基于OpenMV攝像頭的運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

摘" 要： 針對運動目標(biāo)自動追蹤系統(tǒng)復(fù)雜且成本較高等問題，文中旨在設(shè)計一種成本低廉且易于部署的基于STM32F103C8T6、OpenMV攝像頭和二維舵機(jī)云臺的運動目標(biāo)自動追蹤系統(tǒng)，以解決傳統(tǒng)自動追蹤系統(tǒng)設(shè)備昂貴、算法復(fù)雜難于推廣的問題，并為OpenMV攝像頭在安防監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用提供新的思路。該系統(tǒng)主要由主控模塊、OpenMV攝像頭模塊、二維舵機(jī)云臺模塊、電源模塊、OLED顯示模塊組成，通過OpenMV攝像頭模塊識別特定閾值的色塊或矩形圖形，并處理色塊與矩形角點位置信息，將處理后的數(shù)據(jù)通過串口通信發(fā)送給主控模塊，再由主控模塊通過PID算法與運動算法控制二維舵機(jī)云臺模塊運動，從而實現(xiàn)運動控制與自動追蹤。最后通過激光筆測試裝置實際追蹤效果，整合數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗證，該運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的理論研究與設(shè)計能夠達(dá)到目標(biāo)效果。

關(guān)鍵詞： OpenMV攝像頭； 運動目標(biāo)控制； 自動追蹤系統(tǒng)； STM32F103C8T6； 二維云臺； 顏色識別； OLED； PID

中圖分類號： TN850.3?34； TH89； TP214" " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A" " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）17?0166?07

Design and implementation of moving object control and automatic tracking system based on OpenMV camera

XU Yunji1， 2， WANG Zheng1， ZOU Jiamin1， WANG Shenyang1， FANG Jian1

（1. School of Traffic and Transportation， Nanchang Jiaotong Institute， Nanchang 330100， China;

2. Key Laboratory of Robot amp; Welding Automation of Jiangxi， Nanchang University， Nanchang 330031， China）

Abstract： In view of the fact that the moving object control and automatic tracking system is complex and costly， this paper aims to design a low?cost and easy?to?deploy moving object automatic tracking system based on STM32F103C8T6， OpenMV camera and 2D gimbal， so as to reduce the equipment cost of the automatic tracking system， decline the algorithm complexity， and provide new idea for the application of OpenMV camera in security monitoring and other fields. The system is composed of the main control module， OpenMV camera module， 2D gimbal module， power module and OLED （organic light?emitting diode） display module. By the OpenMV camera module， the color blocks or rectangular graphics with specific threshold values are identified， and the position information of the color blocks and rectangular corners is processed. The processed data is sent to the main control module by serial communication. And then， the motion of the 2D gimbal module is controlled by the main control module by PID algorithm and motion algorithm， so as to realize the motion control and automatic tracking of the moving object. The laser pen testing device is used to test the actual tracking effect of the system. The data is integrated to analyze and verify whether the theoretical research and design of the system can achieve expected effect.

Keywords： OpenMV camera; moving object control; automatic tracking system; STM32F103C8T6; 2D gimbal; color recognition; OLED; PID

0" 引" 言

隨著人們對安全和便利性的需求不斷增加，對于攝像頭技術(shù)的要求也越來越高。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)往往需要人工干預(yù)，而基于OpenMV攝像頭[1]的運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)[2]可以實現(xiàn)對目標(biāo)的自動追蹤和控制，大大提高了監(jiān)控系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。這對于安防監(jiān)控、智能交通以及工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域都具有重要的意義。然而，目前市面上的自動追蹤系統(tǒng)往往需要昂貴的設(shè)備和復(fù)雜的算法，限制了其在一般場景下的應(yīng)用。因此，設(shè)計一種成本低廉、易于部署的基于OpenMV攝像頭的運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)具有重要的意義。本文旨在設(shè)計并實現(xiàn)一種基于OpenMV攝像頭的運動目標(biāo)自動追蹤系統(tǒng)，通過改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)來提出一種成本低廉且性能穩(wěn)定的自動追蹤方案，將計算機(jī)視覺和控制理論結(jié)合設(shè)計高效的目標(biāo)追蹤算法，并應(yīng)用于實際場景。運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)如圖1所示。

