如何基于STM32同时使用adc和pwm实现检测烟雾浓度，不超阈值循迹行车，超阈值停车

要基于STM32同时使用ADC（模数转换器）和PWM（脉宽调制）实现烟雾浓度检测并进行相应的行车控制，可以按照以下步骤进行：

1. 硬件准备：
- 连接一个烟雾传感器到STM32的模拟输入引脚（ADC引脚），用于测量烟雾浓度。
- 连接一个电机或舵机到STM32的PWM输出引脚，用于控制车辆的运动。

2. 初始化ADC：
- 配置ADC的工作模式、采样率等参数。
- 配置烟雾传感器所连接的引脚为模拟输入模式。
- 启动ADC转换。

3. 初始化PWM：
- 配置PWM输出引脚的工作模式和频率。
- 根据具体情况设置PWM的占空比。

4. 循环读取ADC值：
- 在主循环中，反复读取ADC转换结果，获取当前烟雾传感器的浓度数值。

5. 判断浓度：
- 将ADC读取到的数值与预设的阈值进行比较。
- 如果浓度超过阈值，则停车，即将PWM输出设置为零，使车辆停止运动。
- 如果浓度未超过阈值，则继续行驶，即根据需要设置合适的PWM输出。

6. 延时：
- 在主循环中，可以加入适当的延时，以控制采样率和系统的响应速度。

需要注意的是，具体的代码实现会根据使用的STM32型号和开发环境有所不同。可以参考相关的开发文档和例程来实现这些步骤。

相关问题

基于stm32f103c8t6的pwm调速红外循迹代码

以下是基于STM32F103C8T6的PWM调速红外循迹代码的示例：

#include "stm32f10x.h"

#define PERIOD 1000 // PWM周期（单位：us）
#define PWM_MAX 1000 // PWM最大占空比

void TIM1_PWM_Init(void)
{
    TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseInitStructure;
    TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure;
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA | RCC_APB2Periph_AFIO, ENABLE);
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_TIM1, ENABLE);

    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_8 | GPIO_Pin_9 | GPIO_Pin_10 | GPIO_Pin_11;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);

    TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_Period = PERIOD - 1;
    TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_Prescaler = 71; //定时器分频系数为72
    TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_ClockDivision = 0;
    TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
    TIM_TimeBaseInit(TIM1, &TIM_TimeBaseInitStructure);

    TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
    TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 0;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
    TIM_OC1Init(TIM1, &TIM_OCInitStructure);
    TIM_OC2Init(TIM1, &TIM_OCInitStructure);
    TIM_OC3Init(TIM1, &TIM_OCInitStructure);
    TIM_OC4Init(TIM1, &TIM_OCInitStructure);

    TIM_Cmd(TIM1, ENABLE);
}

void PWM_SetDuty(TIM_TypeDef* TIMx, uint16_t duty1, uint16_t duty2, uint16_t duty3, uint16_t duty4)
{
    TIMx->CCR1 = duty1;
    TIMx->CCR2 = duty2;
    TIMx->CCR3 = duty3;
    TIMx->CCR4 = duty4;
}

int main(void)
{
    uint16_t duty1 = 0, duty2 = 0, duty3 = 0, duty4 = 0;

    TIM1_PWM_Init();

    while (1)
    {
        //根据红外循迹结果设置PWM占空比
        //duty1、duty2、duty3、duty4分别对应四个电机的PWM占空比
        PWM_SetDuty(TIM1, duty1 * PWM_MAX / 100, duty2 * PWM_MAX / 100, duty3 * PWM_MAX / 100, duty4 * PWM_MAX / 100);
    }
}

其中，`TIM1_PWM_Init`函数用于初始化TIM1为PWM输出模式，`PWM_SetDuty`函数用于设置PWM占空比。在`main`函数中，根据红外循迹结果设置四个电机的PWM占空比。该示例代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行修改。

基于openmv和stm32单片机实现循迹功能

循迹功能是一种常见的机器人控制应用，可以通过结合OpenMV和STM32单片机来实现。首先，OpenMV可以用于图像采集和处理，而STM32单片机可以用于实时控制和执行动作。

下面是一个简单的步骤指南：

1. 使用OpenMV摄像头模块进行图像采集。OpenMV具有强大的图像处理功能，可以检测并识别追踪线路所需的特征。你可以使用OpenMV的Python API编写代码来处理图像并提取所需的信息。

2. 将OpenMV与STM32单片机连接。你可以使用串行通信（如UART）或I2C等通信协议将OpenMV与STM32单片机连接起来。通过这种方式，你可以将OpenMV采集到的图像数据传输给STM32单片机进行处理。

3. 在STM32单片机上实现循迹算法。基于OpenMV提供的图像信息，你可以使用STM32单片机来执行循迹算法。这包括解析图像数据、提取关键特征、计算轨迹偏移等。根据你的需求，你可以选择不同的算法，如PID控制、模糊控制等。

4. 控制执行器执行相应动作。根据循迹算法的输出结果，STM32单片机可以控制执行器，如电机或舵机，来实现机器人的运动。你可以编写代码来控制执行器的速度、方向等。

需要注意的是，这只是一个简单的指南，并且实际实现中可能会涉及更多细节和复杂性。你可能需要进一步学习和探索OpenMV和STM32单片机的功能和用法，以及可能用到的相关技术和算法。