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摘 要随着深度学习在目标检测领域的广泛应用目标检测技术在行人检测、人脸检测、文字检测、交通标志及信号灯检测和遥感图像检测等领域的精度和速度方面取得了显著的进展。其检测原理是通过相机对被测对象进行图像拍摄然后将图像数据传送至图像处理系统。本文设计了一套基于AI视觉标志跟随履带车系统设计利用人机交互界面设定履带车的作业模式和初始偏转角以便更好地优化车辆性能。在行走过程中运用超声波测距传感器探测履带车前方与作物之间的距离,通过摄像头采集标识信息从而实现履带车的跟随行走功能。K210控制器通过对传感器信号进行处理能够获取履带车行驶速度、履带车与固定行道的偏移角度和偏移方向并利用转向角速度与行走速度的对应关系对相应的左、右转向电磁阀进行一段时间的开闭以实现对履带车偏移的调整。关键词AIK210传感器ABSTRACTWith the wide application of deep learning in the field of object detection, object detection technology has made remarkable progress in the accuracy and speed of pedestrian detection, face detection, text detection, traffic sign and signal light detection, and remote sensing image detection. The detection principle is to capture images of the measured object through the camera, and then transmit the image data to the image processing system. In this paper, a set of AI visual sign following crawler system is designed, and the human-computer interaction interface is used to set the operation mode and initial deflection angle of the crawler in order to better optimize the vehicle performance. During the walking process, the ultrasonic ranging sensor is used to detect the distance between the front of the crawler and the crop, and the identification information is collected through the camera, so as to realize the following walking function of the crawler. By processing the sensor signal, the K210 controller can obtain the driving speed of the crawler, the offset angle and offset direction of the crawler and the fixed road, and use the correspondence between the steering angular speed and the walking speed to open and close the corresponding left and right steering solenoid valves for a period of time to realize the adjustment of the offset of the crawler.Key words:AI;K210;sensor目 录第1章 绪论 11.1 研究背景与意义 11.2 国内外研究现状 11.3 选题意义及需求分析 2第2章 系统的方案设计 42.1 设计方案 42.2 功能需求分析 42.2.1 技术路线 42.2.2 预期结果 42.3 系统的设计过程 42.4 单片机型号选择 5第3章 系统的硬件部分设计 73.1 系统总体设计 73.2 系统的主要功能模块设计 83.2.1 2.4寸LCD显示屏模块设计 83.2.2 TF内存卡模块设计 93.2.3 蜂鸣器模块设计 103.2.4 舵机模块设计 103.2.5 摄像头模块设计 113.2.6 超声波测距模块设计 12第4章 系统的软件设计 144.1 软件的主要流程 144.2 2.4寸LCD显示屏软件设计 154.3 TF内存卡软件设计 154.4 蜂鸣器软件设计 174.5 舵机模块软件设计 184.6 摄像头模块软件设计 194.7 超声波传感器模块软件设计 20第5章 系统测试 215.1 系统实物图 215.2 测试步骤 21第6章 总结与展望 226.1 总结 236.2 展望 23参考文献 24致谢 25附录 26电路图 26源代码 26第1章 绪论1.1 研究背景与意义机器视觉检测是一种利用计算机技术和图像处理算法来采用自动化技术实现检测和判断以取代人工操作。