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基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车

AutoRun-Car

基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车
作者：三无小组
视频请点击:https://youtu.be/4E3luEluiFE

基本需求

raspberry pi3
小车模块
笔记本电脑
树莓派官方摄像头

环境要求

树莓派：rasbian系统
电脑：opencv2.45
numpy

具体原理

道路检测

本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。

标识牌检测

使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。

障碍物检测

超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了

距离测算

采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。

代码使用

注释有写代码的具体使用，请自行阅读。