如圖1所示，本文設(shè)計由兩個舵機(jī)組成二維云臺，一個舵機(jī)控制水平方向的轉(zhuǎn)動角度，另一個舵機(jī)控制豎直方向的轉(zhuǎn)動角度。兩個云臺上分別放置紅色及綠色激光筆，紅色激光筆在屏幕上的投影用于追蹤綠色激光筆在屏幕上的投影。

1" 硬件電路設(shè)計

1.1" 主控模塊

運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)使用的主控板型號是STM32F103C8T6。如圖2所示，主控板硬件電路包括電源電路、晶振電路和復(fù)位電路等。主控模塊是運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的核心[3?4]，可以快速處理OpenMV攝像頭返回的信息，并利用這些信息控制舵機(jī)的運動。

1.2" OpenMV攝像頭模塊

運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)使用OpenMV攝像頭識別色塊位置和矩形位置。OpenMV攝像頭是一款基于MicroPython的開源嵌入式攝像頭模塊，它具有圖像處理和機(jī)器視覺功能。OpenMV攝像頭模塊包含CMOS圖像傳感器子模塊、圖像處理子模塊、STM32F4控制子模塊、通信子模塊等。OpenMV攝像頭可以快速采集到環(huán)境中的色彩信息，并將采集到的信息和所需的顏色閾值對比，通過算法確定色塊所在的像素坐標(biāo)，并將所得的位置坐標(biāo)利用OLED顯示屏顯示出來，這有利于二維舵機(jī)云臺模塊的運動控制[5]。

當(dāng)OpenMV攝像頭識別到所設(shè)閾值的色塊時，特定的圖像處理子模塊會處理色塊信息，并將處理后的數(shù)據(jù)通過串口通信發(fā)送給主控模塊。

1.3" 電源模塊

運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的動力來源為4節(jié)18650鋰電池，理論電壓值為14.8 V，實際電壓值在14.8～15.2 V左右，分別通過XL4001降壓模塊進(jìn)行降壓處理。一塊經(jīng)過降壓處理后得到5 V直流電壓給二維云臺舵機(jī)和OLED顯示屏供電；另一塊經(jīng)過降壓處理后得到3.3 V直流電壓給OpenMV攝像頭和主控模塊供電。

1.4" 二維舵機(jī)云臺模塊

二維舵機(jī)云臺是一種能夠?qū)崿F(xiàn)水平和垂直方向旋轉(zhuǎn)的機(jī)械裝置，主要由兩個舵機(jī)和一個結(jié)構(gòu)框架組成，它可以通過控制舵機(jī)的角度來調(diào)整云臺的朝向，從而實現(xiàn)攝像頭或激光等設(shè)備的定向控制。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要對二維舵機(jī)云臺進(jìn)行控制，使其能夠按照規(guī)定的坐標(biāo)系進(jìn)行移動和旋轉(zhuǎn)。在本文設(shè)計中，以兩個舵機(jī)旋轉(zhuǎn)到90°時，激光打在平面上的點作為坐標(biāo)原點，通過兩個舵機(jī)進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)[x]軸和[y]軸的位移，進(jìn)而確定激光打在平面上的位置。具體地，可以根據(jù)所需的坐標(biāo)位置，通過算法計算得到相應(yīng)的角度值，并將這些角度值傳遞給控制器，從而實現(xiàn)二維舵機(jī)云臺的定向控制[6]。

