基于ROS的室内自主移动机器人设计

设计一款基于ROS的i室内自主移动机器人，根据机器人实际功能需求，选择基于四轮差速驱动的机器人底盘。该机器人以Jetson Nano为核心控制器，ArdunoMega2560板和驱动板为辅控制器，辅控制器采用一体化设计，将各功能子电路通过优化布局方式集成一块PCB扩展板，增加了辅控制器的可靠性和稳定性，并能减少了接线的数量。该机器i人利用ROS系统把机器人所用所要进行的一系列工程整合在一起，激光雷达为主要传感器。通过上位机（JetsonNanio）与下位机（Arduno板和驱动板）的通信，使下位机接收到上位机的消息，发送指令到驱动板，驱动板进行速度和方向的控制。ArdunoMega2560板接收上位机的指令后向电机驱动板传输信号，电机驱动板通过连接PWM端口来控制小车左右电机的转速，从而实现差速转向。通过测试，移动机器人通过激光雷达进行SLAM建图，实现机器人能够自主导航、自主避障等功能。     

移动目标追踪系统的设计及实现

移动目标追踪系统是实现一款智能小车对运动的物体进行识别、循迹、追踪等。采用智能路径规划方法,借助STM32主控制芯片,以其丰富的硬件资源为基础,连接可编程的OPENMV摄像头模块、电机驱动模块、电机和编码器,使用C语言进行控制编程,设计了一款移动目标追踪系统;摄像头对物体采集图像,计算出物体的坐标和物体与小车的距离,传给主控制器;主控制器将小车的坐标与小车到物体的距离作为PID算法的输入,通过优化后的PID算法调节PWM去控制电机运行,完成对物体的循迹、追踪。实验结果表明,在优化后的PID算法的控制下,无论物体是运动还是静止,小车都能够比传统的PID算法控制更加快速、稳定的追踪到物体,直到小车追踪到物体并且稳定的保持相对静止状态。     

基于树莓派的无线遥控移动机器人设计及运动控制

本文设计并开发了一种基于树莓派的无线遥控移动机器人,机器人使用手机作为控制端,控制系统以树莓派作为核心控制器,采用Python语言进行程序开发,机器人拥有小车底盘、电机驱动、机械臂、舵机驱动和超声波测距等多个功能模块。系统通过Wi-Fi实现了机器人与手机之间的信息交互,操作者可以无线远程遥控来实现机器人的移动、避障和物体抓取。     

基于MMA7361加速度传感器的重力感应遥控小车设计

系统由重力感应遥控板和被控小车两部分构成。遥控板部分通过MMA7361加速度传感器感知遥控板的倾斜方向和倾斜角度,通过ATmega8单片机内置A/D转换器获取传感器采集到的信息,经编码后,通过无线串口发送出去;被控小车通过无线接收模块接收到遥控板发送来的编码信息,由ATmega8单片机完成相应的解码工作,获取遥控板发出的控制信息,通过电机驱动模块对小车左右电机进行驱动,从而完成相应动作。经实际制作和检验,小车运动姿态与遥控板控制姿态高度协调,反应灵敏,满足设计要求。     

基于CCD的自动循迹小车的软件设计

为实现小车的自动循迹功能,分别采用飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128以及CMOS面阵图像传感器HQ7620模块作为主控制器和导向传感器,并结合一定的处理算法进行路径信息识别.单片机对摄像头采集到的路径图像信息进行存储、滤波、道路识别和最优路线计算后,发出控制信号以驱动小车的舵机和电机.在控制策略方面主要采用变参数、带死区的增量式数字PID控制器,使小车在行驶时的整体速度得以提高,系统性能更加稳定,灵敏度和鲁棒性也得到一定的改善.     

基于手势控制的智能小车研究与设计

采用深度学习的方法,通过电脑自带的单目摄像头获取得到多个帧的图片信息,利用YOLOV4-Tiny目标检测网络实现对手势特征的提取,最后将识别到的手势结果信息,由通信模块发送给小车单片机,小车通过解析收到的不同的手势信息,以此来驱动电机的运转从而控制小车的运行,已达到小车智能化运行效果。     

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.     

物品智能分类抓取机械臂

随着快递服务市场的渗透率越来越高,快递的分拣难度也随之上升,传统的人工分拣和半人工分拣人力成本较高,效率相对机器也会更低.提出了一种小型机械臂智能分拣模式,整个系统由树莓派统一控制,摄像头读取图像,PC处理图像,识别图像中的物料和二维码,计算出物料的三维坐标,并获取该物料的分类放置信息,然后由树莓派控制机械臂活动完成物...     

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。     

基于MC9S12XS128的智能循迹小车设计

设计一种基于MC9S12XS128单片机的智能循迹小车系统,以MC9S12XS128单片机为主控制器,采用HQ7620图像传感器采集路径信息,电机驱动模块采用BTS7960驱动芯片,采用100线光电编码器实时监测车速.根据对所采集图像信息的分析处理,主控制器实现对舵机的转向控制和后轮驱动力的动态分配,从而完成小车的智能循迹.     

