OV7620摄像头下的视觉导航智能车控制算法探讨

本文主要探讨了基于OV7620摄像头的视觉导航智能车设计和控制算法的研究。作者汪兵和鲁华在安徽大学江淮学院于2013年4月进行了这项工作。随着计算机和电子行业的飞速发展，图像处理技术在机器人领域尤其是视觉导航技术中的应用越来越广泛，成为了研究的热点。 在研究背景部分，文章首先概述了机器人视觉导航的历史，强调了其自20世纪60年代以来的发展，如早期的多面体积木世界理解研究，以及目标制导、图像并行处理等关键技术的发展。本文针对的是路径识别在机器人视觉导航中的应用，通过OV7620摄像头采集和处理图像。 在图像处理技术章节，作者详细介绍了预处理过程，包括图像采集系统的设计，使用OV7620摄像头捕捉实时图像，然后通过动态阈值计算、3x3均值滤波、灰度直方图分析来去除噪声、提取边缘并分析图像纹理。接着，Hough变换被用于进一步定位导航线和曲率等关键信息。 核心部分是基于PID（比例积分微分）闭环控制的智能车设计。该章节详述了硬件平台，包括智能车的车体结构和控制电路板，强调了电机和舵机的PID控制策略，分别实现了对车辆直线行驶、转弯、交叉路口路径跟踪的精确控制。每个实验都配以实际操作和结果分析，展示了闭环控制的有效性。 文章的最后一章总结了整个研究，回顾了主要研究成果，包括视觉导航系统平台的建立，数据采集处理方法，以及PID控制在智能车中的应用效果。同时，对未来的研究方向进行了展望，可能涉及更高级别的视觉算法和更复杂的环境适应性。 这篇论文深入研究了视觉导航技术在智能车中的实际应用，从图像获取、预处理到控制算法设计，为机器人领域的视觉导航提供了实用的解决方案和技术基础。