使用图像处理的障碍物跟踪器和跟随者机器人

随着机器人系统向自主监视机器人的发展，对更多智能思考机器人的需求变得非常必要。从视觉上跟踪一个物体的一个方面已经在这个项目中被采用了。从本质上说，这个项目致力于图像处理和自动驾驶机器人，并根据捕捉到的视觉效果，就像在机器视觉项目中一样。

这个项目将使用树莓派处理器板的计算目的和驱动机器人。安装在系统上的摄像头捕捉机器人前部的图像。通过监测传入的图像流，机器人能够自主地决定朝哪个方向前进。传入的视觉用图像处理技术处理。通过图像处理，机器人对目标的坐标进行识别，并沿着一条路径到达目标。

在这个项目中，我们用一个黄色的笑脸球来展示机器人的这种能力。无论何时把球放在机器人面前，它都会识别球的形状和颜色，并据此估计球从当前位置的方向，以及与球的大致距离。通过这些计算，它向球前进，并在球附近的一个位置停止。本项目通过图像处理的结果，论证了机器人具有自主目标跟踪能力和机器人驾驶能力。即使物体以可跟踪的速度移动，机器人也能跟踪物体。这样在先进技术的帮助下，目标跟踪和跟随机器人就可以实现目标的自主跟踪。

项目描述:

树莓派3 B:树莓派是一种微处理器，它有40个引脚和27个GPIO引脚，它有一个1g字节的RAM和一个SD卡插槽用于存储或ROM，它可以作为一个小型计算机进行低计算操作，它有一个双波段LAN，更快的以太网，蓝牙，它也有USB和HDMI端口连接设备。这个设备可以用作我们在这个项目中正在做的服务器。
微型SD卡:你将需要一个至少8g的SD卡为这个项目，这个SD卡被用作树莓派的ROM。使用32g或64g的
πTFT屏:使用仅为Pi指定的TFT触摸屏显示模块。
L293D汽车司机:你需要电机驱动器来驱动电机，因为微控制器只能在5V下工作，它只能给电机发送信号，但电机需要超过5V才能运行，这就是为什么我们使用电机驱动器。
直流电机:使用直流电机驱动机器人。
机器人底盘:使用坚固的底盘，可以承受一些严重的重量，你将需要一个底盘主和一个从。
李白电池:树莓派需要5V和2A的电源，可使用锂电池供电。使用2500mAh锂电池。
鼠标和键盘:您将需要它来控制、监视和配置Pi。
π相机:使用Pi相机捕捉静态图像、流媒体直播和视频记录。
超声波传感器:超声波传感器利用超声波来检测传感器与障碍物之间的距离。
射频发射机模块:该模块有一个编码器，它有助于将数据从并行通信数据格式转换为串行通信数据格式，然后使用射频传输该数据。
射频接收机模块:该模块自带解码器，对接收到的数据进行解码，使Arduino能够理解接收到的数据。

项目实施:

安装树莓操作系统到SD卡中，启动树莓派。
在树莓派中安装Python IDE 3。
连接Pi相机，并在设置中启用相机选项。
下载Pi相机的OpenCV软件，并以daemon模式运行。
编写shell脚本，在终端执行目标检测命令，障碍物时检查直播和录像。
写一个python程序，用它你可以拍照，也可以跟踪检测到的对象，你也可以拍摄视频的对象被检测到。机器人必须在传感器和物体之间保持最小距离，所以如果物体向前或向后移动，机器人也应该移动以跟踪它。
你可以通过发射机或控制器在2公里半径内控制机器人。

项目简介:树莓派在配置好并安装好所有所需的软件后，就可以用作物体跟踪器并记录物体运动的视频。

软件要求:

Raspbian OS (Debian Linux):树莓派操作系统基于Linux，树莓派也兼容Windows和IOS，但更喜欢任何基于Linux的操作系统
Python IDE 3:Python IDE 3是一个编译器，你可以在这里编写和编译Python程序。

编程语言:

使用图像处理开发障碍跟踪器和跟随机器人所需的工具包:

你将通过使用图像处理学习障碍物跟踪器和跟随机器人的技术:

使用图像处理的障碍物跟踪器和跟随者机器人

项目描述:

项目实施:

软件要求:

编程语言:

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