智能车摄像头学习三个阶段_智能车学习三个阶段

第一阶段: 基础阶段

1. 了解摄像头的安装以及引脚。
2. 正确使用单核主板的液晶历程，使液晶能够显示灰度图像。
3. 了解并应用二值化方法，使显示的灰度图像变为二值化图像。
4. 编写扫线程序，收集左右边界数组，正确利用赛道宽或斜率补线，并实现在液晶屏幕中画出中心线。

第一阶段验收：在车轮闭环且增量式PID和位置式PID稳定的条件下，实现小车直行，转弯和十字路口；最终使小车运行稳定，使摄像头图像采取稳定，为第二阶段的实现提供基础。

第二阶段：特殊元素---采取图像数据能力

1. 圆环以及误判处理。
2. 三岔以及误判处理。
3. 十字误判处理。

常见采取数据的方法：利用左右边界数组及其运算， 区域扫线，左右丢线或左右相对丢线，采点等。

常见改变小车轨迹方法：改弯线，改直线（加限幅处理）。

第二阶段验收：车轮稳速，实现圆环入环出环，三岔路口多次识别，十字不误判，尽可能提高代码性能；小车可以慢速跑完全程赛道。

第三阶段：小车提速

1. 在小车改稳的前提下，检查检测特殊元素的条件是否成立；改大拉线数组，权重置前。
2. 使用电磁，陀螺仪改善小车运行情况，以达到提速和辅助判断特殊元素的目的。