【花雕动手做】AI 视觉传感器 HUSKYLENS 2 之识别物体来控制执行器模块- Makelog(造物记)

1、测试实验硬件连接
将HukyLens 2 连接到Arduino主板对应的I2C引脚,使用电源线连接Arduino Uno与电脑。额外供电提示:Arduino Uno的I2C引脚输出的电压不足以支持HUSKYLENS 2正常工作，当HUSKYLENS 2接在Arduino Uno上时须有额外数据线连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。

2、设置测试实验平台
打开 Mind+ 编程软件，选择主控板 Arduino，加载HUSKYLENS 2 库

3、物体识别（Object Recognition）是计算机视觉领域中的核心技术之一，其主要目标是：让计算机或智能设备能够“看懂”图像中的物体，并准确判断其类别、位置和属性。物体识别是让机器“看懂世界”的关键一步。它是人工智能“视觉理解”的基础，广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像搜索、增强现实等场景。

（1）物体识别的基本定义
物体识别是指：
通过图像处理与深度学习算法，自动识别图像或视频中存在的物体，并标注其类别（如人、车、猫）与位置（如边框、坐标）。
它不仅判断“这是什么”，还能指出“它在哪里”。

（2）物体识别的关键流程
图像采集：通过摄像头或图像文件获取视觉数据。
特征提取：分析图像中的颜色、纹理、形状、边缘等特征。
分类判断：使用训练好的模型判断物体属于哪个类别。
位置定位：标出物体在图像中的具体位置（如边框或关键点）。
结果输出：返回识别结果供系统使用或用户查看。

（3）与相关技术的区别

（4）应用场景举例
自动驾驶识别行人、车辆、交通标志
安防系统识别可疑人物或物品
手机相册自动分类人物、动物、风景
教育实验识别颜色球、标签、手势等
智能零售识别商品并自动结算
机器人识别目标物体并进行抓取或互动

（5）常见识别模型与算法

（6）相关场景

4、执行器（Actuator）是一种将控制信号转换为物理动作的装置，是自动化系统和机器人中的关键部件。它的作用是根据控制系统的指令，驱动机械结构完成特定动作，如移动、旋转、推动、夹取等。

（1）执行器的核心定义
执行器是将电信号、液压信号或气动信号转化为机械运动的装置，是“感知—决策—执行”链条中的最后一环。

（2）常见执行器类型

（3）执行器在系统中的作用
动作执行：如机械臂的关节旋转、轮式小车的驱动、夹爪的开合。
反馈闭环：配合传感器形成闭环控制系统，实现精准定位与动态调整。
能量转换：将控制系统的能量信号（电、气、液）转化为机械能。
接口桥梁：连接控制系统与物理世界，是“虚拟指令”落地的关键。

（4）应用场景举例
工业自动化：机器人焊接、搬运、装配
智能家居：窗帘开合、电动门锁、自动调光
航空航天：飞行器舵面控制、姿态调整
医疗设备：手术机器人、康复辅助机械
仿生机器人：模仿肌肉运动的柔性执行器

（5）使用执行器需注意事项
负载匹配：选择合适的执行器类型与规格，避免过载或性能不足
控制精度：需配合编码器、传感器实现闭环控制，提升定位与响应能力
响应速度：不同驱动方式响应时间不同，需根据任务需求选型
能耗与散热：电动执行器需考虑功率与热管理
安全机制：设置限位、急停、过载保护，防止误动作或损坏

（6）为简化测试实验，这里使用简单的执行器LED模块

5、实际测试的几个范本

6、测试实验代码

代码

/*【花雕动手做】AI 视觉传感器 HUSKYLENS 2 之识别物体来控制执行器模块
 * 使用平台：MindPlus
 * 主控板：Arduino Uno
 * 功能说明：
 * 本程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的物体，
 * 当识别到的物体数量达到或超过指定阈值（5个）时，点亮 LED 灯；
 * 否则保持熄灭状态。适用于智能提示、物体计数、自动响应等场景。
 */

