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为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。 相似文献
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基于运动学和动力学模型的无人驾驶路径跟踪控制器设计 总被引:1,自引:1,他引:0
设计了一种应用于无人驾驶控制的基于车辆运动学和动力学模型的路径跟踪控制器,包括运动学和动力学模型、路径跟踪控制模型、地图匹配模型和执行命令融合模型,使用实时车辆姿态信息进行转向角度预测,使用实时车辆定位信息进行反馈控制以消除系统干扰和模型误差。系统硬件包括车辆平台、嵌入式Mbed开发平台、Ubuntu系统运行平台和惯性导航系统,软件框架使用robotic operation system(ROS),使用rosserial服务连接嵌入式Mbed开发板与ROS。实车测试表明控制器系统达到设计目的。 相似文献
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基于图像处理理论与算法,利用OpenCV库函数实现对锥桶的识别。为减轻图像处理的压力,先将源图像进行HSV转换,后通过漫水填充对指定区域进行指定颜色填充,并通过形态学滤波去除明显噪声。通过轮廓查找以剔除较小轮廓,并构造最小外接矩阵对锥桶因白色反光条分割的2个部分进行比较,最后将垂直投影图像通过最小二乘法得到的斜率进行识别。实验数据表明,采用文中算法识别锥桶准确率较高。 相似文献
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