使用OpenMV实现智能小车岔路口与转弯识别技术

"该资源是关于2022年TI杯电子设计竞赛C题的解决方案，涉及智能小车跟随行驶系统的实现，主要利用OpenMV摄像头进行路径循迹、岔路口和转弯口的识别。系统通过调整阈值来识别红色线（可能代表赛道），并计算出中心偏移量和偏离角度，以便小车能正确行驶和转向。代码示例展示了如何使用OpenMV库进行图像处理，包括设置摄像头参数、二值化处理、镜头校正、线性回归以及矩形区域定义等步骤。" 在2022年的TI杯电子设计竞赛中，C题的核心任务是构建一个智能小车跟随行驶系统。这个系统需要具备路径循迹、岔路口识别以及转弯口判断的能力。为了实现这一目标，参赛者使用了OpenMV摄像头，这是一种嵌入式视觉传感器，能够进行实时图像处理。 首先，代码中定义了用于红色线检测的阈值`road_threshold`，这个阈值可以根据实际环境光线条件进行调整，确保能准确识别赛道边界。接着，定义了四个ROI（感兴趣区域）`roi1`，这些区域对应小车视野中的左、右、上边界，用于进一步的图像分析。 传感器初始化后，设置了水平镜像、垂直翻转、像素格式和帧大小。之后，跳过了100帧以稳定图像，然后关闭自动增益和白平衡，以避免环境光的影响。此外，还创建了一个UART对象，可能用于与小车控制系统或其他设备通信。 进入主循环后，每帧都会进行图像二值化处理，然后进行镜头校正以消除畸变。通过`get_regression`方法找到最佳直线（赛道中心线），并根据线性回归结果计算偏移量和角度误差。如果直线的倾斜角度大于100度，代码会进一步调整角度以适应计算。 通过对线性回归得到的直线进行分析，可以确定小车是否偏离中心线以及偏离的程度。例如，`rho_err`表示小车相对于赛道中心的偏移距离，而`theta_err`表示角度偏差。根据这些信息，可以控制小车进行相应的转向操作。 此外，通过检查ROI内是否有线，可以判断是否接近岔路口或转弯口。如果在左右边界或上方边界检测到线，`left_flag`、`right_flag`或`up_flag`会被设置，提示小车可能需要进行岔路口选择或转弯。 这个项目结合了图像处理、轨迹跟踪、角度计算以及决策算法，实现了智能小车在复杂环境下的自主行驶。对于学习嵌入式视觉和机器人控制的学生来说，这是一个很好的实践案例。