智能小车循迹十字路口代码

智能小车循迹十字路口的代码通常涉及到路径规划、视觉传感器（如摄像头）处理和电机控制等部分。以下是一个简化的伪代码示例，展示了基本思路：

// 引入必要的库和模块
#include <ros/ros.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <sensor_msgs/image_message.h>
#include <geometry_msgs/Twist.h>

class CrossroadsTracker {
public:
    CrossroadsTracker() {
        // 初始化ROS节点
        ros::init("smart_car_tracker");
        ros::NodeHandle nh;
        
        // 创建图像通信和服务
        image_sub = nh.subscribe("/camera/image", 1, &CrossroadsTracker::imageCallback, this);
        cmd_vel_pub = nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("cmd_vel", 1);
    }

private:
    void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) {
        // 使用OpenCV处理摄像头图像
        cv_bridge::CvImage cv_img;
        cv_img = cv_bridge::toCvCopy(msg, "bgr8");

        // 分析图像，检测道路线并跟踪
        std::vector<cv::Point2f> lane_points = detectLanePoints(cv_img.image);

        // 根据车道点计算行驶方向和速度
        geometry_msgs::Twist twist = calculateTrajectory(lane_points);
        
        // 发布控制命令
        cmd_vel_pub.publish(twist);
    }

    geometry_msgs::Twist calculateTrajectory(std::vector<cv::Point2f> lane_points) {
        // 算法实现，例如PID控制器、线性/曲线运动等
        // ...
    }

    ros::Subscriber image_sub;
    ros::Publisher cmd_vel_pub;
};

int main(int argc, char **argv) {
    CrossroadsTracker tracker;
    ros::spin();
    return 0;
}

关键点包括：
1. **图像处理**：使用OpenCV读取和解析摄像头捕捉的实时图像，识别车道线或路标。
2. **车道点检测**：通过图像处理技术（如边缘检测、Hough变换等）确定车道边界上的关键点。
3. **路径规划**：基于车道点计算智能小车的行驶方向（如直行、左转或右转）和速度调整。
4. **电机控制**：将计算出的控制指令转换为`geometry_msgs::Twist`消息，发送给小车的电机驱动系统。