基于树莓派的智能小车的设计与开发

针对疫情期间或者特殊行业无接触配送的需求,基于树莓派4B处理器及Raspberry操作系统,采用Python开发语言及TensorFlow、OpenCV和RPi.GPIO等实现开发。通过车载摄像头采集图像,利用OpenCV技术对图像进行处理,实现循迹功能;通过建立深度学习模型,对红绿灯数据集进行训练,利用训练好的模型实现红绿灯识别功能;通过红外避障模块实现道路避障功能。在带有红绿灯、障碍物和四个弯道的长方体模拟轨道进行测试,能准确地完成两圈行驶。该设计原理清晰,易于实现,在无接触配送、无人驾驶等方面具有很高的应用价值。