k210视频循迹的一种方法

能完成所有题目要求，第（4）问单圈15s，还有优化空间

大一暑假制作的一个循迹小车，使用STM32CUBEMX配置引脚和串口，定时器中断等，通过OPENMV获取色块坐标，通过串口通信将数据传给STM32，STM32将数据进行解析，获取色块坐标，小车使用的是阿克曼结构，转向通过舵机实现，后轮速度使用PID控制保持恒定，色块坐标和舵机转向不是线性对应，也采用PID控制，使用并行PID达到小车速度恒定，转向丝滑，PID每10ms执行一次

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由STMicroelectronics公司生产。在本项目中，我们利用STM32CubeMX配置工具和HAL库来开发一款具有超声波避障功能的智能小车。STM32CubeMX是STM32微控制器的配置和初始化工具，它提供了图形化界面，方便用户快速设置系统时钟、外设接口以及引脚复用等功能，大大简化了开发流程。 HAL（Hardware Abstraction Layer）库是STM32官方提供的一种面向对象的驱动库，它将底层硬件操作封装成了统一的接口，使得开发者可以专注于应用层的逻辑编写，而无需过多关注底层硬件细节。在这个项目中，HAL库被用于管理STM32的各种外设，如GPIO、TIM（定时器）、USART（串口通信）以及I2C（用于可能存在的传感器连接）等。 避障小车的核心功能包括以下几个部分： 1. **引脚分配表**：STM32的GPIO引脚需要正确配置以驱动电机、舵机和超声波传感器。引脚模式（输入/输出、推挽/开漏、速度等级等）和中断功能需要在STM32CubeMX中设置。例如，电机控制可能需要用到PWM输出，舵机控制通常通过GPIO的模拟脉宽调制实现。 2. **舵机控制**：舵机会根据接收到的脉冲宽度调整其转动角度，从而改变小车的方向。在STM32中，可以通过定时器配置PWM信号来控制舵机。HAL库提供API函数如HAL_TIM_PWM_Init()和HAL_TIM_PWM_PulseFinishedCallback()，用于初始化定时器和处理PWM脉冲。 3. **超声波数据接收**：超声波传感器（如HC-SR04）通过发送和接收超声波脉冲来测量距离。在STM32上，超声波的发射和接收通常通过GPIO控制。发送一个触发脉冲启动传感器，然后使用定时器检测回波时间。HAL_GPIO_WritePin()和HAL_GPIO_ReadPin()函数用于控制GPIO状态，而HAL_TIM_Encoder_Init()和HAL_TIM_Encoder_Start_IT()可以用于精确计时。 4. **避障算法**：根据超声波传感器返回的距离数据，小车需要有决策机制来判断是否需要避障。这可能涉及到简单的阈值判断，或者更复杂的路径规划算法。一旦检测到前方障碍物，可以通过控制舵机调整小车方向，或通过改变电机速度来避开。 5. **串口通信**：为了调试和监控小车状态，可能需要通过USART与PC或其他设备进行通信。HAL库的HAL_UART_Init()和HAL_UART_Transmit()等函数可以实现串口的初始化和数据发送。 6. **软件架构**：项目可能采用模块化设计，每个功能如电机控制、超声波测距、舵机控制等都有独立的函数或类。这样有利于代码的可读性和维护性。 通过以上介绍，我们可以看出，基于STM32CubeMX和HAL库的开发方式让开发智能小车的过程更加高效和便捷，同时保持了代码的可移植性和扩展性。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都是一个很好的实践平台。

基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真，可以与RRT算法结合使用，包含正逆解分析

MSP432E401Y的摄像头循迹，和WiFi数据传输。

基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip使用步骤如下： 因为有未知问题，需要把小车在gazebo中的启动，与tesorflow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译： catkin_make 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。

介绍了一种采用STC89C52、L298N和TCRT5000设计的智能循迹和红外遥控的小车。智能循迹采用红外传感器检测路面信息，传递给单片机自动分析处理，最后控制电机调节小车按预定轨道平稳行驶。红外遥控部分是手动模式，单片机解码遥控器发出的指令，控制电机操纵小车。液晶显示模块使操作更加简单、智能、人性化。实践表明，小车能够准确实现沿黑线轨道平稳行驶和接收遥控器指令。

基于激光雷达无人机避障系统，内含详细的教程和源码以及对应的视频。可用于参考作为毕业设计和其他创新创业项目。