Pixy2智能视觉追踪系统设计

原创于 2025-11-04 16:35:56 发布 · 292 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Pixy2 # 视觉追踪 # 颜色识别 # AprilTag # 嵌入式视觉 # HSV # I2C # SPI # Arduino

AI助手已提取文章相关产品：

基于Pixy2 CMUcam5的智能视觉追踪系统设计

你有没有遇到过这样的场景：在机器人竞赛中，你的小车需要实时追踪一个特定颜色的球，但用传统摄像头加OpenCV的方案跑在单片机上卡得几乎动不了？又或者，在DIY一个自动跟随的行李箱时，发现图像处理太耗资源，根本没法做到低延迟响应？

这正是Pixy2 CMUcam5存在的意义。

它不是一块普通的摄像头模块，而是一个“会思考”的视觉传感器——把图像采集、目标识别和数据输出打包成一个即插即用的小盒子。你不需再为复杂的图像算法头疼，也不必担心主控算力不够。只要告诉它“我要跟踪这个颜色块”，它就能自己完成剩下的工作，并通过I2C、SPI或UART把结果直接送给你。

我们最近在一个基于Arduino Nano的巡线+目标追踪机器人项目中深度使用了Pixy2，实际体验下来，它的集成效率远超预期。下面我们就从工程实现的角度，拆解这套系统的运行机制、配置方法、通信优化以及在真实环境中的表现调优策略。

视觉处理的“外包”革命

传统嵌入式视觉系统通常采用“摄像头 + 主控MCU + 图像算法库”的架构。比如用OV7670拍图，STM32读取数据，再调用轻量级OpenCV或自定义阈值分割算法来识别目标。这种方案灵活性高，但也带来了几个致命问题：

数据带宽压力大：即使分辨率只有320×240，一帧RGB数据就接近230KB，对主控内存和处理速度要求极高；
实时性差：图像处理往往占用主循环几十毫秒以上，严重影响其他任务调度；
开发门槛高：需要掌握图像处理基础、色彩空间转换、滤波去噪等知识。

而Pixy2的做法是彻底改变这一范式： 把视觉处理从主控“卸载”出去 。

它内部搭载了一颗NXP LPC4330双核处理器（ARM Cortex-M4 + M0），专门用于运行图像识别算法。出厂时已固化了多种模式，包括颜色签名识别、条形码读取、AprilTag标记检测等。用户只需通过配套的PixyMon软件训练目标，设备就会将匹配到的对象以坐标、尺寸、ID等结构化数据输出，主控只需要做简单的逻辑判断即可。

换句话说，Pixy2不是给你原始图像，而是告诉你：“我看到一个红球，中心在(160, 120)，宽度45像素”。

这种“语义级输出”极大简化了应用开发流程。我们在Arduino上仅用不到50行代码就实现了动态目标追踪：

#include <Pixy2.h>
Pixy2 pixy;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  pixy.init();
}

void loop() {
  uint16_t blocks;
  blocks = pixy.getBlocks(false, 1); // 获取最多1个色块

  if (blocks > 0) {
    Serial.print("X: ");
    Serial.print(pixy.blocks[0].x);
    Serial.print(" Y: ");
    Serial.print(pixy.blocks[0].y);
    Serial.print(" Width: ");
    Serial.println(pixy.blocks[0].width);

    // 这里可以加入电机控制逻辑
    followTarget(pixy.blocks[0].x, pixy.blocks[0].width);
  }
  delay(10);
}

注意这里 pixy.getBlocks() 默认使用I2C通信，每次调用只传输几十字节的有效信息，而不是成千上万的像素点。这意味着主控可以在1~2ms内完成一次视觉查询，完全不影响PID控制或其他传感器轮询。

颜色识别的核心：HSV空间与签名模型

Pixy2最常用的功能是颜色块检测（Color Connected Components, CCC）。但它并不是简单地做RGB阈值分割，而是建立在一套更鲁棒的颜色签名（Color Signature）机制之上。

其核心在于三点：

使用HSV色彩空间 ：相比RGB，HSV（色相、饱和度、明度）更能抵抗光照变化。例如，同一个红色物体在强光下可能变亮（V值升高），但H值基本保持不变。
支持多维度聚类 ：每个颜色签名不是一个固定的HSV范围矩形，而是由多个“锚点”组成的超椭球区域，能更好拟合实际颜色分布。
可训练性 ：通过PixyMon软件点击图像中的目标区域，系统会自动采集样本并生成最优签名参数。

举个例子，我们要识别一个橙色的塑料杯。在不同灯光环境下拍摄，其RGB值波动很大：

光照条件	R	G	B
日光灯	255	160	0
白炽灯	240	140	20
阴影区	200	100	30

但如果转为HSV空间，可以看到H值集中在25°左右，S大于60%，V则浮动较大。Pixy2正是利用这一点，在训练时自动排除V通道的极端值干扰，专注于H和S的稳定特征。

此外，Pixy2支持最多7个颜色签名（C1-C7），你可以分别定义红球、蓝球、黄门框等不同目标。甚至可以通过组合多个签名来识别复杂图案，比如“左侧是C1、右侧是C2”的配对结构。

AprilTag：从颜色到语义的跃迁

虽然颜色识别速度快、资源消耗低，但在复杂环境中容易受背景干扰。为此，Pixy2还集成了对AprilTag的支持——一种专为机器视觉设计的二维条形码。

AprilTag本质上是一种增强版二维码，具备以下优势：

高鲁棒性：即使旋转、倾斜、部分遮挡也能准确识别；
无歧义编码：每个Tag都有唯一ID，不会误判；
提供姿态估计：不仅能定位，还能反推出目标相对于摄像头的三维位姿（旋转和平移）。

我们曾在一个AGV导航项目中使用AprilTag进行精确定位。在仓库地面贴上边长10cm的Tag36H11标签，Pixy2可在3米距离内实现±2cm的位置精度和±3°的角度误差。更重要的是，整个识别过程仍保持30fps以上的帧率。

启用AprilTag模式后， getBlocks() 返回的数据结构会发生变化，包含额外的 angle , translatex , translatey 字段。我们可以据此实现更高级的行为逻辑：

if (pixy.blocks[0].signature == TAG_ID_GOAL) {
  float dist = calculateDistance(pixy.blocks[0].width); // 根据宽度估算距离
  float angle = pixy.blocks[0].angle; // 相对角度

  if (dist < 50) {
    stopRobot(); // 距离小于50cm则停止
  } else {
    adjustHeading(angle); // 调整方向朝向目标
  }
}

相比纯颜色追踪，AprilTag更适合需要精确交互的场景，如自动充电对接、货架识别、路径节点定位等。

通信接口的选择与性能权衡

Pixy2提供了四种通信方式：UART、I2C、SPI和USB。它们各有适用场景，选择不当可能导致瓶颈。

接口	最大速率	特点	推荐用途
UART	115200 bps	简单易用，但带宽有限	调试输出、低频查询
I2C	400 kHz (标准模式)	多设备共享总线，延迟较低	Arduino等资源受限平台
SPI	可达12 Mbps	高速传输，适合批量数据	需要高帧率或多目标输出
USB	12 Mbps (全速)	可连接PC，支持视频流	PC端调试、录像回放