使用keil编写小车识别障碍物、测距前进的代码

在使用Keil编写的代码中，实现小车识别障碍物并测量距离然后自动前进的基本步骤通常涉及以下几个部分：

1. **硬件连接**：首先，你需要连接传感器如超声波传感器、摄像头或者红外线避障模块到STM32单片机，以便收集环境信息。

2. **库函数引入**：在Keil工程中，添加必要的硬件驱动库和图像处理库，如ST库、HAL库和OpenCV库（如果使用摄像头）。

3. **初始化**：对传感器进行初始化，并配置工作模式。例如，设置超声波传感器的触发间隔和接收阈值。

4. **数据采集**：通过读取传感器数据，比如从超声波传感器获取距离信息，摄像头则需要解析出图像中的目标。

5. **图像处理**：对于摄像头，你可以使用OpenCV对拍摄的图片进行边缘检测或者特征提取，找出潜在的障碍物。

6. **判断障碍**：根据处理后的图像信息，计算是否有物体挡住了行驶路线。如果检测到障碍，可以设置小车停止或者转向。

7. **控制算法**：设计控制算法，如PID控制器，根据障碍物的距离调整电机的速度，让小车保持一定的速度前进或者避开障碍。

8. **主循环**：在主程序循环中不断进行上述步骤，实时响应环境变化。

// 示例代码片段
#include "stm32f10x.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

void main(void) {
    // 初始化硬件
    init_sensors();
    
    while(1) {
        int distance = get_distance_from_ultrasonic(); // 获取距离
        Mat img = capture_frame_from_camera(); // 获取图像
        
        if (detect_obstacle(img)) { // 防碍物检测
            adjust_motors(distance); // 根据距离调整电机速度
        }
        else {
            move_forward(); // 没有障碍，继续前进
        }
    }
}