MSPM0G3507 + MPU6050串口输出 24电赛H题-稳定姿态

I-MSPM0L1306-Project 电赛期间准备的工程（根据不同开发平台分类） 包含： • CCS o car-control (简单的小车控制) o uart-control-stepmotorPlatform （23年电赛激光云台-串口控制的低成本高精度二维云台） • KEIL + vscode（可选） o basic-car （功能完善的小车测控） o ti-24-car （2024年电赛H题，最快用时30s） 个人觉得vscode编程更舒适，只需要下个扩展就能接上keil了

该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 ### 2023电赛E题视觉部分：正方形区域识别与坐标返回技术解析 #### 一、项目背景及目标概述 在2023年的电子设计竞赛（以下简称“电赛”）E题中，视觉部分的任务是识别并定位远处（约1米）的一个或多个正方形区域，并返回这些正方形的中心坐标。这项任务对于机器视觉系统来说是一项挑战，因为远距离会降低图像质量，使得形状检测变得更加困难。为此，项目中采用了图像增强技术来提高识别精度。 #### 二、关键技术解析 ##### 1. 图像增强技术 图像增强是在处理图像之前对图像进行预处理的一种方法，旨在改善图像质量，使其更适合后续的图像分析和处理。在这个项目中，为了应对1米远距离带来的图像质量下降问题，采取了以下步骤： - **初始化摄像头**：通过`sensor.reset()`和`sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`等函数初始化摄像头参数。 - **设置阈值**：定义了一个阈值列表`thresholds=[(30,100,-64,-8,-32,32)]`，用于图像增强。这些阈值可以根据实际情况进行调整，以获得最佳效果。 - **二值化处理**：通过`img.binary([thresholds])`将图像转换为二值图像，突出正方形区域。 - **寻找轮廓**：利用`img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200)`函数来检测图像中的轮廓。 ##### 2. 正方形检测与坐标计算 在图像增强之后，下一步是检测正方形并计算其坐标。主要步骤包括： - **轮廓检测**：通过`img.find_blobs`函数获取图像中的所有轮廓。 - **正方形检测**：遍历每个轮廓，使用`blob.is_square()`方法检查轮廓是否为正方形。 - **坐标计算**：对于每个检测到的正方形，使用`blob.cx()`和`blob.cy()`方法计算其中心坐标。 - **距离估算**：基于正方形的宽度估算距离，这里假设正方形的宽度为1米，通过公式`distance = 1 / blob.w()`来计算距离。 #### 三、代码实现详解 以下是项目中的关键代码片段，用于实现上述功能： ```python # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 设置阈值，用于图像增强 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] while True: img = sensor.snapshot() # 获取图像 # 图像增强 img.binary([thresholds]) # 寻找轮廓 blobs = img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200) # 遍历找到的轮廓 for blob in blobs: # 判断是否为正方形 if blob.is_square(): # 计算正方形的中心坐标 x = blob.cx() y = blob.cy() # 计算距离 distance = 1 / blob.w() # 假设正方形的宽度为1米 # 在图像上绘制正方形和坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(x, y) # 打印坐标和距离 print("Square found at (x={}, y={}), distance={}m".format(x, y, distance)) # 显示图像 img.show() ``` #### 四、总结 本文详细介绍了2023年电赛E题视觉部分的实现原理和技术细节，重点在于如何通过图像增强技术和正方形检测算法，在远距离条件下准确地识别出正方形区域并计算其坐标。这一解决方案不仅适用于电赛项目，也为其他类似的机器视觉应用提供了有价值的参考。

