第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组开源项目指南

第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组开源项目指南

RT1064_Smartcar 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rt/RT1064_Smartcar

项目介绍

此项目为第十七届全国大学生智能汽车竞赛中的智能视觉组解决方案，由FredBill1在GitHub上维护。它提供了完整的源代码以支持基于逐飞RT1064和RTThread操作系统的智能车辆。项目利用μVision V5 (MDK-ARM 5)进行开发，并兼容IAR环境（尽管相关文件未包含），展现了在智能汽车竞赛中的计算机视觉应用。项目集成了多种开源库，如Eigen用于线性代数，Kalman滤波器，以及OpenCV等，用于复杂的图像处理任务。

项目快速启动

要开始使用这个项目，首先确保您已安装Git和必要的编译工具，比如Arm Keil uVision或IAR Embeded Workbench。以下是快速启动步骤：

克隆项目及子模块

git clone --recursive https://github.com/FredBill1/RT1064_Smartcar.git

配置环境

• 打开/Project/USER/inc/MCU_ID.hpp文件，并根据需求设置主从核的宏定义。
• 根据您的IDE配置项目。对于μVision V5，打开相应的.uvprojx文件并检查所有路径和库是否正确配置。

编译与烧录

• 在IDE中编译项目。
• 通过编程器或调试器将程序烧录至RT1064开发板。

运行与测试

• 确保硬件连接正确，包括摄像头和其他传感器。
• 上电后，智能汽车应能够执行预设的视觉任务。

应用案例与最佳实践

• 视觉跟踪：利用项目中的计算机视觉算法，实现对赛道标志物的实时识别和追踪，优化控制策略以保持汽车在赛道上的稳定性。
• 卡尔曼滤波在速度估计中的应用：结合IMU数据，通过卡尔曼滤波器提供更精确的速度和位置估计，提升导航精度。

典型生态项目

• FBScope: 配套的Python上位机工具，基于Tkinter，允许无线监控和控制智能车。
• TFLite_Smartcar: 提供基于TensorFlow Lite的模型训练和量化脚本，适合进行机器学习模型的定制与优化。
• OpenART_SRC: 修改版的OpenArt固件，特别适配本项目，增强了功能如逆透视变换等，提高比赛中的性能表现。

确保在实践这些应用案例和探索生态项目时，详细阅读每个组件的说明文档，以便充分利用它们的功能。

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以上便是基于“FredBill1/RT1064_Smartcar”项目的快速入门指南。请注意，由于项目可能涉及到持续更新，具体步骤可能会有所变化。务必查看最新的项目README文件和相关文档来获取最新信息。

RT1064_Smartcar 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rt/RT1064_Smartcar