stm32 openmv追球小车

时间: 2023-10-21 10:30:33 浏览: 240
要实现OpenMV追球小车,您需要以下组件: 1. STM32F4 Discovery板(或类似的开发板) 2. OpenMV Cam M7(或类似的视觉传感器) 3. 电机驱动器(L298N或类似的驱动器) 4. 电机(2个) 5. 麦克纳姆轮(4个) 步骤如下: 1. 配置STM32开发板和OpenMV Cam M7之间的通信。您可以使用UART或I2C进行通信。在STM32上编写代码以读取OpenMV Cam M7的数据并发送控制信号给电机驱动器。 2. 在OpenMV Cam M7上编写Python脚本,以检测球的位置。您可以使用颜色跟踪算法来检测球。一旦检测到球,OpenMV将向STM32发送球的位置。 3. 在STM32上编写代码,以使用麦克纳姆轮驱动器控制小车的运动。您可以使用PID控制算法来控制小车的速度和方向,以便追踪球。 4. 测试您的小车,并进行必要的调整和优化。 请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要进行更多的优化和调整,以确保小车可以准确地追踪球。
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stm32 openmv目标追踪小车

您好!对于实现STM32和OpenMV的目标追踪小车,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 准备硬件:使用STM32微控制器作为主控制器,将OpenMV相机模块连接到STM32上。 2. 安装OpenMV固件:根据OpenMV官方文档的指导,将适当的固件烧录到OpenMV相机模块中。 3. 编写STM32代码:使用STM32的开发环境(如Keil或CubeMX)编写代码,通过串口与OpenMV相机通信。您可以使用串口指令向OpenMV相机发送命令,并接收相机返回的数据。 4. 配置OpenMV相机:使用OpenMV官方提供的Python API,编写代码以实现目标检测和追踪功能。您可以使用OpenMV的视觉算法库进行目标检测,并将检测到的目标坐标发送回STM32。 5. 控制小车移动:根据OpenMV相机返回的目标坐标,编写STM32代码以控制小车的电机或舵机,使其朝向目标移动。 这只是一个简单的概述,具体的实现细节会根据您的具体需求和硬件配置而有所不同。希望对您有所帮助!如有更多问题,请随时提问。