1.5" OLED顯示模塊

本文使用一款0.96寸OLED液晶屏顯示模塊，該模塊采用4P接口I2C通信，并具有128×64像素的分辨率。設(shè)定單片機(jī)GPIOB8為SCL，GPIOB9為SDA，通過在SCL高電平期間拉低SDA發(fā)送I2C起始信號，在SCL高電平期間SDA由低電平跳變到高電平發(fā)送I2C通信結(jié)束信號。在I2C開始信號到結(jié)束信號之間先進(jìn)行OLED的位尋址（0x78），再進(jìn)行寄存器位尋址，最后進(jìn)行寄存器寫命令的函數(shù)運用。對OLED進(jìn)行初始化，設(shè)定好OLED時鐘分頻比、振蕩器頻率、對比度、充放電周期等一系列參數(shù)，再通過設(shè)置光標(biāo)以及運算和偏移讓OLED模塊能正常顯示十進(jìn)制數(shù)和字符函數(shù)。將單片機(jī)采集的OpenMV攝像頭識別到的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后顯示在OLED屏幕上，OLED顯示模塊電路原理如圖3所示。

2" 運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)軟件程序設(shè)計

OpenMV程序使用Python在OpenMV攝像頭上執(zhí)行圖像識別處理，捕捉實時圖像并獲取目標(biāo)坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)[7]，然后通過串口將數(shù)據(jù)傳輸給單片機(jī)。

單片機(jī)使用C語言通過串口接收OpenMV發(fā)送過來的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，解析提取目標(biāo)對象的位置信息，將信息發(fā)送給連接在GPIO口的舵機(jī)，通過PWM控制信號控制其轉(zhuǎn)動到相應(yīng)角度，同時通過PID算法在運動過程中校準(zhǔn)誤差，實現(xiàn)舵機(jī)進(jìn)行穩(wěn)定的目標(biāo)自動追蹤[8]。運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)軟件程序設(shè)計流程如圖4所示。

2.1" 運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)運動程序設(shè)計

該運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)依賴于精確的舵機(jī)運動控制，以實現(xiàn)對目標(biāo)位置的準(zhǔn)確定位和跟蹤。其中舵機(jī)斜線運行的函數(shù)為主要函數(shù)。運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)斜線行進(jìn)平面圖如圖5所示，這里[O]點為坐標(biāo)原點，以水平方向為[x]軸，豎直方向為[y]軸建立坐標(biāo)系，橫坐標(biāo)最大值是160，而縱坐標(biāo)最大值是120。在本文中，裝置的起點為畫面中點，也就是圖中坐標(biāo)為（80，60）的點，圖中灰色點為模擬色塊的位置。

具體實現(xiàn)過程如下。

[x]軸位置信息記錄與更新：

[x=X1] （1）

[y]軸位置信息記錄與更新：

[y=Y1] （2）

計算[x]、[y]軸處要運行的距離：

[X1=x+Long×cosθ] （3）

[Y1=y+Long×sinθ] （4）

計算[x]、[y]軸舵機(jī)要運動到的角度：

[angle x=（arctan（xh）×radtodeg）+90°] （5）

[angle y=（arctan（yh）×radtodeg）+90°] （6）

設(shè)定PWM的周期脈寬為2 500，計算[x]、[y]軸舵機(jī)需要的PWM波的占空比：

[PWM x=（angle x180）×2 000+500] （7）

[PWM y=（angle y180）×2 000+500] （8）

式中：[X1]、[Y1]分別為OpenMV攝像頭通過串口輸出到單片機(jī)的坐標(biāo)信息；[θ]為方向角，[x]正半軸沿逆時針旋轉(zhuǎn)至位移方向的角度，其大小范圍為0°～360°；[Long]則表示位移長度；radtodeg為弧度制轉(zhuǎn)角度制常量，為57.32；[angle x]與[angle y]分別為計算后[x]、[y]軸舵機(jī)要運動到的角度；[PWM x]與[PWM y]分別為計算后[x]、[y]軸舵機(jī)需要的PWM波的占空比；[h]是指激光筆到平面的距離。

運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)斜線行進(jìn)立體圖如圖6所示，[O]為平面中心點，其在畫面中的橫坐標(biāo)為80，縱坐標(biāo)為60。