该装置包括相机、镜头、光源、工控机、图像处理系统、执行机构以及被测物等多个组成部分。该技术的原理是通过相机对被测对象进行图像拍摄然后将图像数据传送至图像处理统[2]。图像处理系统运用先进的检测算法对图像进行特征提取和识别进而输出精准的检测结果并对其进行相应的操作。在工业领域机器视觉检测是一项被广泛运用的技术。机器视觉技术是以计算机为核心结合现代光电、传感等相关学科发展起来的一种新型测量技术。该项技术主要应用于目标检测领域包括但不限于对产品外观缺陷和零部件进行检测。目前国内外许多学者都致力于研究基于机器视觉技术的缺陷检测方法和缺陷定位方法并且取得了一定成果。利用机器视觉技术能够自动探测产品表面的缺陷、损伤或其他不符合规格的问题提高产品质量和生产效率。此外机器视觉检测还可用于目标别例如文字识别和颜色识别。通过识别文字和颜色可以实现自动化的文本处理和分类任务减少人工干预的需求。目标定位是机器视觉检测的另一个重要应用领域。例如在PCB加工过程中通过机器视觉检测技术可以精确定位电路板上的元件位置确保准确的焊接和组装。此外机器视觉检测还可用于标签定位例如在物流领域可以通过机器视觉系统准确地定位和读取货物上的条码或标签实现自动化的物流管理。另外机器视觉检测还可用于测量任务。例如对于指针仪表通过机器视觉检测可以实现长度和角度的测量从而精确地获取仪表的读数。此外对于零部件尺寸的测量机器视觉检测可以提供快速而准确的测量结果提高生产效率和质量控制。总之机器视觉检测是一种应用广泛的技术可以替代人工进行检测和判断的任务。在工业领域中它发挥着重要的作用包括目标检测、目标识别、目标定位和测量任务等。通过机器视觉检测技术可以提高生产效率、降低成本并确保产品质量的一致性和可靠性[3]。1.2 国内外研究现状AI视觉标志跟随履带车系统是一种基于人工智能技术的新型无人驾驶车辆系统该系统通过使用视觉识别和跟踪技术能够准确地识别道路上的标志并根据标志的指示进行自动驾驶操作。在国内这一领域的研究和应用已经取得了一些显著的进展为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。首要的是国内的学术研究机构以及高等教育机构在AI视觉标志识别技术方面进行了广泛的研究。他们使用深度学习算法和大规模的图像数据集进行训练以实现对道路标志的准确识别。其次国内研究人员还关注如何实现对标志的跟踪和定位。此外国内的研究还关注如何将AI视觉标志跟随履带车系统与其他感知和控制技术相结合以实现更高级别的自动驾驶功能。2018年朱晨辉、李连豪、王万章、张红梅在《高地隙液压履带车自动行走控制系统设计与试验》文中谈到履带车当前的发展情况由于技术的发展使得履带车可以逐渐完成自动行走可以自动识别标签进行辨别做出自动的跟随操作[7]。2019年赵明在《液压履带车自动行走控制系统设计与试验》文中讲到将履带车引入自动行走控制功能通过对履带车的行走试验逐渐完成对履带车的设计使得履带车的功能得到完成。2021年郭熹、李斌、马文辉、贺鸣、陈亚峰在《基于5G的工业AI视觉检测系统应用》文中介绍了我国AI视觉技术的发展在当前的发展趋向下将AI视觉检测[10]引入到各种工业设备中应用AI视觉检测可以提高效率促进社会的发展。在国外AI视觉标志跟随履带车系统也引起了广泛的研究兴趣并且在许多国家取得了重要的研究成果和应用案例。首先美国是AI视觉标志跟随履带车系统领域的研究领头羊之一。美国的研究机构、高校和企业在标志识别、跟踪和控制等方面进行了大量的研究。他们采用深度学习技术如卷积神经网络和循环神经网络进行标志的高准确性识别。同时他们还开发了先进的算法和方法实现了对标志的实时跟踪和定位。其次德国也在AI视觉标志跟随履带车系统的研究中处于领先地位。德国的研究人员注重将标志识别与环境感知相结合以实现更可靠的自动驾驶功能。他们利用激光雷达、摄像头和雷达等多种传感器对标志进行多模态感知提高了系统的鲁棒性和适应性。2019年Journal of Technology Science在《Science - Automation Science;Researchers from Taiyuan University of Technology Report New Studies and Findings in the Area of Automation Science》文章中讲到美国通过AI视觉标志[16]可以使得车辆在行走的过程中通过对标签的识别进而根据设定的程序可以完成车辆行走中的控制使得其具备自动行走功能。2020年Arnold C在《Patterns of failure after IMRT for head-and- neck cancer: LET’S NOT COUNT THE CHICKEN BEFORE THE EGGS HATCH》文中印度Sanjaya WSM设计了一种基于Arduino的鹤鹑孵化器系统,该系统结合了物联网技术帮助农户远程监控智能孵化器在印度尼西亚苏卡布米市CM-Slamet鹤鹑养殖场进行了验证结果表明在该系统的作用下鹤鹑蛋孵化效果较为理想[17]。