大大简化机器人或智能车辆的路径跟随和导航的设计和开发工作，节省开发者的时间和精力。其次，OpenMV的图像处理算法强大且灵活，可以应对各种环境和场景，具有很高的适用性和可扩展性。最后，OpenMV循迹模块还支持与其他传感器和模块的连接，可以进一步扩展和丰富机器人或智能车辆的功能。

总之，OpenMV循迹模块是一种实现机器人或智能车辆路径识别和跟随的高效、灵活的解决方案。它基于OpenMV开发板，通过图像获取、图像处理和控制驱动三个部分的配合，实现了路径导航的功能。通过使用OpenMV循迹模块，可以方便地设计和开发具有路径跟随能力的智能系统，适用于各种应用场景。

智能送药小车openmv循迹

智能送药小车openmv循迹是通过使用openMV摄像头进行循迹的一种方案。根据引用\[1\]中的描述，团队一开始计划使用openmv进行循迹和数字识别，但由于他们的openmv版本不能训练神经网络，所以他们采取了模板匹配识别数字和灰度传感器寻迹的折中办法。其中一位成员负责完成openMV模板匹配识别数字的部分，另一位成员负责stm32f4的工程创建小车的底层代码和运动控制。他们使用了平衡小车，加了一个万向轮和转弯差速控制。小车的硬件包括STM32F411CEU6、TB6612、车模（自带霍尔编码器减速电机）、LM2596、MPU6050、航模电池、openMV和K210。他们使用AD画小车底板。根据引用\[2\]，在摄像头部分，他们尝试过单独使用openMV进行循迹，但由于无法训练神经网络，他们放弃了这个方案。最终他们使用openMV进行寻红线、识别十字和识别黑白色块，并将处理好的数据传回单片机进行PID控制。根据引用\[3\]，他们最终选择了使用openMV4进行数字识别（使用模板匹配）和灰度传感器进行寻迹的方案，因为在控制智能车运动调试的过程中更加简单。他们还尝试了使用openARTmini进行数字识别加寻迹的方案，操作也很容易。总的来说，智能送药小车openmv循迹方案是通过使用openMV摄像头进行数字识别和灰度传感器进行循迹的方式来实现的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2021电赛F题智能送药小车方案分析(openMV数字识别,红线循迹,STM32HAL库freeRTOS,串级PID快速学习,小车自动...](https://blog.csdn.net/cubejava/article/details/121274043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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