基于梦飞openmv的自主识别物联网图传小车
前言
接上一篇<梦飞openmv py-AI机器视觉_自主开发openmv底层固件和硬件>，在自主开发的oepnmv硬件之后，时隔一年，我们终于在openmv自主开发的路上又进一步，这一次不仅仅是硬件上的推进，更是软件交互和用户体验上的提升。这次要给大家介绍的就是我们纯自主开发的openmv机器视觉自主识别和图传控制小车。
B站功能演示视频：https://b23.tv/phCGmPr
硬件介绍
它是基于梦飞自主开发的openmv硬件及各种扩展模块的综合应用，集成了openmv各种图像识别算法，小车PID控制，视频图传，视觉追踪，机械臂自动控制等在内的综合应用方案。以下将逐一介绍各部分组成结构和原理。
第一，自主集成openmv硬件，梦飞openmv硬件集成了更多的外设引脚，支持电机控制，（LCD显示）SPI-wifi图传，舵机机械臂控制引脚，串口等在内的多个外设，并开发了对应的集成模块。
（1）自主开发了用于对接openmv的电机驱动和电源一体化控制板，集成双LM2596电源芯片和RZ7889电机驱动芯片，具备对外5V3A的输出能力，以及6-15V宽电压输入能力，电机驱动和对外供电单独运行，RZ7889具备最大5A电机PWM输出控制能力，基本满足市面上所有智能小车得控制和运行。
（2）自主开发了基于ESP8266得SPI-wifi图传模块，具备实时视频传输能力（HTTP传输实时速度可达200KB/s，VGA传输10fps，QVGA可达20fps以上），可在图像识别完成后将视频传输到手机端实时显示，以及单独增加了用于控制小车和实时通讯得蓝牙模块，WiFi和蓝牙单独运行互不干扰。
（3）自主开发了三自由度机械臂模块，在原有追踪云台基础上增加机械爪，可拆卸和可安装openmv模块，实现自动识别和抓取的目的，可应用与自动分拣，搬运等领域，机械臂分两款，分别是普通塑料材质骨架和MG90S金属舵机安装，以及铝合金骨架和,G996金属舵机安装的机械臂。
（4）增加了手机app集成，可将单独的算法功能全部集成在openmv硬件上，通过手机app实时显示视频和切换不同的识别模式，基本识别模式包括循迹，物体颜色识别，人脸识别追踪等。也可通过手机app实时控制小车实现视频控制。
所有模块接口均直插在openmv硬件上，实现一体化集成，这是以往任何一款openmv硬件都无法直接完成的，并且所有模块都采用电子积木的方式集成，方便拆卸，更换，调试等各种操作，并且有任何损坏只需更换对应模块即可，省钱省力。
软件功能介绍
openmv软件开发上采用micro-python开发，各个模块集成到对应的功能函数，目前功能函数包括，串口协议处理模块（手机app蓝牙通讯），车辆控制模块（电机PWM驱动），测距模块（图像简单测距），图像传输模块（wifi图传），图像识别模块（颜色识别，人脸识别，循迹等），PID追踪模块以及机械臂控制模块等在内的众多模块化集成代码，可方便用户快速集成自己想要的功能。
目前基于我们开发的两款openmv模块，分别为stm32F407主控和stm32H7主控，两款模块的特点分别为：
（1）F407主控的openmv模块，支持直接采集JPEG图像，搭配ov2640摄像头和wifi图传模块可直接实现JPEG图传采集和传输，另外，算法集成上自主集成了颜色识别，二维码识别，人脸识别（基于haar特征训练的机器学习算法，支持人脸，手，口罩，行人，眼，车辆等任意特征训练的模型，提供众多转换好的模型供使用），模板匹配（NCC模板匹配，可支持数字，形状等模式识别）。
（2）H7主控的openmv模块，除支持F407所涉及所有功能外，另外支持openmv4plus的所有算法，但是由于没有外部SDRAM一些大点的神经网络无法运行，但是我们自主集成了stm32-CUBE-AI，可使用lenet和mnist神经网络识别数字，也可以使用卷积神经网络识别人体特征等。
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