【源码】基于Arduino平台的廉价Turtlebot图像识别机器人 —— Sloppy Joe

项目简介

本项目是基于 Arduino 平台的图像识别机器人。通过 Arduino MKR WiFi 板和 ESP32 摄像头实现低成本的机器人操作与对象识别功能，机器人借助 MQTT 协议与 Azure IoT Hub 通信，完成云端控制及图像数据处理。

项目的主要特性和功能

1. 硬件连接：利用 Arduino MKR WiFi 板和 ESP32 摄像头模块实现视觉识别，ESP32 负责图像捕获并通过 WiFi 传至云端，Arduino MKR WiFi 板接收指令控制机器人动作。
2. 对象识别：通过 ESP32 摄像头模块采集图像，可选择云端或本地处理方式进行对象识别。
3. 廉价硬件：采用价格相对低廉的硬件，为个人开发者或教育场景提供合适的机器人开发平台。
4. MQTT 通信：通过 MQTT 协议与 Azure IoT Hub 通信，实现指令发送与状态上传，也可使用其他 MQTT 服务替代。
5. 云和本地处理：提供云端和本地两种处理模式，云端适合复杂图像处理，本地适用于低功耗场景。

安装使用步骤（假设用户已经下载了本项目的源码文件）

步骤一：硬件连接与配置

确保 Arduino MKR WiFi 板、ESP32 摄像头模块等硬件接线正确，设备固件和设置正常，可参照项目硬件指南或在线文档操作。测试各设备能否正常工作，完成连接与配置后进行联网测试，确保连接稳定。配置 MQTT 服务器信息（如 Azure IoT Hub），设置网络协议（如 MQTT 服务的 SAS Token）。对 ESP32 摄像头模块进行必要设置，包括 WiFi 连接、图像采集和上传等，保证图像采集质量并测试验证其稳定运行。

步骤二：部署代码

将源码文件上传到 Arduino MKR WiFi 板和 ESP32 摄像头模块，包括 Arduino 代码和图像处理算法代码。确保代码上传和部署正确，在设备上运行测试以验证功能。若遇到编译错误或上传失败等问题，需排查解决。

步骤三：启动机器人并测试

确认硬件连接和代码部署无误后，启动机器人进行测试。观察机器人行为、图像采集和处理过程是否符合预期，如有问题则排查解决。可使用官方指南或技术指南解决问题，通过安装第三方库或使用集成开发环境实现功能拓展。评估和优化机器人性能，确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。完成部署后，可利用该机器人系统实现个人自动化、移动追踪等目标。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】