基于视觉传感器的智能小车标志识别系统

基于光电传感器的智能小车自动寻迹控制系统宁慧英【摘要】在智能车自动寻迹系统中,自动寻线、避障及速度控制是智能车自动寻迹控制的基本功能.用于检测路径引导线的光电传感器阵列采用发光二极管和光敏电阻制作,检测车速和障碍物的功能则采用反射式红外光电传感器FS-359F实现,采用单片机STC12C5A60S2作为控制器,通过PWM控制方式对驱动电机进行调速,并根据路面和车速信息进行转向控制.试验表明,采用上述光电传感器的智能小车寻迹控制系统实现了智能小车沿路径引导线自动避障行驶.系统体积小、成本低、性能稳定可靠.%In automatic rail guided system for Intelligent smallcar,automatic rail guidance,obstacle avoidance and car speed detection are three fundamental functions. The photoelectricity sensors array for path rail detection were made by optodiodes and optoresisters. The function of detecting speed and obstacle was realized by reflective optoelectric sensors FS0359F. The MCU STC12C5A60S2 were used as central control unit, which output PWM signals to adjust the speed of driving motors and control the moving direction of small car by road environment and car speed information. The experiments show that the automatic rail guided control system has realized automatic moving control with rail guidance and obstacle avoiding for the intelligent small car. It is a system of low cost,small size and stable fuction.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】3页(P108-110)【关键词】智能车;光电传感器;自动寻迹控制【作者】宁慧英【作者单位】沈阳职业技术学院电气工程系,辽宁沈阳110045【正文语种】中文【中图分类】TP273.5;TP290 引言智能车又称轮式移动机器人，能够按预设模式在特定环境中自动移动，无需人工干预，可应用于科学勘探、现代物流等方面。

基于STM32和机器视觉的AGV小车设计与实现AGV（自动引导车）是一种能够在无人操作的情况下自主导航、运输物品的智能机器人。

为了提高AGV小车的智能化水平和运行效率，本设计将基于STM32单片机和机器视觉技术来设计和实现AGV小车。

首先，本设计将使用STM32单片机作为AGV小车的主控芯片。

STM32是一款由STMicroelectronics公司推出的高性能、低功耗的32位单片机，具有丰富的外设和强大的运算能力，非常适合用于AGV小车的控制和运算。

其次，本设计将使用机器视觉技术来实现AGV小车的感知和导航功能。

机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过摄像头和图像处理算法来识别和跟踪物体。

AGV小车将搭载一台高分辨率的摄像头，并通过STM32单片机对摄像头捕获的图像进行处理和分析，以实现对环境的感知和对路径的导航。

具体实现方案如下：1.硬件设计：a.AGV小车将采用双电机驱动的双轮差速驱动方式，以实现灵活的运动控制。

b.AGV小车将搭载一台高分辨率的摄像头，用于捕获环境图像。

c.AGV小车将搭载STM32单片机作为主控芯片，并连接驱动电路、传感器等外设。

2.软件设计：a. 使用STM32CubeMX软件进行项目初始化和驱动配置，包括GPIO、TIM、USART等外设的初始化设置。

b. 使用HAL库或者CubeMX生成的初始化代码进行底层驱动开发，包括电机驱动、串口通信等功能。

c. 使用OpenCV等机器视觉库进行图像的处理和分析，包括目标识别、路径规划等功能。

d.使用PID算法对AGV小车的速度和方向进行闭环控制，以实现精确的导航和定位。

3.实现步骤：a.通过摄像头捕获环境图像，并传输给STM32单片机进行处理。

b.在STM32单片机上进行目标识别算法的开发，将识别出的目标物体的位置信息传输给控制器。

c.在控制器上根据目标物体的位置信息进行路径规划，生成对应的运动控制指令。

d.控制器将运动控制指令传输给STM32单片机，通过驱动电路对电机进行控制，实现AGV小车的导航。

智能小车目标识别跟踪系统的设计作者：张岚来源：《中国新技术新产品》2015年第22期摘要：随着经济水平的飞速发展和科学技术的不断提高，电子设备的智能化将成为当今时代的发展趋势。