2021年You Mingyu:Luo Chaoxian在《Visual Landmark Learning Via Attention-Based Deep Neural Networks》文中谈论到当前国外对于AI视觉技术的发展状况借助AI视觉技术[18]可以较大的方便履带车的控制。综上所述对于当前的社会发展国内外都对AI视觉技术有着较大的研究并且通过将AI技术进行融合使得工业发展得到提高。因此设计一种具有AI视觉标志跟随履带车系统具有广阔市场前景。1.3 选题意义及需求分析在本章中我们将对整个系统的功能性需求进行深入探讨通过对设计想法的深入了解明确整体需求并进一步细分各个功能模块以明确它们所包含的功能点最终结合具体的使用场景确定每个功能的流程。当前的发展情况由于技术的发展使得履带车可以逐渐完成自动行走可以自动识别标签进行辨别做出自动的跟随操作。履带车辆在工程建筑、军事、农业等领域扮演着不可或缺的角色其优异的通行性能为其提供了强有力的支撑。由于履带车辆行驶时受到复杂路面条件和环境变化等因素影响使得履带车辆具有较强的非线性动力学特征。随着感知技术、计算机科学、人工智能以及其他相关领域的迅猛发展履带车正在朝着智能化的方向迈进。履带车的智能化包括智能转向系统、自主导航系统和辅助驾驶系统三部分。履带车的智能化水平在很大程度上取决于其导航能力的卓越程度。履带车由于自身结构特点和行驶工况复杂导致其导航系统相对于轮式汽车更为困难。因此深入探究履带车的导航技术对于提升行车安全和舒适性具有至关重要的意义。履带车的操作环境通常相当恶劣且经常出现在危险的环境中此外长期驾驶履带车的操作者也会感到疲劳不堪因此履带车的自主导航功能可以帮助人们摆脱繁琐乏味的工作。履带车的导航方式多种多样包括电磁导航、超声波导航以及视觉导航等多种方式。其中以电磁感应式为代表的电磁导航系统具有结构简单、易于实现且成本低廉等优点而得到了广泛应用。由于其高信息量、高敏感度和低成本以及视觉导航的灵活性视觉传感器已成为履带车导航领域备受关注的研究方向。本文主要讨论了视觉导航系统中最重要的方法之一并对其原理进行分析。视觉导航的研究方向主要包括两个方向1基于人类视觉的完全意义上的视觉导航通过模拟人类视觉系统来识别道路。2另一项研究方向涉及利用有线式视觉导航技术对标识线图像进行识别。相较于纯粹基于视觉的导航这种导航方式具有操作简单灵活、图像处理速度更快、控制响应时间更好等优点。本文探讨的是一种基于有线连接的视觉导航方法该方法适用于智能履带车。
基于AI视觉标志跟随履带车系统设计(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_降重降ai）_文章底部可以扫码
发布时间：2026/6/5 3:56:46
摘 要随着深度学习在目标检测领域的广泛应用目标检测技术在行人检测、人脸检测、文字检测、交通标志及信号灯检测和遥感图像检测等领域的精度和速度方面取得了显著的进展。其检测原理是通过相机对被测对象进行图像拍摄然后将图像数据传送至图像处理系统。本文设计了一套基于AI视觉标志跟随履带车系统设计利用人机交互界面设定履带车的作业模式和初始偏转角以便更好地优化车辆性能。在行走过程中运用超声波测距传感器探测履带车前方与作物之间的距离,通过摄像头采集标识信息从而实现履带车的跟随行走功能。K210控制器通过对传感器信号进行处理能够获取履带车行驶速度、履带车与固定行道的偏移角度和偏移方向并利用转向角速度与行走速度的对应关系对相应的左、右转向电磁阀进行一段时间的开闭以实现对履带车偏移的调整。关键词AIK210传感器ABSTRACTWith the wide application of deep learning in the field of object detection, object detection technology has made remarkable progress in the accuracy and speed of pedestrian detection, face detection, text detection, traffic sign and signal light detection, and remote sensing image detection. The detection principle is to capture images of the measured object through the camera, and then transmit the image data to the image processing system. In this paper, a set of AI visual sign following crawler system is designed, and the human-computer interaction interface is used to set the operation mode and initial deflection angle of the crawler in order to better optimize the vehicle