30道全国大学生电子设计竞赛（电赛）历年真题及答案解析

2021年电子设计竞赛F题所涉及的送药小车项目，是一个结合了电子工程、自动化控制、机电一体化以及计算机编程等多方面知识的综合性设计任务。该竞赛旨在通过设计和制作一款能够在特定环境下自动导航并完成送药任务的小车，来考察参赛者的综合运用知识和解决实际问题的能力。 从文件名称“2021-F-drug_car-master”可以看出，该压缩包包含的文件可能是项目的主要代码库，其中“master”一词暗示了这是主版本或主分支代码。送药小车项目的软件部分通常包括以下几个关键技术点： 1. 导航系统：送药小车需要在复杂环境下实现自主导航，这通常需要使用到传感器数据融合技术，例如利用超声波、红外、激光或摄像头等传感器获取环境信息，并结合算法（如SLAM，即Simultaneous Localization and Mapping技术）进行实时定位和地图构建。 2. 控制算法：小车的移动需要精确控制，这涉及到动力学模型、路径规划以及运动控制算法的实现。需要设计出合理的驱动策略，确保小车可以准确、稳定地沿着规划路径行驶，并且在遇到障碍物时能够及时做出调整。 3. 硬件设计：送药小车的硬件设计包括车体结构、驱动电机以及电源管理等方面。设计时需要考虑到小车的承载能力、稳定性、移动速度等因素，以及电池容量、供电方式等电源管理问题。 4. 用户界面：为了便于操作者监控和控制送药小车的运行状态，需要设计一个用户友好的操作界面。这通常包括状态显示、路径规划显示、控制按钮等功能。 5. 系统集成：将上述各个部分集成到一起，形成一个完整的系统，需要考虑软件和硬件的兼容性、数据同步、错误处理等问题。 在电子设计竞赛中，除了技术实现外，参赛者还需要编写项目报告和设计演示，以此来展示他们的设计理念、系统设计过程、测试结果以及项目的优势与不足。在设计送药小车的过程中，参赛者不仅要关注技术细节，还需要注意创新点的挖掘，以及如何在有限的资源和时间内高效地完成项目。 同时，考虑到药物配送这一应用场景，送药小车的设计还要充分考虑到实际使用中的安全性和可靠性，比如在运送药物时如何防止药物破损，如何确保小车在各种天气和地形条件下的稳定性等问题。 2021年电子设计竞赛F题送药小车项目是一个综合性强、涉及技术面广的题目，能够很好地锻炼和考察参赛者的工程实践能力和创新能力。

python2023电赛E题要求基于K210实现同时识别红绿激光，并且利用算法实现坐标修正。K210是一种高性能、低功耗的人工智能芯片，具有强大的计算能力和丰富的图像处理功能，非常适合于视觉识别应用。 首先，针对红绿激光的同时识别，可以利用K210芯片上的神经网络加速器进行实时图像处理和识别。通过训练一个深度神经网络（如卷积神经网络）来识别红绿激光的特征，然后在K210芯片上部署该神经网络模型，实现对红绿激光的实时识别。这样可以确保系统能够同时识别多个激光，并快速做出响应。 其次，针对矩形框的坐标修正，可以利用图像处理算法实现。通过在K210芯片上编写图像处理算法，可以实现对激光点的精确定位和矩形框的坐标修正。例如，可以利用边缘检测算法和轮廓提取算法来识别激光点的位置，然后结合几何变换算法对矩形框的坐标进行修正，确保矩形框能够准确地框出激光的位置。 总之，基于K210芯片实现同时识别红绿激光并实现坐标修正的关键在于充分利用其强大的图像处理和神经网络加速能力，结合相应的算法设计和优化，以实现对激光的快速、准确识别和坐标修正。这将为电赛E题提供一种高效、可靠的解决方案，满足比赛要求，

