基于OpenCV的运动控制与自动追踪系统设计与实现

为了实现位置控制与自动追踪的目的，本研究采用软硬结合的方法，设计了一套运动目标控制系统与自动追踪系统。该系统由嵌入式开发板树莓派4B、嵌入式计算机视觉平台OpenCV、摄像头模块、按键模块、二维舵机云台和激光笔构成，将嵌入式开发板、计算机视觉平台、传感器等硬件设备与相应的控制算法结合，形成一个完整的系统。系统通过摄像头模块采集图像信息，并对图像数据进行处理。将运动目标控制和自动追踪功能融合到一个系统中，利用PID算法精确控制舵机，实现激光笔的光点在屏幕上按照目标要求进行移动。本系统实现了激光笔光点的运动目标控制和自动追踪功能，其中包括一键复位功能、沿正方形移动、沿A4纸边缘移动以及自动追踪激光等功能。为了使自动追踪系统功能更加稳定，运动控制系统采取了较低速度的匀速运动，并且可以通过按键选择各个测试模式。

随着现代科技的飞速发展，运动目标控制与自动追踪系统作为一种重要的技术手段，逐渐在各个领域中得到广泛应用[1]。现有的运动目标控制与自动追踪系统存在先攻速度较慢，导致在目标移动过程中丢失，影响实时性。本文致力于解决位置控制和自动追踪功能，确保激光笔按照目标要求进行移动，通过摄像头模块采集图像信息， 并对图像数据进行处理，为运动目标控制和自动追踪提供必要的视觉输入。

系统实现了一键复位、沿正方形移动、沿A4 纸边缘移动以及自动追踪激光等功能，以提供多样化的应用场景。

2. 系统方案设计与论证 2.1. 方案分析与选择 2.1.1. 嵌入式视觉平台的方案分析与选择 嵌入式视觉平台能够对摄像头模块采集的图像信息进行高效处理。系统通过摄像头模块采集图像信息，嵌入式视觉平台可以对这些图像数据进行实时处理，提取有用的信息，为后续的运动目标控制和自动追踪提供必要的视觉输入。

支持目标识别和跟踪算法， 系统的自动追踪功能涉及对激光笔光点的追踪， 嵌入式视觉平台可以帮助实现对目标的识别和持续跟踪，确保激光笔光点在屏幕上按照目标要求进行移动。对于运动目标控制和自动追踪系统来说，实时性是至关重要的，嵌入式视觉平台的快速图像处理能力有助于保持系统对目标的即时响应。

方案一：采用OpenMV 嵌入式计算机视觉平台。OpenMV 是一个基于MicroPython 的嵌入式计算机视觉平台，使用ARM 微控制器。开发者可以使用Python 语言编写图像处理和计算机视觉应用，无需深入了解底层硬件编程。它专注于图像处理和计算机视觉任务，提供丰富的图像处理库和示例代码。

OpenMV 配备了图像传感器和其他传感器，可以直接连接摄像头、显示屏、Wi-Fi 模块等设备。