performance. During the walking process, the ultrasonic ranging sensor is used to detect the distance between the front of the crawler and the crop, and the identification information is collected through the camera, so as to realize the following walking function of the crawler. By processing the sensor signal, the K210 controller can obtain the driving speed of the crawler, the offset angle and offset direction of the crawler and the fixed road, and use the correspondence between the steering angular speed and the walking speed to open and close the corresponding left and right steering solenoid valves for a period of time to realize the adjustment of the offset of the crawler.Key words:AI;K210;sensor目 录第1章 绪论 11.1 研究背景与意义 11.2 国内外研究现状 11.3 选题意义及需求分析 2第2章 系统的方案设计 42.1 设计方案 42.2 功能需求分析 42.2.1 技术路线 42.2.2 预期结果 42.3 系统的设计过程 42.4 单片机型号选择 5第3章 系统的硬件部分设计 73.1 系统总体设计 73.2 系统的主要功能模块设计 83.2.1 2.4寸LCD显示屏模块设计 83.2.2 TF内存卡模块设计 93.2.3 蜂鸣器模块设计 103.2.4 舵机模块设计 103.2.5 摄像头模块设计 113.2.6 超声波测距模块设计 12第4章 系统的软件设计 144.1 软件的主要流程 144.2 2.4寸LCD显示屏软件设计 154.3 TF内存卡软件设计 154.4 蜂鸣器软件设计 174.5 舵机模块软件设计 184.6 摄像头模块软件设计 194.7 超声波传感器模块软件设计 20第5章 系统测试 215.1 系统实物图 215.2 测试步骤 21第6章 总结与展望 226.1 总结 236.2 展望 23参考文献 24致谢 25附录 26电路图 26源代码 26第1章 绪论1.1 研究背景与意义机器视觉检测是一种利用计算机技术和图像处理算法来采用自动化技术实现检测和判断以取代人工操作。该装置包括相机、镜头、光源、工控机、图像处理系统、执行机构以及被测物等多个组成部分。该技术的原理是通过相机对被测对象进行图像拍摄然后将图像数据传送至图像处理统[2]。图像处理系统运用先进的检测算法对图像进行特征提取和识别进而输出精准的检测结果并对其进行相应的操作。在工业领域机器视觉检测是一项被广泛运用的技术。机器视觉技术是以计算机为核心结合现代光电、传感等相关学科发展起来的一种新型测量技术。该项技术主要应用于目标检测领域包括但不限于对产品外观缺陷和零部件进行检测。目前国内外许多学者都致力于研究基于机器视觉技术的缺陷检测方法和缺陷定位方法并且取得了一定成果。利用机器视觉技术能够自动探测产品表面的缺陷、损伤或其他不符合规格的问题提高产品质量和生产效率。此外机器视觉检测还可用于目标别例如文字识别和颜色识别。通过识别文字和颜色可以实现自动化的文本处理和分类任务减少人工干预的需求。目标定位是机器视觉检测的另一个重要应用领域。例如在PCB加工过程中通过机器视觉检测技术可以精确定位电路板上的元件位置确保准确的焊接和组装。此外机器视觉检测还可用于标签定位例如在物流领域可以通过机器视觉系统准确地定位和读取货物上的条码或标签实现自动化的物流管理。另外机器视觉检测还可用于测量任务。例如对于指针仪表通过机器视觉检测可以实现长度和角度的测量从而精确地获取仪表的读数。此外对于零部件尺寸的测量机器视觉检测可以提供快速而准确的测量结果提高生产效率和质量控制。总之机器视觉检测是一种应用广泛的技术可以替代人工进行检测和判断的任务。在工业领域中它发挥着重要的作用包括目标检测、目标识别、目标定位和测量任务等。通过机器视觉检测技术可以提高生产效率、降低成本并确保产品质量的一致性和可靠性[3]。1.2 国内外研究现状AI视觉标志跟随履带车系统是一种基于人工智能技术的新型无人驾驶车辆系统该系统通过使用视觉识别和跟踪技术能够准确地识别道路上的标志并根据标志的指示进行自动驾驶操作。在国内这一领域的研究和应用已经取得了一些显著的进展为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。首要的是国内的学术研究机构以及高等教育机构在AI视觉标志识别技术方面进行了广泛的研究。