在此舵機(jī)行進(jìn)的函數(shù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行舵機(jī)的運動控制。首先進(jìn)行單片機(jī)定時器配置，使其能夠在舵機(jī)信號線端口輸出精確的PWM波控制舵機(jī)轉(zhuǎn)動以及舵機(jī)角度的初始化。啟用該二維舵機(jī)云臺時，通過單片機(jī)對兩個舵機(jī)的初始角度進(jìn)行初始化，通常將初始角度設(shè)置為90°，以確保舵機(jī)處于合適的起始位置，再進(jìn)行位置信息的接收與處理。通過攝像頭OpenMV獲取目標(biāo)位置的像素點坐標(biāo)信息，如圖7所示，分別獲取[A]、[B]、[C]、[D]四個點坐標(biāo)，并通過串口通信將位置信息傳輸給單片機(jī)。在單片機(jī)端，使用串口接收功能接收并解析位置信息，然后將串口接收的位置數(shù)據(jù)利用數(shù)組存儲，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

如圖7所示，[O]點為坐標(biāo)原點，以水平方向為[x]軸，豎直方向為[y]軸建立坐標(biāo)系，橫坐標(biāo)最大值是160，而縱坐標(biāo)最大值是120。圖中模擬矩形框識別畫面，識別矩形4個角點。

追蹤矩形框具體步驟如下。

計算第一條斜線的弧度制角度：

[θ1=arctan（y2-y1）（x2-x1）] （9）

計算第一條斜線的長度：

[Long1=（y2-y1）2+（x2-x1）2] （10）

并根據(jù)[（y2-y1）]和[（x2-x1）]的值是否大于小于零，確定其所在象限，以及確定是否加入一個合適的偏置角度。

如果[（x2-x1）gt;0]，[（y2-y1）gt;0]，其在第一象限，旋轉(zhuǎn)弧度為[θ1]轉(zhuǎn)化為角度制值。

[θ′1=θ1×radtodeg] （11）

如果[（x2-x1）lt;0]，[（y2-y1）gt;0]，其在第二象限，旋轉(zhuǎn)弧度為[θ1]轉(zhuǎn)化為角度制值加180°。

[θ′1=θ1×radtodeg+180°] （12）

如果[（x2-x1）lt;0]，[（y2-y1）lt;0]，其在第三象限，旋轉(zhuǎn)弧度為[θ1]轉(zhuǎn)化為角度制值加180°。

[θ′1=θ1×radtodeg+180°] （13）

如果[（x2-x1）gt;0]，[（y2-y1）lt;0]，其在第四象限，旋轉(zhuǎn)弧度為[θ1]轉(zhuǎn)化為角度制值加mq上360°。

[θ′1=θ1×radtodeg+360°] （14）

式中：[θ′1]為舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角度，在0°～360°范圍內(nèi)；[θ1]為調(diào)整前舵機(jī)旋轉(zhuǎn)弧度，取值范圍為[-π2～π2]；[x1]、[y1]、[x2]、[y2]分別為OpenMV攝像頭傳輸給主控模塊識別到的矩形框角點坐標(biāo)。

依次對這些數(shù)據(jù)處理之后得到四條斜線的角度和長度，將這些變量存儲到另一個數(shù)組中。將數(shù)組中的這些參數(shù)依次傳入舵機(jī)斜線運行的函數(shù)中。舵機(jī)沿直線運動一次之后，通過OpenMV獲取的激光坐標(biāo)以及矩形框頂點坐標(biāo)對激光所對應(yīng)的位置進(jìn)行PID校準(zhǔn)；將其位置穩(wěn)定之后再進(jìn)行第二條直線的運動，依次進(jìn)行直到完成沿矩形框行進(jìn)。

1） PID校準(zhǔn)（以下為[x]軸舵機(jī)校準(zhǔn)，[y]軸舵機(jī)校準(zhǔn)同理）[9?10]

