首先，根据AGV小车需要实现的功能，设计了系统的总体方案。在硬件设计方面，对AGV小车的控制设计为两个控制核心，一个为主控核心，另一个为辅助控制核心。添加电机驱动模块、电源检测模块、无线通信模块、陀螺仪模块、四路循线模块、视觉识别模块等。 然后，对系统的硬件模块进行分布软件设计。主要包括模块间通信方式设计、车体运动控制设计、陀螺仪信息采集设计、电源检测程序设计、巡线程序设计、WIFI通信设计、物联网监测设计等。采用了红外循迹技术、图像采集及颜色识别技术、串口及IIC通信技术、WIFI通信技术、物联网连接技术等。 最后，通过对AGV小车控制系统进行软硬件联调、模拟场景测试，实现了AGV小车按照既定路线行走，并根据摄像头颜色提取实现物料识别及位置定位功能，上位机实时显示AGV小车的电源状态、识别的颜色及计数功能。

python2023电赛E题要求基于K210实现同时识别红绿激光，并且利用算法实现坐标修正。K210是一种高性能、低功耗的人工智能芯片，具有强大的计算能力和丰富的图像处理功能，非常适合于视觉识别应用。 首先，针对红绿激光的同时识别，可以利用K210芯片上的神经网络加速器进行实时图像处理和识别。通过训练一个深度神经网络（如卷积神经网络）来识别红绿激光的特征，然后在K210芯片上部署该神经网络模型，实现对红绿激光的实时识别。这样可以确保系统能够同时识别多个激光，并快速做出响应。 其次，针对矩形框的坐标修正，可以利用图像处理算法实现。通过在K210芯片上编写图像处理算法，可以实现对激光点的精确定位和矩形框的坐标修正。例如，可以利用边缘检测算法和轮廓提取算法来识别激光点的位置，然后结合几何变换算法对矩形框的坐标进行修正，确保矩形框能够准确地框出激光的位置。 总之，基于K210芯片实现同时识别红绿激光并实现坐标修正的关键在于充分利用其强大的图像处理和神经网络加速能力，结合相应的算法设计和优化，以实现对激光的快速、准确识别和坐标修正。这将为电赛E题提供一种高效、可靠的解决方案，满足比赛要求，

Arduino-ArduinoCore-k210.zip,见Arduinoardinocore-K210上Kendryte K210 SOC的代码,Arduino是一家开源软硬件公司和制造商社区。Arduino始于21世纪初，深受电子制造商的欢迎，Arduino通过开源系统提供了很多灵活性。

k210视频循迹的一种方法

k210所需固件,支持v3,v4,以及kflash下载器,pyloader下载器等,以及使用图片

Kendryte IDE :backhand_index_pointing_left: Click open download page Based on a excellent:party_popper: editor 下方内容仅供IDE开发参考，如需使用IDE，请点击上方 Alpha Beta 按钮下载 Status (azure pipelines) Alpha version Item Build Status Main Application Updater Released Application Index Page Platform Status Windows Linux Darwin Beta version Project Build Status Main Application Updater Released Application Index Page Platform Status Windows Linux Darwin Offline

K210视觉模块默认固件库

vscode k210 开发，可以实现按键按下保存当前图片到sd卡中，但是程序有时候会卡在f_open 中。

有关openmv,opencv.k210的资料，比较全。可以快速上手用来做一些嵌入式相关的小东西或者需要视觉识别的比赛

文件内涵代码解释视频和作品演示视频，以及各种详细说明，使用STM32CUBEMX对STM32F103C8T6进行配置，K210与单片机进行串口通信，K210将识别到的黑色色块中心坐标发送单片机，将一帧数据传给单片机之后，单片机判断包头包尾，将有效数据存到变量中，并根据信息来循迹，小车的循迹通过左右轮差速实现，蓝牙实现对小车模式的控制，模式有循迹模式和遥控模式，避障功能在循迹中体现，当校车循迹过程中识别到黄色色块就进行避障程序，避障程序是写死的，详细内容可下载资源查看，B站传送门https://www.bilibili.com/video/BV1pL411X7nh/?spm_id_from=333.999.0.0