他们使用深度学习算法和大规模的图像数据集进行训练以实现对道路标志的准确识别。其次国内研究人员还关注如何实现对标志的跟踪和定位。此外国内的研究还关注如何将AI视觉标志跟随履带车系统与其他感知和控制技术相结合以实现更高级别的自动驾驶功能。2018年朱晨辉、李连豪、王万章、张红梅在《高地隙液压履带车自动行走控制系统设计与试验》文中谈到履带车当前的发展情况由于技术的发展使得履带车可以逐渐完成自动行走可以自动识别标签进行辨别做出自动的跟随操作[7]。2019年赵明在《液压履带车自动行走控制系统设计与试验》文中讲到将履带车引入自动行走控制功能通过对履带车的行走试验逐渐完成对履带车的设计使得履带车的功能得到完成。2021年郭熹、李斌、马文辉、贺鸣、陈亚峰在《基于5G的工业AI视觉检测系统应用》文中介绍了我国AI视觉技术的发展在当前的发展趋向下将AI视觉检测[10]引入到各种工业设备中应用AI视觉检测可以提高效率促进社会的发展。在国外AI视觉标志跟随履带车系统也引起了广泛的研究兴趣并且在许多国家取得了重要的研究成果和应用案例。首先美国是AI视觉标志跟随履带车系统领域的研究领头羊之一。美国的研究机构、高校和企业在标志识别、跟踪和控制等方面进行了大量的研究。他们采用深度学习技术如卷积神经网络和循环神经网络进行标志的高准确性识别。同时他们还开发了先进的算法和方法实现了对标志的实时跟踪和定位。其次德国也在AI视觉标志跟随履带车系统的研究中处于领先地位。德国的研究人员注重将标志识别与环境感知相结合以实现更可靠的自动驾驶功能。他们利用激光雷达、摄像头和雷达等多种传感器对标志进行多模态感知提高了系统的鲁棒性和适应性。2019年Journal of Technology Science在《Science - Automation Science;Researchers from Taiyuan University of Technology Report New Studies and Findings in the Area of Automation Science》文章中讲到美国通过AI视觉标志[16]可以使得车辆在行走的过程中通过对标签的识别进而根据设定的程序可以完成车辆行走中的控制使得其具备自动行走功能。2020年Arnold C在《Patterns of failure after IMRT for head-and- neck cancer: LET’S NOT COUNT THE CHICKEN BEFORE THE EGGS HATCH》文中印度Sanjaya WSM设计了一种基于Arduino的鹤鹑孵化器系统,该系统结合了物联网技术帮助农户远程监控智能孵化器在印度尼西亚苏卡布米市CM-Slamet鹤鹑养殖场进行了验证结果表明在该系统的作用下鹤鹑蛋孵化效果较为理想[17]。2021年You Mingyu:Luo Chaoxian在《Visual Landmark Learning Via Attention-Based Deep Neural Networks》文中谈论到当前国外对于AI视觉技术的发展状况借助AI视觉技术[18]可以较大的方便履带车的控制。综上所述对于当前的社会发展国内外都对AI视觉技术有着较大的研究并且通过将AI技术进行融合使得工业发展得到提高。因此设计一种具有AI视觉标志跟随履带车系统具有广阔市场前景。1.3 选题意义及需求分析在本章中我们将对整个系统的功能性需求进行深入探讨通过对设计想法的深入了解明确整体需求并进一步细分各个功能模块以明确它们所包含的功能点最终结合具体的使用场景确定每个功能的流程。当前的发展情况由于技术的发展使得履带车可以逐渐完成自动行走可以自动识别标签进行辨别做出自动的跟随操作。履带车辆在工程建筑、军事、农业等领域扮演着不可或缺的角色其优异的通行性能为其提供了强有力的支撑。由于履带车辆行驶时受到复杂路面条件和环境变化等因素影响使得履带车辆具有较强的非线性动力学特征。随着感知技术、计算机科学、人工智能以及其他相关领域的迅猛发展履带车正在朝着智能化的方向迈进。履带车的智能化包括智能转向系统、自主导航系统和辅助驾驶系统三部分。履带车的智能化水平在很大程度上取决于其导航能力的卓越程度。履带车由于自身结构特点和行驶工况复杂导致其导航系统相对于轮式汽车更为困难。因此深入探究履带车的导航技术对于提升行车安全和舒适性具有至关重要的意义。履带车的操作环境通常相当恶劣且经常出现在危险的环境中此外长期驾驶履带车的操作者也会感到疲劳不堪因此履带车的自主导航功能可以帮助人们摆脱繁琐乏味的工作。履带车的导航方式多种多样包括电磁导航、超声波导航以及视觉导航等多种方式。其中以电磁感应式为代表的电磁导航系统具有结构简单、易于实现且成本低廉等优点而得到了广泛应用。由于其高信息量、高敏感度和低成本以及视觉导航的灵活性视觉传感器已成为履带车导航领域备受关注的研究方向。本文主要讨论了视觉导航系统中最重要的方法之一并对其原理进行分析。视觉导航的研究方向主要包括两个方向1基于人类视觉的完全意义上的视觉导航通过模拟人类视觉系统来识别道路。2另一项研究方向涉及利用有线式视觉导航技术对标识线图像进行识别。相较于纯粹基于视觉的导航这种导航方式具有操作简单灵活、图像处理速度更快、控制响应时间更好等优点。本文探讨的是一种基于有线连接的视觉导航方法该方法适用于智能履带车。
