树莓派小车折线巡线PID

树莓派小车折线巡线PID是一个实现小车自动驾驶的算法。具体来说，它通过使用光电传感器来检测小车行驶的路线，然后使用PID控制算法来调整小车的方向，使其沿着预定的路径行驶。其中，P是比例项，用于调整小车的转向角度；I是积分项，用于消除系统误差；D是微分项，用于消除系统震荡。通过不断的调整PID参数，使小车的行驶更加准确和稳定。

相关问题

树莓派小车折线巡线PID代码

以下是树莓派小车折线巡线PID代码的示例，仅供参考：

import RPi.GPIO as gpio
import time

# 左右电机引脚
left_motor_pins = (17, 18, 27)
right_motor_pins = (22, 23, 24)

# 巡线传感器引脚
line_sensor_pins = (12, 16, 20, 21)

# PID参数
kp = 0.5
ki = 0.01
kd = 0.2

# 巡线状态
line_state = [1, 1, 1, 1]

# 巡线PID控制
def pid_control():
    error = 0
    for i in range(4):
        error += line_state[i] * (i - 1.5) * 2
    p = error * kp
    i = error * ki
    d = (error - pid_control.last_error) * kd
    pid_control.last_error = error
    return p + i + d
pid_control.last_error = 0

# 初始化GPIO
def init_gpio():
    gpio.setmode(gpio.BCM)
    for pin in left_motor_pins + right_motor_pins:
        gpio.setup(pin, gpio.OUT, initial=gpio.LOW)
    for pin in line_sensor_pins:
        gpio.setup(pin, gpio.IN)

# 控制左右电机
def set_motor(left_power, right_power):
    if left_power > 0:
        gpio.output(left_motor_pins[0], gpio.HIGH)
        gpio.output(left_motor_pins[1], gpio.LOW)
    else:
        gpio.output(left_motor_pins[0], gpio.LOW)
        gpio.output(left_motor_pins[1], gpio.HIGH)
    if right_power > 0:
        gpio.output(right_motor_pins[0], gpio.HIGH)
        gpio.output(right_motor_pins[1], gpio.LOW)
    else:
        gpio.output(right_motor_pins[0], gpio.LOW)
        gpio.output(right_motor_pins[1], gpio.HIGH)
    gpio.output(left_motor_pins[2], abs(left_power) * 255)
    gpio.output(right_motor_pins[2], abs(right_power) * 255)

# 读取巡线传感器状态
def read_line_state():
    for i in range(4):
        line_state[i] = gpio.input(line_sensor_pins[i])

# 主循环
def main():
    init_gpio()
    while True:
        read_line_state()
        pid_output = pid_control()
        set_motor(0.5 - pid_output, 0.5 + pid_output)
        time.sleep(0.01)

if __name__ == '__main__':
    main()

这是一个简单的折线巡线PID代码，具体的实现可能因车辆结构和巡线传感器的安装方式而有所不同。在使用时，需要根据实际情况进行调整和优化。

树莓派小车OPenCV黑色巡线

树莓派小车使用OpenCV进行黑色巡线的步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

import cv2
import numpy as np

2. 初始化摄像头：

cap = cv2.VideoCapture(0)

3. 设置颜色范围：

lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([180, 255, 30])

4. 循环读取摄像头图像：

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

5. 对图像进行预处理：

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
    blur = cv2.GaussianBlur(mask, (5, 5), 0)

6. 查找轮廓并绘制：

    contours, _ = cv2.findContours(blur, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(contours) > 0:
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        cv2.drawContours(frame, [max_contour], -1, (0, 255, 0), 2)

7. 显示图像：

    cv2.imshow("Line Detection", frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

8. 释放资源：

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这是一个基本的黑色巡线的示例代码，你可以根据实际情况进行调整和优化。