本文首先介绍了智能小车目标识别跟踪系统的组成，在此基础上详细介绍了智能小车对目标的识别以及跟踪系统的设计。

关键词：智能小车；识别；追踪中图分类号：TP23 文献标识码：A随着科学技术在工业智能控制领域的不断应用，对特定目标的识别和跟踪技术日渐趋近成熟。

通过使用单片机、ARM等高速控制芯片对车载摄像模块进行配置，即可实现图像的快速捕获；再将捕获的图像信息通过无线通讯的方式传送到计算机，对其进行信息处理和判断，即可判定出小车的运动方向。

此过程实现了通过无线通讯的方式下发运动方向指令，从而达到对特定目标的识别和跟踪的目的。

1 智能小车识别跟踪系统组成系统主要由智能小车（包含摄像头模块）、数据收发终端和计算机三个部分组成。

其中，智能小车和数据接收终端采用2.4GHz的无线进行通讯，数据收发终端采用网口和计算机进行通讯，计算机上安装有C++开发的图像处理和控制界面。

智能小车识别跟踪系统结构示意图如图1所示。

1.1 智能小车通讯模块目前无线通讯模块有很多，如红外、蓝牙、Zigbee和NRF24L01的无线模块等几种。

红外技术：红外是家庭无线控制网络可以选择的一个技术，设备简单，价格低廉，很容易推广。

由于波长短，障碍物衍射能量差，必须使控制器和接收机在可视范围内，并且通信角度不大于35°。

另外一个特点是通信距离短，一般最大10m，因此，这种模式仅适用于点对点的沟通、无障碍、短距离，不容易建立广泛的家庭通信网络。

蓝牙技术：蓝牙技术是一种低成本，短距离，点对点和点对多点通信的技术，支持无线通信技术。

蓝牙技术的主要目的是交换数据和语音信号，传输协议过于复杂，芯片成本较高。

ZigBee技术：ZigBee是一种短距离、低功率、低速率、低成本的无线通信技术，通讯距离几百米内。

agv小车原理AGV小车原理。

AGV（Automated Guided Vehicle）是一种自动导引车，它能够在不需要人工操控的情况下，按照预设的路线和程序，完成货物的搬运和运输任务。

AGV小车是利用先进的导航技术和自动控制技术，实现对物料的自动搬运和运输，广泛应用于仓储、物流、生产线等领域。

本文将介绍AGV小车的原理及其工作过程。

AGV小车的原理主要包括导航系统、传感器系统、控制系统和动力系统。

首先是导航系统，AGV小车通常采用激光导航、磁导航、视觉导航等技术，通过地面标识、磁条、激光反射器等设备进行定位和导航。

其次是传感器系统，AGV小车配备了多种传感器，如激光传感器、红外传感器、超声波传感器等，用于检测障碍物、识别地标、测量距离等功能。

控制系统是AGV小车的大脑，通过预先设定的程序和算法，实现对小车的路径规划、速度控制、动作执行等功能。

最后是动力系统，AGV小车通常采用电池、超级电容等作为动力源，驱动车轮或履带进行运动。

AGV小车的工作过程一般包括路径规划、定位导航、障碍物避障、动作执行等步骤。

首先，根据任务需求和环境条件，系统对小车的路径进行规划，确定起点、终点和途经点等信息。

然后，小车利用导航系统进行定位和导航，沿着预设的路径行驶，同时通过传感器系统检测周围环境，避开障碍物。

在行驶过程中，控制系统实时监测小车的状态，调整速度和方向，确保安全和高效地完成任务。

最后，小车到达目的地后，根据任务要求执行相应的动作，如装卸货物、与设备对接等。

AGV小车的原理和工作过程决定了它具有高效、灵活、安全的特点。

相比传统的人工搬运和叉车搬运，AGV小车能够实现自动化操作，提高搬运效率，降低人力成本，减少货物损坏和事故风险。

同时，AGV小车还能够根据任务需求和环境变化，灵活调整路径和动作，适应不同的工作场景和任务要求。

总之，AGV小车是一种基于先进技术的自动化搬运设备，其原理和工作过程体现了先进的导航、传感、控制和动力技术。