【电赛F题1车国赛满分程序-树莓派小车.zip】是一个与电子竞赛相关的压缩包，其中包含了用于解决“电赛F题”的一个满分解决方案，该方案是基于树莓派小车的。这个压缩包可能包含了源代码、硬件设计、控制算法和其他必要的文档，用于帮助参赛者理解并实现一个完整的树莓派驱动的小车系统。 在电子竞赛（电赛）中，F题通常代表特定的技术挑战，可能涉及到自动化控制、机器人技术或者物联网应用。在这个案例中，挑战可能是构建一辆能够自主导航、避障或者执行特定任务的树莓派小车。树莓派是一种低成本、高性能的单板计算机，被广泛应用于教育、DIY项目和小型自动化设备中。 树莓派小车的实现涉及多个知识点： 1. **树莓派操作系统**：小车通常运行Raspbian，这是基于Debian的Linux发行版，为树莓派优化。参赛者需要了解如何安装、配置和管理这个操作系统。 2. **硬件接口**：树莓派通过GPIO（通用输入输出）引脚与电机、传感器等硬件设备交互。理解GPIO的工作原理和如何编程控制它们是关键。 3. **电机控制**：小车可能使用直流电机或步进电机，需要通过电机控制器来驱动。参赛者需要掌握电机的控制策略，如PWM（脉宽调制）来调节速度。 4. **传感器技术**：为了感知环境，小车可能配备超声波传感器、红外线传感器、摄像头等。这些传感器的数据需要被读取并处理，以便做出决策。 5. **路径规划与避障算法**：小车需要能自主导航，可能用到PID（比例-积分-微分）控制、A*寻路算法或基于深度学习的方法来规划路径和避开障碍物。 6. **无线通信**：可能通过Wi-Fi或蓝牙实现远程控制或数据传输，参赛者需要掌握相应的通信协议。 7. **编程语言**：树莓派上常见的编程语言有Python和C/C++，代码可能用这些语言编写。参赛者需要具备一定的编程基础。 8. **实时系统**：在比赛中，响应速度至关重要，因此理解实时操作系统原理和优化技巧是重要的。 9. **电源管理**：小车的电源设计也是关键，需要考虑能量效率和持久运行。 10. **项目文档**：压缩包内的文档可能包括设计报告、算法说明、电路图等，帮助理解整体解决方案。 这个压缩包提供的资源可以帮助参赛者深入理解树莓派小车的软硬件设计，从编程到实际操作，涵盖了一系列的工程和理论知识。对于想要提升电子竞赛技能或对树莓派小车感兴趣的读者来说，这是一个宝贵的资源。

整体方案概述 系统通过STM32F407ZGT6单片机，控制DDS产生四路频率、相位相对独立的信号，分别为直达与多径传输AM信号的载波和调制信号，并可以独立控制其幅值和相移；单片机DAC提供偏置信号，通过加法器和乘法器得到调幅信号；之后通过运放电路将其放大到目标要求的幅值范围，多径传输信号外加PE4302程控增益器调节额外增益，最后通过加法器合路输出 调幅波生成 使用模拟乘法器、加法器，利用独立的载波和调制信号产生调幅波，使用单片机的DAC端口产生偏置，与DDS产生的调制信号经过加法器相加后，通过AD835乘法器与DDS产生的搬运相乘，即可得到调幅波。 改变输出目标 对于直达传输信号，可以通过DDS直接产生不同的偏置、调制信号和载波来控制输出波形的幅度；对于多径传输信号，再通过程控制衰减器PE4302来控制其增益衰减；

