面向移动物体跟踪的智能小车设计文献综述

文 献 综 述

一、引言

在计算机视觉领域，物体识别算法框架的发展已趋于稳定，目前的计算机视觉已能够应用于大部分场景，在计算机视觉领域，物体识别算法框架的发展已趋于稳定，目前的计算机视觉已能够应用于大部分场景。在当今社会，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，它可以帮助我们实现工业生产及家居生活的智能化和自动化。机器人技术作为高新技术的重要组成部分，其产业化的进程在我国刚刚起步，虽然取得了一定的成绩，但在各方面仍存在很多的困难和不足[13] ，这些困难主要集中在处理器及传感器的选择上。由于通过视觉所能获取的外界信息量极其丰富且视觉信息有着一定的复杂性，因此传统的机器视觉技术通常有着处理信息量巨大且对处理器要求很高等弊病，对处理器的高要求便直接导致了整体成本的上升。但本设计所述的采用的通过图像识别传感器来收集外界信息并进行分类筛选后传给K210芯片进行处理并控制小车运行的方案，相较传统视觉机器人有着易于操作且处理信息量少，成本低廉。[14]

二、k210芯片开发板的应用现状

1. 官方开发板套件-KD233

这个是嘉楠官方[3]的评估板套件，好处呢在于可以和官方IDE中的例程项目无缝对接，IDE中下载的例程都可以直接烧录运行。同时板子上的资源还是挺多的，摄像头、麦克风、LCD屏幕之类的都有，而且可以看到芯片周围有一圈跳线帽，把所有的IO都引出来了，也可以自己取掉跳线帽用杜邦线连接其他硬件。

2.Widora-AIRV2/BITK210开发板套件

这个开发板采用了核心板和底板分离的设计方式，核心板使用的封装是NGFF（Mini-PCIE）接口，把芯片最小系统和电源IC集成在了核心板，剩下的功能全部由金手指引出至底板。可以看到核心板背面在K210的正下方布置有很多滤波电容，因为在这么高的运行主频下对电源的稳定性由很高要求，基本就是按照ARM CPU[8]的Layout方式来设计PCB的。板子也有带摄像头和LCD，但是默认摄像头的型号和官方开发板有点区别，官方的是OV5640，而这个带的是OV2640。当然了，这两个摄像头是完全pin-to-pin的，可以自己更换，修改一下软件驱动就行。屏幕也换成了2.4寸的小一点的ST7789驱动LCD。

3.Sipeed Maixduino 开发板

Maixduino显然是冲着兼容Arduino接口设计的，板子是标准的UNO型，相比与上面的两个开发板多了一个ESP32模块，官方开发板有的功能它都有，值得一提的是这个板子上面搭载的邮票孔核心板是可以单独购买的，叫做M1 Module。

3.Sipeed M1 开发板套件

这个板子使用的就是上面的那个M1 Module[8]，采用核心板加底板的方式，比上面的要小巧很多，同时所有IO都有引出，可以看作一个最小系统洞洞板。

三、K210芯片编程环境

1. 命令行开发环境

K210的官方SDK支持两种开发模式：FreeRTOS和Standalone（裸机）。K210使用的是串口ISP进行下载程序（也支持J-Link调试）。IO_16 用于boot 模式选择，上电复位时，拉高进入FLASH 启动，拉低进入ISP 模式。复位后，IO_0、IO_1、IO_2、IO_3 为JTAG 引脚，IO_4、IO_5 为ISP也就是UART0引脚。上面介绍的K210的开发板都会板载USB-TTL串口的芯片，所以板子直接连上电脑，选择好串口号，就可以下载程序了，跟Arduino一样的体验。只不过下载过程需要用到一个下载工具，叫做K-Flash。

2.IDE开发环境

3.MicroPython开发环境

上面介绍的两种开发环境都是编写代码，然后编译下载，而这里介绍的这种方式只需要下载一次固件，然后就可以用串口的方式进行Python交互，或者也可以把脚本存在SD卡里然后开机运行。这种脚本式的交互固件式基于一个叫MicroPython的开源项目做的。MicroPython 是基于 Python3 的语法做的一款解析器，包含了 Python3 的大多数基础语法， 主要运行在性能和内存有限的嵌入式芯片上（最早开始火的是STM32上），注意 Micropython 不包含 Python3 的所有语法。