智能小车运动控制系统的研究与实现随着科技的不断发展，智能化成为现代车辆的重要特征之一。

智能小车作为智能车辆的一种重要体现形式，因其具有体积小、便于携带、反应灵敏等特点，在军事、救援、测绘等领域得到广泛应用。

智能小车的核心技术是运动控制系统，它负责实现小车的运动控制和路径规划等功能。

因此，研究智能小车的运动控制系统具有重要意义。

智能小车是一种具有高度集成度和智能化水平的车辆。

它通常由传感器、控制器、执行器等组成，通过复杂的控制算法来实现对小车运动的智能控制。

智能小车可以根据预先设定的路径自动行驶，也可以通过遥控器或计算机进行远程控制。

智能小车的运动控制系统主要由传感器、控制器和执行器三部分组成。

传感器负责采集小车的速度、位置等信息，控制器根据采集的信息通过控制算法实现对小车的运动控制，执行器则根据控制器的指令驱动小车运动。

智能小车的运动控制系统采用闭环控制原理。

控制器根据传感器采集的速度、位置等信息，与预设的参考值进行比较，产生控制误差。

控制器根据误差大小，通过控制算法计算出相应的控制量，执行器根据控制量驱动小车运动，从而减小误差。

本文所研究的智能小车采用履带式底盘，配备有红外线传感器、超声波传感器、编码器等。

控制器采用Arduino板卡，执行器采用直流电机和舵机。

通过实验验证，本文所研究的智能小车运动控制系统可以实现以下功能：（1）自动行驶：小车能够根据预设路径自动行驶；（2）遥控控制：可以通过遥控器对小车进行远程控制；（3）障碍物避让：小车能够感知障碍物并自动避让；（4）路径规划：小车能够根据地理信息进行路径规划。

实验结果表明，本文所研究的智能小车运动控制系统具有较高的控制精度和响应速度，能够在不同的环境和场景下对小车进行精确控制，为智能小车的广泛应用提供了技术保障。

本文对智能小车的运动控制系统进行了研究与实现，取得了以下成果：（1）设计了智能小车的系统框架和运动控制原理；（2）实现了高精度、快速响应的运动控制系统；（3）通过实验验证了运动控制系统的功能和效果。

2010-2011 第二学期光电传感技术院系电子工程学院光电子技术系班级科技0803班姓名熊浩学号********班内序号10考核成绩基于光电传感器的自动循迹小车设计摘要新一代汽车研究与开发将集中表现在信息技术、微电子技术、计算机技术、智能自动化技术、人工智能技术、网络技术、通信技术在汽车上的应用。

智能汽车是是现代汽车发展的方向。

本系统采用光电传感器作为道路信息的采集传感器，单片机为控制系统的核心来处理信号和控制小车行驶。

MC9S12系列单片机在汽车电子控制领域得到广泛应用。

本论文是利用Freescale的MC9S12XS128微控制器对智能车系统进行设计。

智能车系统设计包括硬件电路和控制软件系统的设计。

关键字：智能车；光电传感器；自动循迹；控制算法；PID；引言自动循迹智能车是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。

除了特殊潜在的军用价值外，还因其在公路交通运输中的应用前景受到很多国家的普遍关注。

近年来其智能化研究取得了很大进展，而其智能主要表现为对路径的自动识别和跟踪控制上。

路径跟踪问题的研究正吸引着国内外计算机视觉、车辆工程与控制领域学者们越来越多的注意，得出了很多有意义的成果。

这些方法可分为两类，即传统控制方法和智能控制方法。

传统控制方法多建立在精确数学模型基础上，而自动引导车系统具有复杂的动力学模型，是一个非线性、时延系统，由于各种不确定因素的存在，精确的数学模型难以获得，只能采用理想化模型来近似，所得到控制律较为繁琐，给实际应用造成不便。

随着近年智能控制论的兴起，一些智能控制方法如模糊控制，神经网络等逐步走向完善，尤其是模糊控制理论在很多地方显示出相当的应用价值，以此为基础，设计新概念的控制器受到人们很大关注。

