51循迹小车pwm调速

时间: 2023-09-11 11:04:20 浏览: 139
循迹小车的 PWM 调速,需要使用电机驱动模块来控制电机的转速。常用的电机驱动模块有 L298N、L9110S 等。 具体实现步骤如下: 1. 首先需要连接好电机驱动模块和电机,确保电机能够正常工作。 2. 在程序中使用 PWM 控制电机的占空比,从而控制电机的转速。 3. 需要根据循迹传感器的读数,来控制小车的运动方向和速度。 下面是一个简单的循迹小车 PWM 调速程序示例: ```python import RPi.GPIO as GPIO import time # 定义电机引脚 motor1_pin1 = 11 motor1_pin2 = 12 motor2_pin1 = 13 motor2_pin2 = 15 # 设置 GPIO 引脚模式 GPIO.setmode(GPIO.BOARD) # 设置电机引脚为输出模式 GPIO.setup(motor1_pin1, GPIO.OUT) GPIO.setup(motor1_pin2, GPIO.OUT) GPIO.setup(motor2_pin1, GPIO.OUT) GPIO.setup(motor2_pin2, GPIO.OUT) # 定义 PWM 频率 pwm_freq = 100 # 初始化 PWM 控制器 motor1_pwm1 = GPIO.PWM(motor1_pin1, pwm_freq) motor1_pwm2 = GPIO.PWM(motor1_pin2, pwm_freq) motor2_pwm1 = GPIO.PWM(motor2_pin1, pwm_freq) motor2_pwm2 = GPIO.PWM(motor2_pin2, pwm_freq) # 启动 PWM 控制器 motor1_pwm1.start(0) motor1_pwm2.start(0) motor2_pwm1.start(0) motor2_pwm2.start(0) # 控制小车前进 def forward(speed): motor1_pwm1.ChangeDutyCycle(speed) motor1_pwm2.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm1.ChangeDutyCycle(speed) motor2_pwm2.ChangeDutyCycle(0) # 控制小车后退 def backward(speed): motor1_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor1_pwm2.ChangeDutyCycle(speed) motor2_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm2.ChangeDutyCycle(speed) # 控制小车左转 def left(speed): motor1_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor1_pwm2.ChangeDutyCycle(speed) motor2_pwm1.ChangeDutyCycle(speed) motor2_pwm2.ChangeDutyCycle(0) # 控制小车右转 def right(speed): motor1_pwm1.ChangeDutyCycle(speed) motor1_pwm2.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm2.ChangeDutyCycle(speed) # 控制小车停止 def stop(): motor1_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor1_pwm2.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm1.ChangeDutyCycle(0) motor2_pwm2.ChangeDutyCycle(0) # 控制小车运动 while True: # 获取循迹传感器的读数 # 根据读数控制小车运动方向和速度 # 这里只是一个示例,具体实现根据具体传感器和程序来决定 forward(50) time.sleep(1) stop() time.sleep(1) backward(50) time.sleep(1) stop() time.sleep(1) left(50) time.sleep(1) stop() time.sleep(1) right(50) time.sleep(1) stop() time.sleep(1) ``` 这是一个简单的示例程序,具体实现可能需要根据具体的电机驱动模块和循迹传感器来进行调整。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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