工创赛物流小车 openmv
时间: 2025-01-12 07:51:59 浏览: 189
### 使用OpenMV进行物流小车开发
#### 创建项目基础框架
对于基于OpenMV的物流小车,在开始之前需确保已安装必要的环境和工具链。一旦准备就绪,可以参照Arduino+OpenMV智能搬运物流小车的设计方案作为起点[^2]。此开源项目的特色在于其集成多种先进技术,适用于构建高效能的小型自主移动设备。
#### 配置硬件连接
为了使物流小车能够正常工作,需要合理安排各个组件之间的物理链接。通常情况下,这涉及到将电机驱动器、传感器以及其他外设正确无误地接入到OpenMV相机上。具体操作可参考STM32与OV7670摄像头模块配合使用的实例说明[^5],尽管这里提到的是不同型号的MCU,但接线原理相似,有助于理解整体架构搭建过程中的注意事项。
#### 编程逻辑实现
编程方面,重点在于让OpenMV具备图像处理能力的同时控制车辆行动路径。利用Python脚本可以直接在IDE内部编辑并上传至目标板卡执行。关于这一点,可以从ESP32-CAM图传探勘小车上借鉴经验[^1];虽然两者所采用的核心处理器有所区别,但在代码结构优化以及功能扩展上有许多相通之处。另外,考虑到实际应用场景的需求,可能还需要加入一些额外的功能模块,比如物体检测、避障算法等。
#### 测试与调整
完成初步编码之后,应该多次测试整个系统的性能表现,并根据反馈不断改进程序细节直至达到预期效果为止。值得注意的是,在每次更新固件前最好先备份当前版本以防万一。当确认一切运作良好后,则可以通过断开USB供电的方式令机器进入独立作业模式[^3]。
```python
import sensor, image, time
from pyb import UART
uart = UART(3, 9600)
def find_objects(img):
objects = img.find_blobs([(30, 100), (20, 60)], pixels_threshold=200, area_threshold=200)
if objects:
largest_blob = max(objects, key=lambda b:b.pixels())
uart.write(str(largest_blob.cx()) + "," + str(largest_blob.cy()))
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
find_objects(img)
```
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