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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