课程设计-基于树莓派的平衡小车项目源码+开发手册资料.zip 【资源介绍】 平衡小车配置 霍尔电机：编码器精度=500；电机减速比=30 树莓派：4B8g 陀螺仪：JY901 陀螺仪精度 JY901传感器与实验室传感器使用振动台进行对比 【开发手册包括】 1.WHEELTEC B570 平衡小车上手使用.pdf 2.WHEELTEC B570 平衡小车开发手册.pdf 3.基于平衡车的电机PID控制开发教程.pdf 4.WHEELTEC B570 平衡小车数学模型和LQR控制开发手册.pdf

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目，项目包含：树莓派4B的人脸识别，树莓派4B与STM32通信，控制协调的处理。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

树莓派4B 详细官方规格书，原版英文，可以翻译为英文，BCM2711 datasheet, 规格书，需要学习AI,linux, android 的朋友都可以参考

grpcio-1.39.0rc1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl numpy-1.18.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

基于树莓派4B的OpenCV安装的速通版本的资源包，含树莓派4B的镜像和whl包，搭配作者教程可以速通安装成功！还包括：一些树莓派4B学习的常用工具！！！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

树莓派4B 视觉智能小车循迹 PID控制完整代码

基于树莓派4B与STM32的UART串口通信实验代码，含基于YOLOv5-Lite目标检测的UART通信代码，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

树莓派4BUEFI启动文件，用于安装win10等支持UEFI启动的系统 1. 格式SD卡为FAT32格式 2. 将压缩包内的文件复制到SD卡根目录