PID控制結(jié)構(gòu)示意圖如圖8所示。

獲取坐標(biāo)偏差：

[xnowcha=xx-sx] （15）

獲取累積偏差：

[wucha=1nxwucha=wucha=1n-1xwucha+xnowcha] （16）

獲取輸出的位置坐標(biāo)：

[Ax=Kp×xnowcha+Ki×wucha=1nxwucha+Kd×（xnowcha-xagocha）] （17）

將這一次的偏差作為下一次校準(zhǔn)時的上一次偏差：

[xagocha=xnowcha] （18）

式中：[sx]為OpenMV獲取的激光實際坐標(biāo)；[xx]為校準(zhǔn)的矩形框頂點橫坐標(biāo)；[xnowcha]為當(dāng)前的[x]軸偏差；[xagocha]為上一次的[x]軸偏差；[wucha=1nxwucha]為當(dāng)前誤差的積分；[Kp]、[Ki]、[Kd]為PID控制算法比例、積分、微分系數(shù)。

計算舵機(jī)要運動到的角度：

[angle Ax=（arctan（Ax h）×radtodeg）+90°] （19）

2） 舵機(jī)PWM波校準(zhǔn)

[PWM Ax=（angle Ax 180）×2 000+500] （20）

式中：[angle Ax]為舵機(jī)要運動到的角度；[PWM Ax]為[x]軸舵機(jī)PWM波進(jìn)行校準(zhǔn)。

根據(jù)前面的舵機(jī)算法計算，使舵機(jī)沿著斜線行進(jìn)，確保激光能夠精確地跟隨目標(biāo)位置。在舵機(jī)運動的過程中，激光器固定在二維云臺上，跟隨舵機(jī)運動到相應(yīng)位置，實現(xiàn)了對目標(biāo)的精確跟蹤，并將此時的激光實時位置顯示在OLED屏幕上。這一過程需要確保激光器能夠準(zhǔn)確地跟隨舵機(jī)運動，形成一個矩形框用于識別和跟蹤目標(biāo)對象。該運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)運動程序的流程圖如圖9所示。

2.2" OpenMV攝像頭程序設(shè)計

本次運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的環(huán)境色塊識別和矩形識別部分采用OpenMV攝像頭，OpenMV攝像頭與單片機(jī)通過RX、TX串口通信實現(xiàn)信息的交互。在本設(shè)計中OpenMV攝像頭所識別的圖像將被分為160×120個像素點[11?13]，以圖像左上角為坐標(biāo)原點，水平方向為[x]軸，垂直方向為[y]軸，一個像素點為一單位長度建立二維坐標(biāo)軸，當(dāng)攝像頭識別到所設(shè)定顏色閾值的色塊時，將該色塊所在的位置信息通過函數(shù)max_blob.cx（）和函數(shù)max_blob.cy（）獲取最大灰色色塊的中心坐標(biāo)，并將其存儲在變量[x]和[y]中；然后使用img.draw_string（）函數(shù)在圖像上繪制文本坐標(biāo)（[X1]，[Y1]）；最后通過USART串口傳輸?shù)街骺啬K，如果沒有檢測到灰色色塊，代碼將使用上一次檢測到的中心坐標(biāo)。當(dāng)所識別的圖形為矩形時，OpenMV攝像頭將會使用閾值篩選矩形。對于每個找到的矩形，繪制矩形框并獲取其4個角點的坐標(biāo)，再對每個角點繪制一個圓圈，打印其坐標(biāo)。將4個頂點的像素坐標(biāo)[（x1，y1）]、[（x2，y2）]、[（x3，y3）]、[（x4，y4）]通過串口依次傳輸?shù)絾纹瑱C(jī)后，OpenMV攝像頭開始識別激光色塊，并將識別到的色塊坐標(biāo)由串口循環(huán)傳輸?shù)街骺啬K，最后由主控模塊通過PID算法控制舵機(jī)云臺模塊實現(xiàn)目標(biāo)的自動追蹤。OpenMV攝像頭程序設(shè)計流程圖如圖10所示。

3" 測試效果及數(shù)據(jù)分析

本文針對系統(tǒng)精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性做了一系列實際測試，為了更直觀地顯示出系統(tǒng)跟蹤目標(biāo)的精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性，本文在實際測試方面添加了紅色激光筆，用于追蹤二維云臺的運動軌跡，便于測量。