MaixPy是将Micropython移植到K210的一个项目， 支持 MCU 常规操作， 也集成了机器视觉和麦克风阵列等模块，以快速开发智能应用。

Micropython 可以让我们在 K210 上编程更加简单快捷，所以本次预计使用MicroPython作为开发环境。[6]

四、整体方案设计

现阶段物体跟踪小车的人工智能和学习性如果要进一步提升用户体验，真正实现小车和使用者的智能交互，我们还必须让它自动感知并动态服务。真正意义上的智能产品，一定是能够记录用户使用习惯乃至使用心情的产品，并且具有一定的思考能力和自学能力的。

本次毕业设计的设计意向是做k210芯片为内核的集成电路板，利用k210芯片的机器视觉使其装载在遥控小车上使其可以追踪目标物体。主要运用到k210芯片的串行外设接口连接lcd屏幕用作输出k210芯片接收到的图像、数字视频接口通过cp2102N芯片桥接USB套件，复位电路采用max803三脚复位芯片，电机芯片为mx1508。通过摄像头检测到物体的位置可以较准确地判断和操纵小车的运动方向与速度，从而完成小车对移动物体的追踪。

在本次毕业设计中将提出具体的解决方案，进行系统硬件设计、使用Python编写软件识别与芯片学习训练部分，最终通过实物制作和调试实现系统。

五、参考文献

[1] 陈心灵,钱宁博,胡佳辉,王战中. 基于STM32单片机的嵌入式语音识别系统设计[J]. 机电工程技术,2019,48(6):115-137.

[2]叶成彬.基于STM32的语音识别电子元器件柜[J].计算机应用,2016,40(12):21-44.

[3]Kendryte官方. K210芯片技术规格书V0.1.5 .

[4]刘琪琪;完玛扬措;马福萍;锁志斌;武俊;参回能波;葛思彤.基于YOLO2模型的冰箱食品管理系统的研究与设计,2018,40(10):114-131.

[5]Liliana Sfichi-Duke;Mary L. Garcia-Cazarin;C. Amelia Sumandea;Gail A. Sievert;C. William Balke;Dong-Yun Zhan;Sachio Morimoto;Marius P. Sumandea. Cardiomyopathy-causing deletion K210 in cardiac troponin T alters phosphorylation propensity of sarcomeric proteins,2017,6(45):19-42.

[6]杨裔.图论在计算机和无线传感器网络中的应用,2019,43(1):60-65.

[7]杨韶;侯志超;崔春红;殷响;牛长流.无线传感器网络定位系统设计

[8]张琦;胡广地;朱晓媛;陈亚东. Lie群下利用改进JPDA滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法,2019, 30(11):3197-3312.

[9]刘娇.基于压缩关联成像的移动物体跟踪方案研究,2018,42(1):102-120.

[10]房爱东,张志伟,崔琳,谢士春. 基于人工智能的语音识别系统及应用研究[J]. 宿州学院学报2019,38(8):61-65.

[11]刘玮;赵俊锋.基于树莓派的运动检测与视觉跟踪平台设计,2017,6(45):20-42.

[12]Jing Li;Xinxin Shi;Junzheng Wang;Min Yan.Adaptive road detection method combining lane line and obstacle boundary,2018,40(10):35-131.

[13]韩维敏.工业机器人现状与发展趋势浅析[J].科技经济 导刊,2017(10):68.

[14]许仁炯;王慧一种基于机器视觉的跟踪小车设计,2020-11-25

[15]李杰刘子龙基于计算机视觉的无人机物体识别追踪,2020-4-15

２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

本课题要研究的问题

如何对移动光点进行识别

如何基于k210芯片机器视觉的基本算法采集识别数据

如何通过solidworks完成小车模型的设计和组装

本课题拟采用的研究手段

1.本设计以堪智K210芯片作为中央处理器，负责接收识别信息，处理指令，并在本地处理采集到的数据。注意软件时序与优先级，软件部分采用micropython去编程，要学会使用编程工具，要了解单片机、各个传感器、物体识别的工作原理等。

2.本次设计采用一块LCD显示屏做本地数据显示，还有设计移动客户端做信息接收和远程控制。

2、了解和熟悉物体识别的基本原理，算法流程以及优缺点，并确定最终的识别方案，能够实现简单命令的本地识别。

3、要求对移动光点进行识别，能对得到的数据进行算法调整小车四轮的PWM值，从而进行光点追踪。

4、了解和掌握对小车模型的建模，完成小车模型的设计和组装。

5、使用Python开发软件程序完成设计目标。

6.目前准备采用的系统框图如下：