视觉巡线小车（STM32+OpenMV）—

视觉巡线小车（STM32+OpenMV）——技术总结

在现代机器人技术中，视觉巡线是一种常见的导航方式，它允许机器人通过识别和跟踪地面上的线路来自主导航。本文将总结使用STM32微控制器和OpenMV视觉模块来实现视觉巡线小车的关键技术和步骤。

引言

视觉巡线小车是一种基于视觉识别技术的智能机器人，它能够通过摄像头捕捉到的图像信息来识别和跟踪预设的路径。STM32是一款高性能的微控制器，而OpenMV则是一款专为机器视觉设计的模块，两者的结合为视觉巡线小车提供了强大的硬件支持。

系统设计

硬件组成

STM32微控制器：作为小车的大脑，负责处理来自传感器的数据并控制小车的移动。
OpenMV视觉模块：用于捕捉图像并进行图像处理，识别巡线。
电机驱动模块：控制小车车轮的转速和方向。
电源模块：为小车提供稳定的电源。
车轮和车架：构成小车的物理结构。

软件设计

图像处理算法：使用OpenMV的图像处理库来识别线路。
控制算法：基于图像处理结果，通过PID控制算法调整小车的方向和速度。
通信协议：STM32与OpenMV之间的数据交换协议。

图像处理

色彩识别

使用OpenMV的彩色识别功能，可以设置特定的颜色阈值来识别线路。例如，如果线路是蓝色的，可以设置蓝色阈值来过滤图像中的蓝色部分。

边缘检测

边缘检测是识别线条位置的关键技术。通过Canny算法或其他边缘检测算法，可以找到图像中线条的边缘。

控制算法

PID控制

PID控制器是一种常见的反馈控制器，它根据误差来调整控制量，以达到稳定控制的目的。在视觉巡线小车中，PID控制器用于调整小车的行驶方向，使其保持在线路的中心。

代码实现

OpenMV图像处理代码

import sensor, image, timesensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)    # Set frame size to QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time = 2000)      # Wait for settings take effect.
clock = time.clock()                 # Create a clock object to track the FPS.while(True):clock.tick()img = sensor.snapshot()          # Take a picture and return the image.# Color Trackingfor blob in img.find_blobs([BLUE], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())# Edge Detectionedges = img.to_grayscale()edges = edges.find_edges(threshold=50)img.draw_edges(edges, color=(255,0,0))# Print FPS.print(clock.fps())

STM32控制代码

#include "stm32f4xx_hal.h"void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
static void MX_TIM2_Init(void);int main(void)
{HAL_Init();SystemClock_Config();MX_GPIO_Init();MX_TIM2_Init();while (1){// PID Control Logic Here}
}void SystemClock_Config(void)
{// System Clock Configuration Code
}static void MX_GPIO_Init(void)
{// GPIO Initialization Code
}static void MX_TIM2_Init(void)
{// TIM2 Initialization for PWM Output
}