这时作者自己在24年电赛e题时使用的原版代码，里面的注释已经比较详细了，基本可以完美的滤波和识别。因为硬件之间的差异，我的硬件openmv在识别时有很大的噪音，为了去除噪音，我使用的各种滤波和识别的方法进行结合，使得硬件和环境在比较恶劣的情况下也可进行识别。

由于小编没有电赛器材，所以就以STM32为主控，OpenMV摄像头巡线的方案进行演示2024电赛H题（视频演示请查看：https://blog.csdn.net/qq_67319052/article/details/140763678）。但控制方案、巡线原理都一样，都是通过控制黑线与中心线的偏差关系，只是电赛官方要求，不准用摄像头，但用灰度传感器也一样。通过灰度传感来获取偏差，灰度优点是点位准确，只是数据相对摄像头获取的较为离散，但用来控制，也完全足够了。 该方案基本可行，速度稳定且并未到达该车上限，需要进一步的优化控制逻辑，这里使用的是统一速度行驶，可采取变速行使，可进一步提高稳定性和减少整体耗时。其中使用的MPU6050存在零漂等，准确度不好，如能用算法解决，稳定性可进一步提高，其次该车的初始摆放位置较为重要， 初始角度为后续转向的参考。若采用四轮小车，只需将左边两轮和右边两轮进行分别同步即可，可能还需要微调参数。 控制的难点就在与ABCD四点之间的丝滑连接，如何让小车又快又稳的运行，最后比拼的就是时间了。

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

STM32F103ZET6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。这款芯片在嵌入式系统领域广泛应用，尤其在电子爱好者和工业控制中十分常见。它具有丰富的外设接口，如USB、CAN、SPI、I²C和多个定时器，以及多达128KB的闪存和48KB的SRAM，适合处理复杂的实时任务。 在"四轮横向平衡麦轮车源码"项目中，STM32F103ZET6作为核心控制器，负责管理车辆的平衡控制算法。四轮横向平衡车，又称倒立摆系统，需要精确地计算角度和速度，通过PID（比例-积分-微分）控制或其他高级控制策略来调整电机转速，使车辆保持稳定。源码中可能包含了姿态检测（如陀螺仪和加速度计数据的读取与处理）、电机驱动控制、PID算法实现等内容。 "加OPENMV"意味着项目集成了OPENMV摄像头模块，这是一个基于Python的微型机器视觉开发板。OPENMV可以捕捉图像，进行颜色识别、条形码/二维码读取、物体追踪等任务。在这个项目中，OPENMV用于视觉识别追踪小球，通过分析摄像头捕获的图像，确定小球的位置，并将信息传递给STM32，以便调整车辆行驶方向，实现对小球的自动跟踪。 这个项目涉及的技能和知识点包括： 1. **STM32编程**：使用HAL库或LL库进行底层硬件驱动编程，包括GPIO、ADC、TIM、UART等外设的配置和应用。 2. **电机控制**：了解无刷直流电机的工作原理，编写PWM控制代码来调整电机速度。 3. **PID控制**：理解PID算法的原理，编写PID控制器来实现动态平衡。 4. **传感器数据处理**：理解陀螺仪和加速度计的工作机制，处理姿态测量数据，进行角度校正。 5. **机器视觉**：学习OPENMV的基本用法，如图像采集、图像处理函数，实现小球检测和追踪。 6. **通信协议**：可能使用I²C或SPI协议连接OPENMV和STM32，交换数据。 7. **嵌入式实时操作系统**：可能涉及到FreeRTOS等实时操作系统的使用，进行多任务调度。 8. **软件工程**：良好的代码结构和注释，以实现可读性和可维护性。 通过这个项目，开发者可以深入理解嵌入式系统的设计，提升电机控制、传感器处理和机器视觉的实际应用能力。同时，这也是一个将理论知识与实践相结合的好例子，有助于提升动手能力和问题解决能力。

使用正点原子ATK-MiniFly 飞行器二次开发多旋翼Apriltag追踪； 使用LABVIEW自主设计地面站用于发送控制指令与信息接收； 飞行器： STM32F4+FreeRTOS； 遥控器： STM32F1+FreeRTOS； OPENMV: STM32H7 用户可将OPENMV更换成高级视觉opencv、yolo等，只需根据已有接口设计协议即可快速二次开发其他功能。 本项目适用于STM32（涉及F1、F4、H7）以及FreeRTOS操作系统初学者以及对多旋翼飞行控制系统导航与控制开发感兴趣的人员 说明文档： https://blog.csdn.net/qq_41740659/article/details/121190166?spm=1001.2014.3001.5502

循迹小车是基于自动引导机器人系统，用以实现小车自动识别路线，以及选择正确的路线。智能循迹小车是一个运用传感器、单片机、电机驱动及自动控制等技术来实现按照预先设定的模式下，不受人为管理时能够自动实现循迹导航的高新科技。对于初学者来讲，循迹小车是很适合新手实践的STM32项目，在目前众多的电子竞赛，如电子设计竞赛、工程训练赛、智能竞赛中均会出现循迹小车或与小车相关的比赛。循迹小车一般包含车体结构设计，驱动电路设计，程序设计三个部分。

本作品基于现有图像识别技术，针对图像识别对环境的苛刻要求，研究了一种非接触物体尺寸形态测量系统。该系统结合激光管测距、目标精准捕捉以及目标识别算法，最后得到目标物体的形态和尺寸。选用STM32F401最小系统为核心板，用舵机搭建二维云台，选用OpenMV、L10雷达测距模块测量目标物的形态尺寸以及与装置的距离，测量结果从串口输出显示在OLED屏上。 该系统主要由STM32F4系列单片机，机器视觉模块，激光测距模块，人机交互模块以及二维云台组成。机器视觉模块识别物体形状和尺寸，激光测距测量被测物与该测量装置的距离。两者所测数据返回给单片机，单片机控制云台完成指定任务后将测量数据显示在人机交互模块上。 OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源，引出UART，I2C，SPI，PWM，ADC，DAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE，协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡，可以用于存放程序和保存照片等。

主控为STM32F407VET6，搭配OpenMV作为从机 PID相关代码由fby6666编写 OpenMV相关代码由PohaiXiao编写 该项目包含多级菜单，可以在测评前对相关参数进行调节 该代码能够良好实现基础要求的1-3题，对于4题可能会多次出界 该代码能够实现发挥部分的1题，但是由于OpenMV没有编写识别红色光斑的代码，声光报警器在绿光移至目标位置后会一直报警 由于OpenMV的阈值设置存在问题，红光在黑框中不易被识别到，2题可能无法达标

openmv卡尔曼滤波

openmv颜色识别加形状识别