无人驾驶小车AI视觉控制实训平台：从硬件配置到LabVIEW编程实战

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前言

大家好，这里是仪酷智能 VIRobotics。

在人工智能教育普及与机器人技术快速发展的背景下，无人驾驶小车实训平台已成为培养跨学科创新能力的重要载体。本文基于 AIxBoard 开发板与 Mbot megapi 麦克纳姆轮小车，系统阐述 “AI 视觉 + 无人驾驶” 实训教学方案的硬件架构、软件工具、课程设计及实战案例，为高校实验室建设和科创教育提供完整技术路线。

一、项目概述：STEAM教育中的AI视觉实践平台

本项目基于AI开发板和LabVIEW软件平台，构建了一套完整的无人驾驶小车AI视觉控制系统。通过麦克纳姆轮小车、自动驾驶沙盘与AI视觉工具包的结合，为STEAM教育提供创新实践平台。

三大核心价值：

• 技术融合： 集成机器视觉+深度学习+机器人控制
• 教育创新： 支持图形化编程，零代码门槛
• 场景覆盖： 模拟真实无人驾驶场景（红绿灯识别/自主泊车/车道保持）

二、硬件配置方案

序号	组件	数量	核心功能
1	AI核心控制器	1台	搭载Intel赛扬N5105处理器，支持OpenVINO推理加速
2	麦克纳姆轮小车	1台	全金属机身+麦克纳姆轮，支持万向移动
3	自动驾驶沙盘地图	1张	含红绿灯模型、交通标识，支持车道保持训练
4	AI视觉工具包	1套	支持TensorFlow/PyTorch等框架模型调用

2.1 AI 开发板：边缘 AI 的强劲引擎

作为实训平台的 “大脑”，集成 OpenVINO 工具套件，具备以下关键特性：

• 异构计算能力：CPU+iGPU 协同加速，支持并行运行多个神经网络
• 丰富接口：千兆网口、USB3.0、HDMI2.0、40-Pin GPIO（兼容树莓派）
• 低功耗设计：TDP 仅 10W，支持 7×24 小时连续运行
• 系统兼容性：预装 Ubuntu20.04/Linux，支持 Windows10/11 |

2.2 麦克纳姆轮小车：全向移动的执行平台

小车采用全金属外壳，搭载 4 个麦克纳姆轮实现万向移动，核心参数如下：

• 驱动系统：4 个直流电机独立控制，支持平移、旋转、斜向移动
• 传感器配置：3 路避障传感器、2 路巡线传感器、碰撞检测
• 能源系统：18650 锂电池（2600mAh），支持 4 小时连续运行
• 编程接口：图形化编程、Python、Arduino C 语言

2.3 自动驾驶沙盘地图：沉浸式交通场景模拟

沙盘采用 3.2m×2.8m 专业油画布材质，构建包含以下元素的仿真环境：

• 交通基础设施：红绿灯模型、5 类路标铁牌、10 种交通标识贴纸
• 道路系统：40cm 宽度标准车道，支持最小 80cm 转弯半径
• 功能场景：转向决策、红绿灯识别、自主泊车、车道保持等训练模块

三、软件工具链：从视觉算法到系统控制

3.1 AI 视觉工具包：全流程开发平台

工具包集成数百个 OpenCV 算子与深度学习模块，支持以下核心功能：

1. 多源图像采集：USB / 网络摄像头高速接入，支持 1080P@30fps 实时采集
2. 传统视觉处理：
   • 颜色空间转换（BGR/HSV/YCbCr）
   • 图像滤波（高斯模糊、中值滤波、双边滤波）
   • 几何变换（透视校正、图像配准）
3. 深度学习模型部署：
   • 支持 TensorFlow、PyTorch、Darknet 等多框架模型
   • 提供 YOLOv5、Unet、OCR 等预训练模型
4. 硬件加速支持：Intel CPU/GPU、Nvidia GPU、TPU/NPU 异构计算

3.2 AI 推理加速工具包：多引擎优化方案

• OpenVINO 工具包：针对 Intel 硬件优化，支持 ONNX/IR 模型高效推理
• TensorRT 工具包：Nvidia 显卡专用加速，YOLOv5 推理速度提升 3-5 倍
• ONNX Runtime：跨平台推理引擎，支持 PyTorch/TensorFlow 模型无缝转换

四、课程体系：16周实战教学大纲

周次	理论课程	实验内容
1-2	LabVIEW编程基础	小车直线运动控制
3-4	OpenCV图像采集与处理	车道线识别实验
5-6	深度学习基础	YOLOv5交通标志检测
7-8	机器人运动学	麦克纳姆轮路径规划
9-10	传感器融合技术	多传感器避障系统
11-12	模型优化与加速	OpenVINO推理加速实践
13-14	决策控制算法	红绿灯识别+自动启停
15-16	综合项目实战	沙盘场景全自主导航

五、实战案例：LabVIEW 实现小车视觉闭环控制

5.1 运动控制核心逻辑

5.2 LabVIEW程序示例

我们可以使用Python代码来实现对麦轮车的控制：

使用NI LabVIEW图形化编程平台让开发更为简明，简单的一个事件循环就实现了对麦轮车的基本运行控制：

总结

本方案通过 "硬件平台+AI工具链+教学案例"的一体化实训平台，解决了STEAM教育中AI实践门槛高的痛点。实测表明，学习者够系统掌握从 AI 算法开发到机器人控制的全流程技术，为智能驾驶、工业视觉等领域的创新实践奠定坚实基础。

以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如有笔误，还请各位及时指正，欢迎大家关注博主。我是virobotics（仪酷智能），我们下篇文章见~

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