树莓派结合OpenCV实现小球平衡控制及定位

通过结合树莓派、OpenCV计算机视觉库以及STM32F103单片机来实现对小球位置的识别与平衡控制。此项目不仅涉及到了硬件设计和组装，也包含了软件编程和视觉算法的实现，非常适合作为学习进阶的实践项目。 【项目详细知识点】： 1. 树莓派基础应用：树莓派是一种小型的单板计算机，适合用于教育和DIY项目。它具有GPIO接口，能够用于控制各种电子设备和模块。在本项目中，树莓派被用来搭载OpenCV进行小球的实时视觉识别。 2. OpenCV计算机视觉库：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在本项目中，OpenCV用于处理摄像头捕获的视频流，通过边缘检测等算法识别小球位置。 3. STM32F103单片机：STM32F103是STMicroelectronics公司的一款常用的Cortex-M3系列单片机，具有丰富的外设接口和较高的运算能力。项目中通过串口通信将小球位置数据发送给STM32F103单片机，由其来控制平衡系统的动作。 4. 串口通信：在本项目中，树莓派与STM32F103单片机之间通过串口通信交换数据。树莓派将小球位置信息通过串口发送给单片机，单片机根据这些数据控制执行机构以维持平衡。 5. 滑轨和舵机系统设计：滑轨用于提供小球运动的路径，舵机系统则负责驱动控制执行机构，两者构成了物理平衡控制的基础。设计中需要考虑舵机支架的安装、摇臂的转轴支撑以及力矩的调整。 6. 视觉定位方案：通过摄像头捕捉小球在滑轨上的图像，并利用OpenCV处理图像数据。项目中采用的定位方法包括沿滑轨方向截取一行像素，并将此像素行转换成向量图像进行分析。 7. 开发环境搭建：由于树莓派运行的是Linux系统，而开发者可能更习惯于Windows环境，因此需要在Windows端搭建Linux环境进行交叉编译。同时，需要在树莓派上安装OpenCV库，确保能够使用摄像头模块实时捕获图像。 8. 软件开发流程：涉及到树莓派端的摄像头图像采集、通过socket发送数据到Windows服务器端进行调试，并最终实现与STM32F103的通信。在调试过程中，以黑白640*480分辨率实现了每秒30帧的帧率，保证了系统的实时性。 9. 编程语言应用：项目开发中涉及到使用Python或C++等编程语言进行OpenCV的图像处理编程，以及对STM32F103单片机的C语言编程。 10. 项目实际应用场景：此项目可以作为工程实训、课程设计、毕设项目等，不仅能够让初学者了解硬件和软件的结合，还可以让他们学习到跨学科的技术知识和技能。 【文件资源列表】: ball_on_beam-code"