基于机器视觉的智能车追踪控制系统设计与实现

视觉追踪智能车控制系统的设计是一项前沿的研究工作，由朱有桃、谢伟和张志胜三位作者在东南大学机械工程学院完成。该系统的核心目标是提升智能车的追踪性能，特别是在复杂的环境中，如存在较小的黄色干扰区域。系统采用了ARM9处理器作为主要控制芯片，这是一种高性能、低功耗的嵌入式处理器，适合对实时性和响应速度要求高的应用。 机器视觉技术是该控制系统的关键，通过摄像头捕获视频信号，然后对图像进行分析，以追踪目标物体——黄色乒乓球的面积和视觉相对坐标。这样，智能车能够在视觉引导下，自动调整其运动路径，确保摄像头始终对准目标并保持一定距离。即使在目标不在视野内，智能车也会自主寻找并重新定位，体现了其追踪和寻迹的能力。 系统设计考虑了多种实际需求，包括应对光线变化、提高系统的可靠性，避免因硬件故障导致的系统崩溃和过热问题。实时性的保障尤为重要，因此在代码编写时注重简洁高效，以便于快速处理图像信息并作出精确的运动控制决策。此外，该系统设计具有良好的扩展性，预留了后续升级的空间，例如增加其他目标识别和语音控制功能，使其在未来有更多的应用场景和可能性。 总体方案设计分为两部分：一是明确追踪智能车的功能需求，如能在光照条件有限、干扰环境下稳定追踪黄色乒乓球，并且具备自我调整和恢复的能力；二是描述智能车系统的架构，包括摄像头作为视觉输入设备，ARM9处理器为核心的控制系统，以及与之交互的实时数据通信模块。通过这些组件的协同工作，视觉追踪智能车控制系统能够实现初步的感知、决策和动作执行，为人工智能和机器人技术领域的研究提供了实用且灵活的实验平台。