帮我用keil5写一个寻迹避障的小车代码。

在Keil uVision 5中编写一个寻迹避障小车的基本代码会涉及到硬件驱动、传感器读取、PID控制以及路径跟踪算法。由于这是一个复杂的过程，我会提供一个简化版的基本框架，假设我们已经有了红外避障传感器和基本的电机驱动。

#include "stm32f4xx.h" // 引入STM32F4系列的头文件

// 定义一些常量和变量
#define MAX_SPEED 100 // 最大速度
#define Kp 1.0 // PID控制器比例系数
#define Ki 0.1 // 积分系数
#define Kd 0.1 // 微分系数

// 避障传感器数据结构
typedef struct {
    uint8_t left; // 左侧传感器值
    uint8_t right; // 右侧传感器值
} SensorData;

void init_motors(void) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
    RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOA, ENABLE); // 开启GPIOA时钟
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_1 | GPIO_Pin_2; // 连接电机引脚
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP; // 推挽模式
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);
}

float pid_control(float error, float integral, float derivative) {
    float output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;
    // 对输出进行限制防止电机过快
    if (output > MAX_SPEED) {
        output = MAX_SPEED;
    } else if (output < -MAX_SPEED) {
        output = -MAX_SPEED;
    }
    return output;
}

int main(void) {
    init_motors();
    
    while (1) {
        SensorData sensor_data;
        // 从传感器获取数据
        // ... (这里假设有一个函数get_sensor_data()处理这个)

        float error = (sensor_data.right - sensor_data.left) / 2; // 计算左右两侧的偏差
        float integral = integral + error * DELAY; // 更新积分项
        float derivative = (error - prev_error) / DELAY; // 更新微分项
        prev_error = error;

        float motor_speed = pid_control(error, integral, derivative); // 计算电机速度
        // 调整电机方向和速度
        // ... (这里假设有set_motor_speed()函数)
    }

    return 0;
}