基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体（如乒乓球）跟踪与舵机云台控制，基于Basys3板卡的Vivado工程实现,基于FPGA的视觉跟踪系统，配合舵机云台跟踪单色物体，例如乒乓球。 vivado工程，基于Basys3板卡。 注意：不硬件部分。 ,基于FPGA的视觉跟踪系统; 舵机云台跟踪; 单色物体识别; 乒乓球跟踪; Vivado工程; Basys3板卡。,基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体追踪与舵机云台控制工程实践 FPGA视觉跟踪系统的应用范围广泛，尤其是在需要高速处理和低延迟的场合。本系统主要针对单色物体，例如乒乓球，通过基于Basys3开发板的Vivado工程实现跟踪与控制。在此过程中，系统需识别乒乓球的颜色，从而实现精确的跟踪。实现这一功能，需要对硬件和软件进行紧密结合，但在本例中，重点放在软件工程实现方面。 系统首先需要实现的是对乒乓球这一单色物体的快速识别与定位。这通常通过图像处理技术完成，包括摄像头捕获图像，然后进行图像预处理、颜色分割、边缘检测、目标跟踪等步骤。完成这些步骤后，系统将得到乒乓球的精确位置信息。这在乒乓球等高速运动物体的视觉跟踪中尤为重要，因为运动物体的动态变化对实时处理速度和准确性要求极高。 接下来，系统需要将识别到的目标位置信息，通过控制算法转化为舵机云台的控制指令。舵机云台是视觉跟踪系统中的一个重要组成部分，它的任务是根据系统发出的指令快速调整镜头方向，以实现对乒乓球等运动物体的稳定跟踪。舵机云台的控制一般需要实现精确的角度控制和快速响应，这在硬件设计和控制算法中需要特别注意。 Vivado是Xilinx公司开发的一款强大的FPGA设计工具，它支持从设计、仿真到实现、调试的全流程。在这个项目中，Vivado不仅用于开发系统的基础硬件架构，还要进行相关算法的逻辑实现。系统设计者需要使用Vivado将跟踪算法和舵机云台控制算法用硬件描述语言实现，最终烧录到FPGA芯片中。 Basys3开发板是Xilinx公司推出的一款面向初学者和学生的FPGA开发板。它具有丰富的I/O接口和内置资源，适合作为本视觉跟踪系统的实验平台。开发人员可以在Basys3上进行硬件调试，验证Vivado工程的正确性和稳定性。 整个项目的实现，不仅需要强大的图像处理和控制算法支撑，还需要精确的硬件设计和软件编程。因此，该工程是一个跨学科的综合实践项目，它涵盖了数字电路设计、FPGA编程、图像处理、控制理论等多个领域的知识。 在文档方面，项目产生的文件包括HTML、Word文档和文本文件等多种格式。这些文档详细记录了视觉跟踪系统的开发过程、实施步骤和应用场景分析。通过阅读这些文件，可以了解到系统是如何一步步实现对乒乓球等单色物体的识别和跟踪的，以及在实际应用中所遇到的挑战和解决方案。 基于FPGA的视觉跟踪系统是一个高度集成的技术项目。它融合了图像处理、硬件设计、实时控制等多个领域的先进技术和理念。通过该系统，可以实现对单色物体如乒乓球的快速精确跟踪，并配合舵机云台完成动态目标的实时跟踪，显示出FPGA在高速实时处理方面的巨大优势。

使用stm32f4对舵机的转动角度进行控制

这个小车为本人第一次动手的作品，系统分为便携式侦察机器人和智能移动控制终端两大部分。其中，可自由运动的机器人部分，主要包括电源模块、微处理器模块、无线数据传输模块、电机驱动模块、传感器模块及图像采集模块等。系统工作时，通过自行设计开发的安装于智能移动控制终端上的客户端软件，控制机器人运动，显示现场实时画面和相关参数信息。该系统小巧灵活、易于携带，且具有自动避障等功能，适用于恶劣危险环境下的探测、侦察等。 图1 系统硬件结构 图2 上位机程序框架 元器件清单 MCU型号:ATMEGA16A 电机驱动:L298N 温湿度传感器:DHT11 电源:18650 摄像头型号:百脑通相影HD720P 视频小车WIFI模块: 舵机型号: 超声波避障模块: 系统成本预算: MCU 3元 电机驱动 20元 电容电阻 2元 7805*2 4元 摄像头 95元 WIFI模块 148元 超声波模块 4元 车架及电机 40元 部分芯片在线购买:https://www.bom2buy.com

利用STM32控制两个舵机进而控制一个二维云台；直接输入角度就可以用

做一个双自由度舵机云台，可实现追踪，定位，避障等功能。云台具备垂直和水平两个自由度，采用金属大舵机。云台上可安装摄像头来实现图像监控、图像识别定位追踪等功能,也可以加装红外传感器或超声波传感器来组成一体化探测装置,从而实现机器人避障功能。 物料清单 2 x Robot Servo Pack (买2件) 制作步骤 组装支架 连线 代码分享在附件里面了，套件都是现成的，主要的精华就在代码了。

有3d打印件原文件，还有切好片可以直接打印的文件打包好的。

Face Tracking Pan-Tilt Camera 目录 一. 概述 本项目为基于OpenCV-Python和STM32F103单片机的二自由度人脸跟踪舵机云台系统。 本系统的预期功能是实时检测摄像头中出现的人脸，并对其进行跟踪。要实现该功能，主要应解决如下问题： 图像采集 人脸检测 舵机控制 具体实现思路如下： 图像采集方面，使用普通的usb摄像头，这样可以直接得到数字图像无需进行数模转换，而且价格低廉，在不要求高精度的情况下比较适合。将usb摄像头直接通过usb数据线接到电脑，即可在PC端得到实时图像。 人脸检测方面，在PC端编写用于人脸检测的python程序。使用opencv库，首先对从摄像头得到的每一帧实时图像进行预处理，然后调用opencv自带的harr分类器检测人脸的位置。将检测到的人脸的中心点坐标用串口发送给STM32单片机即可。 舵机控制方面，使用STM32单片机，

太阳能追踪算法程序-devc++.7z STM32使用2轴自由度舵机云台实现太阳能追踪项目中太阳追踪算法

基于STM32F407ZGT6的超声波和舵机云台扫描测试

树莓派舵机云台操纵