基于PIC32实现的智能球类回收车，软硬件协同

)的直径介于6.35cm至6.67cm之间，考虑到其他球体直径可能大于网球， 故选取的范围的上限可以适当放大,经过多次实验发现, 当把球体的选取范围定在直径为8cm的时候,真正的球体区域一般都能包含在内,不会被删除。这个条件考虑到了真正包含球体区域的范围大小, 排除了一些类似球类颜色但直径不合要求的区域。

1.2.5 总结

综上所述, 基于球色的球体检测方法能较好的分割出可能的球体区域, 把接近于球体颜色的区域从图像中分离出来, 使得目标区域能较好地提取。由于此算法首先筛选掉了一部分背景,减小了球体搜索范围,故可以大幅度提高检测的速度。对分割出来的可能球色区域几何直径的筛选, 进一步排除了较为明显的干扰区域, 在一定程度上减少了后续模板匹配过程的工作量。

2、小车驱动工作模块工作原理

该模块充分应用了pic32单片机存储容量大， 运算速度快，数据传输迅速的特点，成功将Y Cb Cr色彩空间进行球色建模的算法移植到单片机上实现，大大缩减了成本。

单片机首先通过串口(38400Baud)接受摄像头拍摄获得的R G B图像(70*70)，然后将每个像素点的R，G，B转成Y,Cr,Cb。接下来执行上述所提“根据Y ，Cb，Cr色彩空间进行球色建模”的算法(算法具体实现见附录代码，已做详细注释)，实现对小球的空间定位，判断小球的重心与摄像头中心的位置关系。再根据得到的位置关系，对单片机的IOA口赋值(0：停止，1：左转，2：右转，3：直行)，从而驱动小车的电机实现小车的运作。

这里关于精度的判断至关重要。我们经过反复验证。最终选定：对于左转，右转延时10个毫秒，从而实现X轴2个刻度的改变。对于前进延时20个毫秒，从而实现Y轴3个刻度的变化。之所以选择上面的转弯以及前进步长，是考虑到计算得到的重心与摄像头中心可能存在的误差，经过我们的试验证明，上述误差是不会影响最终结果的。

3、机械臂捡球模块工作原理

有两片塑料片做成的类似人体静脉瓣的装置，当小球进入U型槽后，由于该结构使得小球不会再从槽中脱离出去，并且再槽壁装有传感器，一旦小球入槽，则进入下一步的中断子程序，从而进入捡球状态。

当检测到小球入槽后，就进入该中断。中断首先将IO清零，防止小车仍然在运动。然后控制机械臂的电机转动，实现升降。机械臂的筒口也是采用塑料片做成的类似人体静脉瓣的装置，只用筒罩住球就能保证球不再掉出来。

4、应用前景分析

本智能球类回收车是未来体育运动中电子系统的重要组成部分的基本模型。本系统将实现在复杂球场环境中自动寻找、识别、跟踪符合既定要求的目标并回收的功能。

如果将来投入实地应用，可采用更加专用的控制系统及硬件系统，即可实现更高效率的工作，不仅可以捡拾网球等小球还可以捡拾篮球、排球等相对较大的球体以及甚至其他形状的运动器材，使参加运动的人能全身心沉浸到运动带来的欢乐中而不用管捡球等一些繁琐且费时费力的工作。运动员可以进行更加高效有序的训练，取得更好的成绩，体现本系统的设计初衷，彰显本系统的社会、经济效益。