3.1" 測試效果

設(shè)定追蹤云臺起始點為OpenMV攝像頭識別圖像中心，其坐標(biāo)為（80，60）。隨意在OpenMV攝像頭可識別到的范圍內(nèi)放置一種色塊，并讓OpenMV攝像頭可識別到該色塊。通過追蹤云臺上的激光筆一系列坐標(biāo)繪制云臺實際追蹤色塊軌跡曲線，如圖11所示。

為了避免測試偶然性，本次測試采取多次測試原則，實際測試數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

3.2" 數(shù)據(jù)分析

經(jīng)測試可得，運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)精確度為：

[2.6+2.2+1.7+1.5+2.1+1.4+1.77≈1.9 cm] （21）

在追蹤矩形框時，脫離矩形框次數(shù)最高僅3次，而且脫離矩形框平均距離為：

[1.3+1.5+1.1+0.9+1.4+0.8+1.67≈1.2 cm] （22）

結(jié)合實驗測試數(shù)據(jù)證明，該運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的理論研究與設(shè)計較為合理。

4" 結(jié)" 語

本文分析了目前運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種采用STM32C8T6和OpenMV為核心的資源。通過OpenMV攝像頭識別所得圖像的色塊或矩形，并將相對應(yīng)的像素位置通過串口通信（RX，TX）傳輸給STM32F103C8T6單片機(jī)，由單片機(jī)經(jīng)計算后通過控制二維舵機(jī)定向運動實現(xiàn)運動控制與自動追蹤。最后通過測試不斷調(diào)試系統(tǒng)的精確性與穩(wěn)定性，實現(xiàn)在降低成本的同時，保證系統(tǒng)的高速、穩(wěn)定和精確控制等性能指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊益寬，王俊偉，孫鈺樟.基于OpenMV視覺技術(shù)對物體識別與跟蹤的實驗研究[J].化工自動化及儀表，2023，50（4）：569?572.

[2] 張園，許卓然，劉育成.運動目標(biāo)控制與自動追蹤系統(tǒng)設(shè)計[J].中國集成電路，2023，32（12）：76?80.

[3] 趙恒逸.二軸云臺的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2019.

[4] 田杰，胡秋霞，楊畢康.基于STM32的物流搬運小車控制系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2023，46（18）：172?176.

[5] 夏勝杰，楊昊，艾偉清.基于Arduino單片機(jī)和OpenMV的顏色目標(biāo)定位與跟蹤小車的設(shè)計與實現(xiàn)[J].常熟理工學(xué)院學(xué)報，2021，35（5）：59?64.

[6] 姚貝.基于云臺攝像機(jī)的特定目標(biāo)實時檢測與跟蹤算法研究[D].大連：大連海事大學(xué)，2020.

[7] 雒珊，邱炎兒，胡鵬飛.基于圖像跟蹤的云臺控制系統(tǒng)設(shè)計[J].電子測試，2022（19）：36?39.

[8] 徐涢基，肖城鋼，李婷，等.串級PID算法在滾球控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2020，43（9）：122?125.

[9] 徐涢基，龔明，龔誠，等.基于雙環(huán)PID算法與大津法的板球視覺控制系統(tǒng)[J].傳感器與微系統(tǒng)，2020，39（11）：81?84.

[10] 高胡震，杜昌平，鄭耀.基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的無人機(jī)云臺控制算法[J/OL].計算機(jī)應(yīng)用：1?6[2023?12?07].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.TP.20231205.2221.020.html.

[11] 黃家駒，陸江華，張睿哲，等.基于OpenMV的口罩檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].電子制作，2023，31（17）：65?68.

[12] 楊康，衛(wèi)敏，孫磊.基于FPGA的自適應(yīng)閾值邊緣檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng)，2019，38（12）：96?99.

[13] 李加定，繆文南.基于OpenMV的智能送藥小車的設(shè)計[J].電子設(shè)計工程，2024，32（2）：162?166.