stm32openmv巡黑线小车

STM32OpenMV是一款基于STM32微控制器平台的开源计算机模块,特别适合于物联网应用,如机器视觉和小型机器人项目。在巡黑线小车上,它通常会被用于作为控制核心,通过搭载摄像头和图像处理算法来识别黑色线条。具体步骤可能会包括: 1. **硬件准备**:你需要一块STM32OpenMV摄像头模组,连接到STM32主控板上,以及一些电机驱动电路来控制车辆运动。 2. **软件配置**:安装OpenMV库,这个库包含了预置的图像处理函数,可以方便地进行边缘检测、轮廓跟踪等操作。编写程序来获取摄像头画面,然后对图像进行二值化处理,找出黑线的位置。 3. **路径规划**:利用找到的黑线位置调整电机的驱动信号,让小车沿着黑线移动。可能还需要加速度计和陀螺仪来提高小车的稳定性。 4. **调试优化**:通过测试不断调整参数和算法,确保小车能够准确地沿着黑线行驶。
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# 基于Openmv的视觉跟踪小车 ## 一、实验原理及实验内容 ### 1.物体识别 本次实验目的是使得小车可以跟踪目标,故首先确定跟踪目标,由于小车整体框架从零开始搭建,并没有太多的金钱可以选择昂贵的摄像头,故本次实验的目标识别选择较为简单的方式以减少硬件压力。本次实验首先识别纯色物体,是完成对纯色物体识别之后更进一步选择跟踪AprilTag。 AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。 AprilTag内容主要包含三个步骤: 第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。 第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选,AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测,首先剔除非直线边缘,在直线边缘进行邻接边缘查找,最终若形成闭环则为检测到一个四边形。对四边形进行解码确定Apriltag标签。 第三步确定四边形的中心点作为要跟踪的三维左边点。 Openmv对以上步骤进行了函数封装,可以用img.find_apriltags()函数定位Apriltag标签,并且可以通过该函数的返回值的方法确定三维坐标和三维角度:可以用获取x轴坐标tag.x_translation(), tag.y_translation()、tag.z_translation()是y、z轴坐标 。 ### 2.云台追踪 openmv中搜索目标函数的返回值包括了目标物体中心的x、y坐标,原点是在图片的最左下角,就是说如果我们按照直接得到的坐标都是正的,但是我们要求云台追踪目标就是让目标始终出现在视野最中间,都是正的值我们无法判断图片到底是往哪边偏。为了解决这样的问题,我们只需要对得到的坐标进行简单的处理,openmv获得图片宽高都可以用函数获得,故已知图片宽width,高度height,目标中心点坐标x,y。按照相对比例来判断目标点在相机内的相对位置: $$ y1=y/height-0.5 $$ $$ x1=x/width-0.5 $$ 这样x1,y1就是我们最新获得的值,其取值范围均为[-0.5,0.5]。 为了实现云台始终追随目标,我们还需要将得到的坐标值转换为舵机旋转的角度,本实验云台为二自由度云台,如图1.1。下面的舵机控制偏航角与相机x轴相关,上面的舵机负责控制俯仰角与相机y轴相关,偏航角舵机的机械转角范围为[0,180],其中,当角度为0时,舵机朝向右侧,角度为180度时,舵机朝向左侧。俯仰角的机械转角范围为[90,180],其中,当角度为90度时,平台成水平,当角度为180度时,平台垂直水平面。 ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载,适合小白学习或者实际项目借鉴参考! 当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。 1.物体识别 本次实验目的是使得小车可以跟踪目标,故首先确定跟踪目标,由于小车整体框架从零开始搭建,并没有太多的金钱可以选择昂贵的摄像头,故本次实验的目标识别选择较为简单的方式以减少硬件压力。本次实验首先识别纯色物体,是完成对纯色物体识别之后更进一步选择跟踪AprilTag。 AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。 AprilTag内容主要包含三个步骤: 第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。 第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选,AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测,首先剔除非直线边缘,在直线边缘进行邻接边缘查找,最终若形成闭环则为检测到一个四边形。对四边形进行解码确定Apriltag标签。 第三步确定四边形的中心点作为要跟踪的三维左边点。 Openmv对以上步骤进行了函数封装,可以用img.find_apriltags()函数定位Apriltag标签,并且可以通过该函数的返回值的方法确定三维坐标和三维角度:可以用获取x轴坐标tag.x_translation(), tag.y_translation()、tag.z_translation()是y、z轴坐标 。 2.云台追踪 openmv中搜索目标函数的返回值包括了目标物体中心的x、y坐标,原点是在图片的最左下角,就是说如果我们按照直接得到的坐标都是正的,但是我们要求云台追踪目标就是让目标始终出现在视野最中间,都是正的值我们无法判断图片到底是往哪边偏。为了解决这样的问题,我们只需要对得到的坐标进行简单的处理,openmv获得图片宽高都可以用函数获得,故已知图片宽width,高度height,目标中心点坐标x,y。按照相对比例来判断目标点在相机内的相对位置: $$ y1=y/height-0.5 $$ $$ x1=x/width-0.5 $$ 这样x1,y1就是我们最新获得的值,其取值范围均为[-0.5,0.5]。 为了实现云台始终追随目标,我们还需要将得到的坐标值转换为舵机旋转的角度,本实验云台为二自由度云台,如图1.1。下面的舵机控制偏航角与相机x轴相关,上面的舵机负责控制俯仰角与相机y轴相关,偏航角舵机的机械转角范围为[0,180],其中,当角度为0时,舵机朝向右侧,角度为180度时,舵机朝向左侧。俯仰角的机械转角范围为[90,180],其中,当角度为90度时,平台成水平,当角度为180度时,平台垂直水平面。 ​ **图1.1** 算法上的实现,算法上的实现可以使用pd控制,pd控制较为稳定更适合舵机。我们已知(x1,y1)为当前目标的坐标,目的是将其移动到镜头中央,那么目标点为(0,0),我们获得了x轴的偏差以及y轴的偏差error_x,error_y上一次x,y偏差为error_x_last,error_y_last。假设此时舵机角度为yaw_now,pitch_now,那么有简化版增量式pd算法为

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