基于MM32和ESP32的智能巡线清洁小车的设计

研究目标是设计出一款自主识别赛道、扫拖一体的智能联网清洁小车。项目的主要内容包括小车智能控制系统与图像识别系统，该系统以MM32F3277G9P核心板作为控制核心，采用二值化摄像头进行路径信息采集，并用PID算法和记忆算法实现路径最优，利用小车前后端安装扫把和拖把用于赛道地面的清洁消毒。该项目使用ESP32-S3 CAM进行无线通讯，小车基于百度智能云对物品进行识别，反馈扫入物品图像于网页。在任务结束后，小车可自行返回充电处无线充电。最终使小车实现自动循迹和图像识别反馈功能，完成清洁任务。     

基于ROS的自导航垃圾识别智能移动小车设计

本课题主要设I计了一款基于etsonnano硬件平台的自导航智能移动小车，该小车主要由导航定位和图像识别所组成。小车搭载的传感器有激光雷达、MU和摄像头，基于ROS机器人操作系统开发，采用cartographer算法实现SLAM建图，通过STM32对小车底层驱动控制，实现自主导航。采用YOLOv5目标检测算法，对不同垃圾进行精准识别。     

基于51与K66双芯片的智能小车控制系统

本文提出一种新的智能小车主动及被动控制手段,采用STC89C51RC与K66双芯片实现对智能小车的控制.运用蓝牙通信技术实现通过手机端APP控制小车进行基本动作,同时利用超声波测距技术实现小车自动避障.此外,还加入了红外探测传感器以实现小车的自动循迹,结合低功耗的MT9V032摄像头,利用图像识别技术实现了信标灯寻的.实验测试结果表明该移动小车在光照条件适当的情况下具备良好的循迹性能,在小车速度为20 cm/s时避障准确率达到99%,能够以3.1 m/s的稳定速度识别到直径为7.85 m辐射范围内的信标灯.     

基于WiFi的可实时视频同传的探测小车

为了在高温、有毒等特定环境下进行视频图像数据、气体参数等环境状态的检测,本文设计一种基于单片机的可实时视频同传的探测小车.Windows监控端通过DB120无线路由器与单片机 STC89C52控制中心通信,发送控制信号给电机驱动模块 L298 N、LED模块,实现小车转向、进退及灯光的控制;摄像头模块、温度传感器模块进行视频数据、温度数据的采集,并实时回传给 Windows监控端.     

基于OpenMV的智能交通装备

为对智能交通系统进行研究,针对人、车及路的矛盾设计制作了一套低成本的实验室级别的智能交通系统装备。该系统包括小型城市模拟场景和智能小车,根据OpenMV的机器视觉模块,通过OV7725摄像头采集实时路况信息,以STM32单片机作为系统的控制核心,采用图像识别算法实现对智能小车行驶速度与方向的控制。通过调试验证,实现了模拟环境中小车自主巡线行驶、对红绿灯信号作出反应以及实时避障等功能,系统具有一定的实时性、安全性和可靠性。     

基于树莓派的智能交通系统研究

将道路CSI摄像头拍摄的监控图像发送给树莓派,树莓派基于OpenCV视觉库进行图像识别和存储数据.树莓派通过串口连接STM32控制板,控制STM32引脚来选择红绿灯配时方案.树莓派和手机APP通过WiFi网络和服务器进行交互,使APP可实现实时监控当前道路情况,并进行语音提醒的功能.尽力解决早高峰和晚高峰道路通行量不对称而带来的交通拥堵问题,减小潮汐效应,实现城市交通管理的人性化.     

基于单片机的WiFi智能小车设计

WIFI视频智能小车由马达、小车底盘、电机驱动、舵机、摄像头、无线路由器、控制主芯片MC9S12XS128MAL、电源等主要硬件构成.WiFi视频智能小车利用电脑或手机等配备无线网卡的设备连接路由器,在上位机软件上显示摄像头采集到的通过无线路由器转发的实时视频数据,通过无线路由器将指令转发给主芯片处理,主芯片控制电机驱动就可以完成小车前后左右的动作.     

基于图像识别的虚拟翻书系统

设计了一种基于图像识别的虚拟翻书系统,采用普通摄像头作为传感器捕获人的手势动作,并利用图像识别技术和计算机视觉技术实现虚拟翻书效果.该系统具有虚拟触摸功能,可以点击播放页面中的视频、语音等.     

基于OpenCV前景检测的循迹算法

目前很多各种各样的循迹算法都是基于可移动的,固定在移动物体上的摄像头,这样很多时候都造成摄像头所能拍摄的范围不广。考虑到这一点,利用外部的摄像头去控制小车的循迹,增大其能看到的范围,基于OpenCV的前景检测,利用多次重复拍摄并且与背景做差的方法得到小车实时位置,并据此进行实时修正以减少范围大了之后精度可能降低的缺点。设计出一个多次拍摄的图像进行全局帧差的算法,从而对小车进行定位,再向小车发出命令修正实际的方向误差。     

基于颜色识别的智能小车集群控制

在现代自动控制领域,物体的定位与识别中常使用大量专用的传感器设备,但基于摄像头的颜色识别控制具有特殊的价值。本文中所实现的系统采用Samsung Exynos4412Cortex-A9四核处理器作为摄像头设备的控制器,对采集到的图像数据进行快速处理之后,将控制指令发送给STM32控制模块,通过相应的指令确认和数据流校验之后将指令通过nRF模块发送给接收小车,来控制小车群的运动。设备测试结果表明,摄像头采集到的颜色数据足以区别不同小车,且各功能模块运行稳定,实现了集群控制小车的各项功能。