【智能车】从零写一份自己的完全模型智能车寻路算法（有手就行） --- 01

有手就行的智能车视觉寻路算法

前言

被同学拉进了智能车完全模型组做智能车的上层视觉软件算法，在交流群里吹水很多人起哄说让写一篇博客来教他们怎么写寻路。众望所托，今天就开始了这一系列的更新，保证有手就行，从最基础的开始。
其它的话：距离上次更新数据结构博客也很久了，那个博客并没有鸽，在复习二叉树的时候感觉这东西没啥好写的，和链表一样，而后面一直在看算法方面的东西，所以没有更新，后面的树状数组等等都会有更新的。

一、提出一份完整的需求

一份需求一定要层层细分：

最笼统的需求

1. 能够识别道路线
2. 能够识别道路标识
3. 能够给出运动方向
4. 特殊任务状态下的寻路
5. 使用json控制一些变量的输入，方便后期调车
6. 不重要：图形化界面，修改json文件并查看小车实时状态；使用socket等远程实时调试小车

这些就是最笼统的概念，接下来要细分到每一个部分上去：

识别道路线

识别道路线会遇到多种情况，包括直路，左右转弯，十字路口，环岛。

1. 精确的识别出直线
2. 判断出左右转弯状态
3. 十字路口优化，单独处理十字路口
4. 环岛入环，出环等状态的判断

识别道路标识

道路标识识别方法比较单一，只能是检测到目标然后进行图像分类确定标识种类。这就是需求了。
方案直接在这里给出：

1. 直接使用目标检测算法，如yolo。但是效率会低，选择哪种算法请自行考虑。
2. 传统图像算法优化目标检测，通过图像处理去到标识物的最小正接矩形范围，提取出图片，通过图像分类算法直接得到标识类别。

方便起见，直接选择方案一绝对是最好的，如果想要提升帧率，可以考虑借鉴方案二，或者自己找到其它更优解也是可以的。

给出运动方向

这里需要通过数学方法计算出小车后面需要行进的方向，具体如下

1. 获得小车行进路线状态
2. 数学方法处理路线，如拟合成直线等
3. 通过斜率等判断转向度数
4. pwm
5. 串口传输pwm舵机打角信息

特殊任务

根据比赛规则自行调试，这里暂时不写需求

json文件

1. 编写json文件读取协议
2. 通过读取json文件初始化程序配置

本教程只针对基础寻路部分进行教学

二、板子的算力限制

这块板子真的是算力有限，只能说比树莓派强。在这样算力有限的情况下要是想跑yolov5或者一些图像分割算法的话那肯定是很难的，帧数很低，做人脸识别还可以，但是做这种实时高速识别的东西确实不太好。
因此，对于道路的识别我们要采用传统视觉算法。

三、从零开始

从零开始我们要先知道需要的一些基础技术，好进行学习。

1. 语言基础

推荐学习C/C++，python可针对深度学习单独学习。
推荐教程：
黑马程序员匠心之作|C++教程从0到1入门编程,学习编程不再难
从0基础系统化学习C++，不可能学不会
MOOC浙大翁恺C语言
菜鸟教程python

2. OpenCV部分

用啥建议直接百度，最好谷歌，有一些问题上stackoverflow也有解，注意搜索的姿势就行（

如果是想了解一下，这里推荐看贾志刚老师的教程（网上很多，就不放链接了），但是很容易困，稍微了解下，剩下的慢慢学，用到的算法我都会写是怎么回事。

3. 开发环境搭建

对于大型项目，尤其是需要放到linux上的，我更倾向于使用Clion来编写，当然vs也是不错的，vscode可以用，就是有点费劲。
因此我选取Clion作为我开发这个寻路程序的IDE。
有了IDE，接下来就该了解一下需要配置什么环境：
首先是C++编译环境，Clion上建议使用CMake，它也会帮你生成CMakeLists.txt这个文件，同时我的CMake用的是clang++编译器，还可以选择g++等，可以自己选择编译器。
有了C++的编译环境，需要配置OpenCV库，EB板子自带一个低版本OpenCV，如果直接在上面开发可以直接看一下怎么用就行了。如果想在自己电脑上调试的话，可以百度，有很多教程，每个人遇到的问题都不一样，但是网上基本都有解了。
串口通讯库，可能会需要，也可能自己写。
额外的，为了后面读取json文件，需要选择一个json解释器的库，这个暂时不谈。
有可能自己需要一个日志系统，选择自己喜欢的日志库就行。
图形库可以暂时不做，因此不装了先。

总结下来就是下面这些：

1. IDE
2. C++编译器
3. CMake帮助编译大型项目
4. OpenCV环境
5. 串口库（可能需要）
6. json解释器（暂时不用管）
7. 日志库（暂时不用管）
8. 图形库（暂时不用管）

4. 创建项目

选择好自己想要的路行，c++标准建议选择c++14、c++17或者c++20，接下来点击创建。

这是创建后自动生成的主函数文件，我们来看一下文件树。

红色框出的部分是cmake编译生成的东西，不用管，我们来看另外两个文件。

这个是main.cpp，生成了一个hello world测试程序，我们可以点一下右上角的运行按钮测试一下能否使用：

这里可以看到程序运行正常，证明Clion成功找到CMake程序，CMake成功找到了c++编译器并进行编译，同时运行。

这两个按钮用的比较多，第一个是上面用到的那个功能，后面这个是调试按钮，也就是debug。
我们来看看剩下的CMakeLists.txt这个文件：

这就是用来编译c++项目的cmake的配置文件，具体使用方法百度找个文档就可以很快入门了。
接下来就该将OpenCV引入项目，直接在这个文件中加入下面语句：

#find OpenCV
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${
   OpenCV_INCLUDE_DIRS})

和：

target_link_libraries(zhiNengChe ${
   OpenCV_LIBS})

然后将main.cpp改成下面这段代码，运行测试能否编译成功，如果不可以，请检查自己的opencv是否安装正确。（请将图片路径，红色圈出部分，修改为自己的图片路径，随便找一张图片测试就行）