{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','https://www.xiaopingtou.cn/data/attach/logo/logo.png', '推荐 lcw_swust 的问题《[LCW_DIY]基于STM32F407的图像处理模块应用之五：智能小车》','https://www.xiaopingtou.net/q-157761.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
小车采用N20电机四轮驱动，转弯不怎么顺畅，有时会有一个
轮子悬空使得力量下降，楼主觉得还是应当弄一个万向轮
（或全向轮）做成三轮车的样子才好。
驱动电机采用了L9110，挺坑的，这芯片用于PWM调速（20KHz
左右）的时候发烫，准备购买DRV8833将之替换。
同侧两个电机并联，每100ms里关闭PWM 1ms，采样电机两端
电压，用于测速，采用PID算法（其实只用到了I）使转速稳定。
此小车有两个模式，循线模式和跟随模式。
开机时如果检测到黑块则为循线模式，否则为跟随模式
循线：
最下方10行求平均值avg，以avg/2为阈值作二值化处理，
计算黑点的面积和重心，面积大于一定值则根据重心偏离中心
的距离去控制电机转向。
跟随：
在小车停止时，两次采集的图像的中上方区域求差，当差
值超出平均值一定范围时认为图像有变化，并统计有变化的区
域的坐标范围，控制小车移动、转向，使图像中心对准横向变
化区域中心和//纵向变化区域下端。
（目前水平有限，只能在小车停止时去计算变化区域，所以
小车是走走停停，而且影子和反光也会有影响，所以不怎么可靠）
（库文件、摄像头模块电路图请去以前的帖子里下载：
“[LCW_DIY]基于STM32F407的图像处理模块应用之一：抢红包外挂 ”
https://www.amobbs.com/thread-5690278-1-1.html）
程序：
程序.rar
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2018-5-30 09:31 上传
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电路：
电路.rar
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视频：
VID_20180530_084457~1.rar
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VID_20180530_083252~3.rar
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－－－－－－－－－－－－－－－
傲游截图20180524112552.jpg (284.27 KB, 下载次数: 0)
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轮子悬空使得力量下降，楼主觉得还是应当弄一个万向轮
（或全向轮）做成三轮车的样子才好。
驱动电机采用了L9110，挺坑的，这芯片用于PWM调速（20KHz
左右）的时候发烫，准备购买DRV8833将之替换。
同侧两个电机并联，每100ms里关闭PWM 1ms，采样电机两端
电压，用于测速，采用PID算法（其实只用到了I）使转速稳定。
此小车有两个模式，循线模式和跟随模式。
开机时如果检测到黑块则为循线模式，否则为跟随模式
循线：
最下方10行求平均值avg，以avg/2为阈值作二值化处理，
计算黑点的面积和重心，面积大于一定值则根据重心偏离中心
的距离去控制电机转向。
跟随：
在小车停止时，两次采集的图像的中上方区域求差，当差
值超出平均值一定范围时认为图像有变化，并统计有变化的区
域的坐标范围，控制小车移动、转向，使图像中心对准横向变
化区域中心和//纵向变化区域下端。
（目前水平有限，只能在小车停止时去计算变化区域，所以
小车是走走停停，而且影子和反光也会有影响，所以不怎么可靠）
（库文件、摄像头模块电路图请去以前的帖子里下载：
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24寸的大概5000多， 拉手上有三个摄像头，左右两个管边界吧，中间一个识别主跟随物体。
楼主大牛呀，现在激光雷达用SLAM 在室外导航用于固定场地的工业车辆上变得多起来来了，激光头用SICK 的较多，最便宜要3万多
这个双目你要用STM332等32bit处理器去搞怕是1s半帧图像的视差都求不出来吧
我目前FPGA处理双目的，视差64，分辨率1280*720的图像每秒处理60fps，处理时钟74M，Census求的匹配代价，加入了遮挡物检测处理但是依旧精度不高，粗糙的应用可以。
机器视觉领域，激光雷达贵的离谱，双目算法复杂度高精度差，结构光方案不稳定，现在来说可以考虑tof方案做机器视觉虽然也很贵，直接传感器获得场景深度图，一些无人机上现在也开始采用tof方案做机器视觉了
目前这些应用，单片机的速度还是可以的。
主要是考虑到难度、成本和体积。
除非是对速度有很高的要求，我才会考虑FPGA，还需要外挂内存呢。
我的目的是做一个能跟着人走的小车，所以只需能识到的人的距离和角度就行，
并不需要很高的分辨率，所以速度是可以的。
但是目前在算法上遇到了瓶颈，就是重复纹理和亮度差异引起匹配，
所以暂时搁置了。
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