正文： 标题“2023电赛e题激光追踪-23-electric-racing-e-master.zip”中指出了压缩包的主题内容，即2023年电子设计竞赛（以下简称电赛）中的激光追踪项目。电赛是全国性大学生电子设计竞赛，通常分为多个题目，供参赛者选择。参赛者需围绕所选题目进行电子设计、制作和调试，最终提交竞赛作品。题目中的“e题”指的是竞赛中的第e个题目，而激光追踪是该题目的核心内容。 从描述中可以获知，该压缩包文件与标题完全一致，表明了文件内容的单一性和特定性。由于电赛的特殊性和专业性，该压缩包文件很可能是参赛者团队在准备第e题激光追踪项目时所收集的资料、设计图纸、源代码、调试日志等文件的集合。此类资料对于理解项目要求、设计思路、实现方法和测试过程具有重要价值，是参赛者团队智慧的结晶。 由于只给出了压缩包的名称而没有列出子文件的具体内容，我们无法得知文件中具体的细分项目，但可以推测压缩包文件中应至少包含以下几个方面的文件： 1. 项目文档：这类文件可能包括了项目需求分析、设计方案说明、项目进度报告、测试记录和最终的参赛报告等，是了解整个项目框架和实施过程的关键文件。 2. 硬件设计：涉及激光追踪系统中硬件部分的设计，如电路图、PCB布线图、元件选型说明等，可能还包括机械结构设计图，这些都是实现物理设备必不可少的材料。 3. 软件代码：软件部分包含项目中用到的编程代码，可能涵盖了控制算法、用户界面设计、数据处理等关键程序段。根据激光追踪技术的需求，这部分可能包含图像处理、信号处理、自动控制等领域的编程实现。 4. 演示材料：如PPT、视频等材料，用于赛前的展示和演示，直观地向评委展示项目的功能和效果。 5. 相关论文与参考资料：可能包括电赛历届优秀作品论文、相关技术研究论文、参考资料链接等，用于理论研究和技术借鉴。 从标签“电赛”来看，这表明该压缩包文件是与电赛紧密相关的。电子设计竞赛强调创新性、实用性和技术难度，因此该文件对参赛者来说，不仅是参考资料，更是学习和借鉴的宝贵资源。 由于给定的信息有限，上述内容是对标题、描述和标签的解读和推断，具体文件内容需打开压缩包才能详细了解。不过，可以确定的是，该压缩包文件是参赛者在准备2023年电赛激光追踪项目时的重要资料，它包含了从理论到实践，从设计到实现的全方位信息，对于理解项目细节、技术实现乃至比赛策略都有极大的帮助。

《2024电赛B题无线电子抢答系统设计报告》是一份详细阐述电子工程领域竞赛项目的文档，主要涉及无线通信技术、嵌入式系统设计以及实时控制系统等多个关键知识点。该报告作为毕业设计的范文，为学生提供了一个实用的项目实例，有助于他们理解和掌握相关技术。 1. **无线通信技术**：无线电子抢答系统的核心在于无线通信模块，通常采用蓝牙、Wi-Fi或射频（RF）等技术实现设备间的通信。在设计过程中，需要考虑传输距离、信号稳定性、抗干扰能力以及功耗等因素。对于电赛B题，可能会特别关注快速响应时间，即从抢答信号发出到接收确认的时间，这要求无线通信协议具备低延迟特性。 2. **嵌入式系统设计**：抢答器通常基于微控制器或单片机进行开发，如Arduino、STM32等。嵌入式系统设计涵盖了硬件电路设计和软件编程两部分。硬件上，需要设计合适的接口电路，如按钮输入、无线通信模块连接等；软件上，需要编写控制程序，实现抢答逻辑和通信协议。 3. **实时操作系统（RTOS）**：为了保证抢答的公平性，系统需要实时响应按钮按下事件，因此可能需要使用RTOS来管理和调度任务。RTOS能够保证任务的优先级和实时性，确保抢答信号的优先处理。 4. **数据结构与算法**：在处理抢答逻辑时，可能涉及到队列、栈等数据结构，用于记录抢答顺序和状态。同时，需要设计高效的算法来检测并处理多个抢答信号，避免出现“抢答冲突”。 5. **电源管理**：考虑到抢答器可能需要长时间工作，电源管理是重要一环。设计应考虑电池续航，优化电源转换效率，并在不影响系统性能的前提下降低功耗。 6. **软件调试与测试**：在开发过程中，利用IDE进行代码调试，通过模拟和实物测试验证抢答系统的功能和性能。这包括单元测试、集成测试和系统测试，确保系统在各种条件下都能稳定运行。 7. **硬件原型制作与PCB设计**：从电路板布局到元器件选型，都需要考虑体积、成本和可靠性。PCB设计需要考虑信号完整性，防止电磁干扰，确保所有组件协同工作。 8. **安全性与合规性**：设计时还需遵循相关的电磁兼容（EMC）标准和无线电频率法规，确保设备不会对其他电子设备造成干扰，同时也符合比赛规则。 《2024电赛B题无线电子抢答系统设计报告》涵盖了电子工程领域的诸多关键技术，为学习者提供了宝贵的实践案例，帮助他们深入理解无线通信、嵌入式系统设计以及相关软硬件开发流程。通过这样的项目，学生可以提升自己的工程能力和创新能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。