视觉五阶段

阶段 1：视觉算法基础（为 “视觉算法优化” 打地基）
核心知识：
图像处理基础（OpenCV 库操作：滤波、阈值分割、边缘检测）
目标特征提取（ORB、SIFT 等传统特征点算法，抗光照 / 旋转干扰）
基础跟踪逻辑（ Meanshift/Kalman 滤波，实现简单目标连续跟踪）
实践工具：Python+OpenCV（开源免费）、电脑摄像头 / 手机摄像头（替代工业相机）
目标：能稳定识别并跟踪单一颜色 / 形状的目标（如红色小球、特定标志物）

阶段 2：运动控制闭环入门（支撑 “运动控制闭环” 核心）
核心知识：
运动执行器基础（步进电机 / 直流减速电机原理、驱动模块（L298N/L293D，低成本））
反馈传感器应用（编码器（获取电机转速 / 位置）、超声波传感器（辅助避障））
闭环控制逻辑（“视觉识别目标位置→计算运动偏差→驱动电机修正位置” 的闭环流程）
实践工具：Arduino（开源控制器，几十元）+ 电机驱动模块 + 编码器
目标：视觉识别到目标偏移后，电机能带动载台移动，初步缩小偏差（如让机械臂对准目标）

阶段 3：PID 控制与参数整定（进阶 “PID 参数自整定”）
核心知识：
PID 控制原理（比例 P、积分 I、微分 D 的作用：P 减小当前偏差，I 消除静态误差，D 抑制超调）
手动整定方法（试凑法：先调 P 至震荡，再调 D 抑制，最后加 I 消除余差）
自整定基础（继电器法：通过系统震荡频率自动计算初始参数；开源 PID 库（如 Arduino PID Library）调用）
实践工具：复用阶段 2 的 Arduino + 电机 + 编码器，无需额外硬件
目标：通过 PID 参数优化，让电机运动更平稳（如跟踪目标时无明显超调 / 滞后），且能手动 / 半自动调整参数适应不同负载

阶段 4：多协议通信协同（实现 “多协议通信” 功能）
核心知识：
基础通信协议（UART 串口通信（Arduino 与上位机 / 视觉模块通信）、I2C（多传感器数据汇总，如同时接编码器 + 超声波））
工业协议入门（Modbus RTU（通过串口扩展多模块，如控制多个电机）、TCP/IP（视觉模块（电脑）与控制器（Arduino）以太网通信））
数据同步逻辑（制定通信帧格式（含目标位置、电机状态、误差码），避免数据冲突）
实践工具：USB 转 TTL 模块（十几元，实现串口通信）、以太网模块（如 W5500，几十元，替代工业交换机）
目标：视觉模块（电脑）、运动控制器（Arduino）、传感器模块能实时交换数据，比如视觉每秒发送 10 次目标坐标，控制器回传当前位置，实现多模块 “信息互通”

阶段 5：视觉算法优化与轻量化部署（深化 “视觉算法优化”+“轻量化模型部署”）
核心知识：
高级跟踪算法（深度学习入门：YOLOv5-nano（轻量级目标检测模型）、SORT/DeepSORT（多目标跟踪））
模型压缩技术（模型量化（FP32→FP16/INT8）、剪枝（去除冗余神经元），降低计算量）
边缘部署工具（ONNX Runtime（模型格式转换）、TensorRT（NVIDIA 设备加速）、树莓派 4/Jetson Nano（低成本边缘计算设备））
实践工具：复用电脑（训练模型）+ 树莓派 4（几百元，替代工业视觉控制器），开源深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
目标：在低成本边缘设备上实现实时多目标跟踪（帧率≥15fps），且算法抗遮挡 / 光照变化能力优于阶段 1