同时，人们也正考虑这在各种方面包括硬件和软件的综合技术开发和研究探索，智能车的技术将会趋于成熟并得到广泛的应用。

本课题利用传感器识别路径，将赛道信息进行存储，利用单片机控制智能车行进。

2024 agv小车与机器视觉2024年，AGV小车技术与机器视觉的结合迈入了新的阶段。

AGV小车（自动引导车）作为一种无人驾驶的智能运输工具，在物流、仓储和制造业等领域发挥着重要的作用。

而机器视觉技术则是一种模拟人类视觉系统的人工智能技术，它能够使机器识别、分析和理解图像信息。

AGV小车利用机器视觉技术可以在不需要人工干预的情况下实现自主导航和环境感知。

通过搭载摄像头和传感器，AGV小车能够实时获取周围环境的图像数据，并通过机器学习算法对这些图像数据进行处理和分析。

通过对比和匹配，它可以确定自身位置、识别障碍物、辨别目标物品并采取相应的动作。

在物流行业中，AGV小车与机器视觉技术的结合可以实现仓库内部的自动化操作。

AGV小车可以通过机器视觉识别货架上的商品，并在不同货架之间进行搬运。

通过与仓库管理系统的连接，AGV小车可以根据订单信息自主选择最佳路径，并将货物按照指定的顺序送达目的地。

这样不仅提高了仓库的工作效率，还降低了人工操作的成本和错误率。

在制造业领域，AGV小车的应用也十分广泛。

通过与机器视觉技术的结合，AGV小车可以在生产线上自动检测和识别产品的质量问题。

它可以通过视觉传感器检测产品表面的缺陷或异常，并及时进行报警或采取相应措施。

这样可以提高产品质量的稳定性和一致性，减少不良品的产生，提高生产效率。

除了在物流和制造业中的应用，AGV小车与机器视觉技术的结合还可以在其他领域发挥作用。

在医疗领域，AGV小车可以利用机器视觉技术辅助进行病房巡视，帮助医护人员及时发现病人的异常情况。

在农业领域，AGV小车可以通过机器视觉技术检测和分析农作物的生长情况，帮助农民制定最佳的种植和管理方案。

总而言之，AGV小车与机器视觉技术的结合将在2024年带来更多创新和进步。

这种技术的应用范围广泛，能够提高工作效率，降低人工成本，改善生产质量。

随着技术的不断发展，相信AGV小车与机器视觉技术的结合将在未来发挥出更大的潜力。

自动跟随小车原理自动跟随小车是一种能够自主移动、跟随目标物体或人的智能小车，它具有广泛的应用前景，可以用于自动化仓储、物流配送、智能家居、医疗护理等领域。

本文将介绍自动跟随小车的原理和实现方法。

一、自动跟随小车的原理自动跟随小车的原理是基于机器视觉和机器学习技术的。

它通过摄像头或激光雷达等传感器获取目标物体或人的位置信息，然后通过计算机视觉算法识别目标物体或人的特征，最终控制小车的运动方向和速度，实现自动跟随。

具体来说，自动跟随小车的原理包括以下几个方面：1. 目标检测自动跟随小车需要通过传感器获取目标物体或人的位置信息，这就需要进行目标检测。

目标检测的方法有很多种，包括基于颜色、形状、纹理等特征的检测方法和基于深度学习的检测方法。

其中，基于深度学习的检测方法目前已经成为主流，它可以通过卷积神经网络（CNN）等模型对目标物体或人进行高效准确的检测。

2. 特征提取目标检测只是获取了目标物体或人的位置信息，还需要对目标进行特征提取，以便后续的跟随控制。

特征提取的方法也有很多种，包括基于边缘、角点、SIFT、HOG等特征的提取方法和基于深度学习的特征提取方法。

其中，基于深度学习的特征提取方法可以通过卷积神经网络等模型对目标物体或人进行高效准确的特征提取。

3. 跟随控制特征提取之后，就可以进行跟随控制了。

跟随控制的方法有很多种，包括基于PID控制器、模糊控制、神经网络控制等方法。

其中，PID控制器是一种经典的控制方法，可以通过对跟随误差进行反馈控制来实现小车的自动跟随。

二、自动跟随小车的实现方法自动跟随小车的实现方法主要包括硬件设计和软件设计两个方面。

1. 硬件设计自动跟随小车的硬件设计需要包括以下几个部分：（1）底盘设计底盘是自动跟随小车的基础，它需要具备足够的稳定性、承载能力和灵活性。

底盘的设计需要考虑车轮的数量、大小、材质、形状等因素，以及底盘的结构和连接方式等因素。

（2）传感器设计传感器是自动跟随小车获取目标物体或人位置信息的关键部件。