基于多模态融合的人脸识别门禁系统设计

随着物联网的发展,生物识别技术被广泛的应用在各行各业,特别是安全相关的方面。本设计采用树莓派作为主控制器,将人脸识别与云服务结合起来,设计一种能够实时通信的基于AI多模态融合的智能门禁系统。其借助树莓派的摄像头模块,从摄像头抓拍人脸信息,上传云端进行人脸比对、活体检测、人脸识别,判断人脸信息是否符合。符合则驱动门锁打开,不符合就将照片上传到云端,并进行软件示警。     

基于树莓派的交互式WiFi控制小车

近年来,智能产品和无线技术的发展日益成熟,我们对智能小车有了创新的想法。本项目是基于树莓派的智能WIFI探测小车,以树莓派为主控核心,利用WiFi进行控制。小车采用了麦克纳姆轮,便于小车前后左右全方位移动,且舵机模块也可进行上下左右,每次按照固定的角度的转动,摄像头固定在舵机上从而收集外界信息并且进行实时图像传输,小车利用传感器检测温湿度、液化气和可燃气,并将数据上传至云平台。我们通过网页端操控小车和舵机的运动,并观察传输的图像和数据来达到监控探测的目的。     

基于手机APP的互联网远程视频监控系统设计与实现

随着社会的发展,远程视频监控在安防方面发挥举足轻重的作用。笔者研究设计了一套基于手机APP的远程视频监控系统。通过树莓派(RaspberryPi)3B+自带的V4L2接口读取视频数据,在树莓派端建立服务器,将采集的视频数据通过Socket编程传输到手机APP显示,并通过手机APP向树莓派发送指令,树莓派通过GPIO口控制摄像头下方的舵机,从而实现周围环境的全方位监控。     

基于TC264的智能小车控制系统

本文设计一种基于TC264单片机的智能小车控制系统。介绍智能小车系统结构设计:在车身前端部分安装摄像头传感器用来采集道路信息,并将道路信息传送给TC264单片机核心控制系统进行二值化处理,通过增量式 PID 算法传输PWM 信号给小车的电机运转,使得小车沿着采集到的道路前进,达到导向的目的。智能小车的硬件设计包括摄像头传感器模块、电机驱动模块、陀螺仪模块、核心电路板模块、电源电压供电模块等。软件设计包括 PID 控制算法、图像采集处理算法等。经实际调试,智能小车能自适应直线、弯道、坡道、圆环等各种复杂路况。     

基于CMOS摄像头智能循迹系统设计

本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程,以32位单片机STM32F103RCT6为核心控制器,通过单片机获得摄像头采集的路面信息和车速信息,采用数字PID控制策略和PWM控制技术,实时控制舵机转向和驱动电机根据路况进行调速,使智能小车沿标定的轨迹线快速平稳行驶.     

基于树莓派和ROS系统的智能语音导盲小车

设计了一种以树莓派为核心，借助ROS系统和阿里云平台，可以通过语音控制的智能小车。该小车利用激光雷达获得外界信息，实现建图和自主避障导航功能。此外，通过阿里云平台创建的智能语音识别项目可以使得盲人通过语音对小车下达指令进行控制。实验结果表明，设计的智能小车可以实现语音控制、自动避障和导航等功能。     

超声电机驱动的目标视觉跟踪系统设计与实现

设计了一种超声电机驱动的目标视觉跟踪系统.该系统通过对摄像头采集到的图像进行处理,对目标进行识别、提取其位置信息,在此基础上,利用模糊-PID控制方法经超声电机控制摄像头的偏转角对目标进行实时跟踪.实验结果表明:对超声电机采用这种复合控制的方法可以使跟踪系统获得较好的控制性能,其跟踪的快速性达到约0.2s,精度在±6mm以内.     

跟随型智能小车边缘计算的边云协同系统设计

本文研究自动跟随行人的智能小车,由于智能小车自身的计算资源十分有限,因此本文采用了边云协同方法来解决该问题.本文在树莓派上安装摄像头组成一台树莓派小车,利用云端计算机结合目标检测算法对小车采集到的视频流进行实时处理,将计算结果回传给智能小车以指导其运动.实验结果表明,该边云协同系统可以实现自动跟随行人,且实时性好,稳定性强.本文所提出的方法解决了智能设备自身运算能力不足的问题,可以为未来智能设备的研发提供参考.     

智能小车的循迹控制与实验

以S3C2440为主控制器、STM32为电机驱动控制器,构建智能四轮小车;使用光电传感器进行路径识别,循迹运动;通过STM32对小车电机的驱动、算法控制,对其控制算法优化,提高其在转弯时的灵敏度,循迹更准确;ARM2440嵌入式系统,使用PID控制算法对小车的运动进行模拟控制,使其以较快的速度循迹。     

基于树莓派车载平台网页实时动态表情识别系统

基于4WD树莓派车载平台,利用手机终端远程操控车载平台,调节树莓派摄像头进行信息采集,通过Django框架搭建的网页将采集信息以视频流形式进行网页远程访问,并结合Haar特征分析级联分类器人脸检测方式和背景去除算法对视频流中出现的人脸表情进行动态识别,最终对该对象表情进行识别,以对其健康情况进行评估.用于解决疫情防控中...