#include "DFRobot_HuskylensV2.h"  // 引入 HUSKYLENS 2 驱动库

// 创建 HUSKYLENS 设备对象
HuskylensV2 huskylens;

// 初始化函数
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信，波特率为 9600
  Wire.begin();             // 初始化 I2C 通信，用于与 HUSKYLENS 连接

  // 持续尝试连接 HUSKYLENS，直到连接成功
  while (!huskylens.begin(Wire)) {
    delay(100);             // 每次尝试之间延迟 100 毫秒
  }

  // 输出初始化成功提示信息
  Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
  Serial.println("识别物体来控制执行器模块");

  // 设置数字引脚 13 为输出模式，用于控制 LED 灯
  pinMode(13, OUTPUT);
  digitalWrite(13, LOW);    // 初始状态关闭 LED 灯
}

// 主循环函数
void loop() {
  // 请求 HUSKYLENS 执行物体识别算法，处理当前画面
  huskylens.getResult(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION);

  // 判断是否有识别结果可用
  if (huskylens.available(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION)) {
    // 获取当前识别到的物体数量
    int objectCount = huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION);
    Serial.println("检测到物体，数量=" + String(objectCount));

    // 判断物体数量是否小于阈值（5个）
    if (objectCount < 5) {
      Serial.println("LED灯不亮，检测物体数量才" + String(objectCount));
      digitalWrite(13, LOW);  // 关闭 LED 灯
    }

    // 判断物体数量是否达到或超过阈值
    if (objectCount >= 5) {
      Serial.println("检测到" + String(objectCount) + "个物体，LED灯亮");
      digitalWrite(13, HIGH); // 点亮 LED 灯
      delay(1000);            // 保持亮灯 1 秒
    }
  }

  // 每次识别后延迟 3 秒，控制识别频率
  delay(3000);
}

7、实际测试的代码解读

该程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的物体数量，并根据识别结果控制一个 LED 灯的亮灭状态。它是一个典型的“视觉识别 + 执行器控制”应用示例，适用于智能提示、物体计数、自动响应等场景。

模块与硬件说明
HUSKYLENS 2：AI 视觉传感器，支持物体识别、标签识别、人脸识别等功能。
Arduino Uno：主控板，用于处理识别结果并控制执行器。
LED 灯（引脚 13）：作为执行器，根据识别结果亮灭。

（1）初始化部分 setup()
cpp
Serial.begin(9600);
Wire.begin();
while (!huskylens.begin(Wire)) {
delay(100);
}
Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
Serial.println("识别物体来控制执行器模块");
pinMode(13, OUTPUT);
digitalWrite(13, LOW);
初始化串口与 I2C 通信。
持续尝试连接 HUSKYLENS，直到成功。
设置 LED 控制引脚为输出，并初始关闭。

（2）主循环部分 loop()
cpp
huskylens.getResult(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION);
请求 HUSKYLENS 执行物体识别算法。

cpp
if (huskylens.available(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION)) {
判断是否有识别结果可用。

cpp
int objectCount = huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_OBJECT_RECOGNITION);
Serial.println("检测到物体，数量=" + String(objectCount));
获取识别到的物体数量并输出到串口。

（3）控制逻辑
cpp
if (objectCount < 5) {
Serial.println("LED灯不亮，检测物体数量才" + String(objectCount));
digitalWrite(13, LOW);
}
如果识别到的物体少于 5 个，关闭 LED 灯。

cpp
if (objectCount >= 5) {
Serial.println("检测到" + String(objectCount) + "个物体，LED灯亮");
digitalWrite(13, HIGH);
delay(1000);
}
如果识别到的物体达到或超过 5 个，点亮 LED 灯并保持 1 秒。

（4）节奏控制
cpp
delay(3000);
每次识别后延迟 3 秒，避免频繁刷新，适合稳定演示。

8、测试实验MInd+图形编程