openbot跟随小车——arduino源码下载

时间: 2023-05-16 21:01:28 浏览: 106
Openbot跟随小车是一款基于Arduino和ESP32开发板制作的智能小车,它可以通过视觉识别的方式来跟踪物体或人的行动,具有很好的跟随性能和稳定性。 Openbot跟随小车的Arduino源码可以在Github上进行下载和查看,该源码包含了小车控制和跟随的核心算法,主要包括传感器驱动、电机控制和图像处理等部分。 在获取源码后,用户需要将相关代码上传至Arduino板载的ATmega328P微控制器中,并连接ESP32开发板和其他所需模块,如电机驱动器、跟随摄像机等。用户可以通过串口端口展示调试信息,并通过WiFi模块实现远程控制和数据传输。 Openbot跟随小车的Arduino源码非常详细,适合学习Arduino编程和智能机器人制作的初学者使用。通过对源码的理解和修改,用户可以将小车的功能和性能进行扩展和优化,实现更加智能和人性化的操作和功能。
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mixly从入门到精通——arduino教程

Mixly是一款基于图形化编程的Arduino编程软件,它以简洁直观的界面和丰富的功能,使得编程变得更加易学易用。下面是一些学习Mixly从入门到精通的步骤和内容: 第一步,入门:首先,我们需要下载和安装Mixly软件,然后学习基本的图形化编程概念和操作方式。我们可以通过一些简单的实例,如控制LED灯的亮灭、驱动舵机等来熟悉Mixly的基本功能。 第二步,深入学习:一旦熟悉了Mixly的基本操作,我们可以开始学习更高级的功能。比如,学习使用传感器模块来获取数据并进行处理,学习使用控制语句和循环结构来实现复杂的逻辑控制,学习使用串口通信和无线通信模块等等。 第三步,进阶应用:当我们掌握了Mixly的基本功能后,可以开始着手一些实际应用项目的开发。比如,可以学习如何设计并实现一个智能小车,如何控制机器人执行某些特定的任务,以及如何设计和编程一些小游戏等等。 最后,精通Mixly:在实践过程中,我们会遇到一些问题和挑战,这些都是学习的机会。通过不断的实践、思考和学习,我们可以逐步提高我们在Mixly中的编程水平,从而达到精通的程度。 需要注意的是,Mixly的学习是一个持续不断的过程,需要不断的实践和探索。学习过程中可以参考一些官方文档和教程,也可以与其他使用者交流和分享经验。通过不断地学习和实践,我们可以逐步掌握Mixly的各种功能和技巧,从而在Arduino编程方面达到精通的水平。

arduino超声波跟随小车代码

### 回答1: Arduino超声波跟随小车的代码主要包括以下几个部分: 1. 引入所需的库文件。在代码的开头部分,需要引入与超声波传感器和电机驱动器相关的库文件,例如"Ultrasonic.h"和"AFMotor.h"。 2. 初始化超声波传感器和电机驱动器。在"void setup()"函数中,需要初始化超声波传感器和电机驱动器的引脚和设置其工作模式。 3. 编写测距函数。创建一个名为"getDistance()"的函数,用于获取超声波传感器测得的距离值。 4. 编写控制小车行驶的函数。创建一个名为"follow()"的函数,通过控制电机驱动器的引脚输出来实现小车的跟随。可以根据测得的距离值来判断小车前进、停止或者转向。 5. 主循环中调用函数。在"void loop()"函数中,通过调用"getDistance()"函数获取距离值,然后根据距离值调用"follow()"函数来控制小车行驶。 总结起来,以上就是实现Arduino超声波跟随小车的基本代码。当代码运行时,超声波传感器不断测量前方的距离,并根据测得的距离值来控制电机驱动器引脚的输出,从而实现小车的跟随。具体的代码细节还需要根据具体的硬件和需求进行调整和修改。 ### 回答2: Arduino超声波跟随小车代码的主要实现思路是利用超声波传感器测量车子前方障碍物的距离,并根据距离调整车子的行进方向。以下是一种可能的Arduino超声波跟随小车的代码示例: 首先,我们需要定义引脚连接: int trigPin = 2; // 设置超声波传感器的TRIG引脚连接到Arduino的2号引脚 int echoPin = 3; // 设置超声波传感器的ECHO引脚连接到Arduino的3号引脚 int leftMotor = 4; // 设置左侧电机的引脚连接到Arduino的4号引脚 int rightMotor = 5; // 设置右侧电机的引脚连接到Arduino的5号引脚 int speed = 255; // 设置车子的速度值 在setup()函数中做初始化设置: void setup() { pinMode(trigPin, OUTPUT); pinMode(echoPin, INPUT); pinMode(leftMotor, OUTPUT); pinMode(rightMotor, OUTPUT); Serial.begin(9600); // 设置串口通信 } 然后,在loop()函数中进行主要的操作: void loop() { digitalWrite(trigPin, LOW); delayMicroseconds(2); digitalWrite(trigPin, HIGH); delayMicroseconds(10); digitalWrite(trigPin, LOW); float duration = pulseIn(echoPin, HIGH); // 通过pulseIn函数测量返回超声波传感器的信号脉冲宽度 float distance = duration * 0.034 / 2; // 根据脉冲宽度计算距离值,声波速度大约为每毫秒34厘米,除以2得到单程距离 if (distance <= 20) { // 如果距离小于等于20厘米,说明有障碍物 digitalWrite(leftMotor, HIGH); // 左侧电机停止 digitalWrite(rightMotor, HIGH); // 右侧电机停止 } else { // 如果距离大于20厘米,说明没有障碍物 digitalWrite(leftMotor, HIGH); // 左侧电机向前 digitalWrite(rightMotor, HIGH); // 右侧电机向前 } delay(100); // 延时一段时间后重新进行测量和判断 } 通过以上代码,就实现了一个简单的超声波跟随小车。当车子前方有障碍物时,车子会停下来;当车子前方没有障碍物时,车子会向前行驶。你可以根据自己的需要调整距离阈值和速度值来适应不同场景的要求。 ### 回答3: 以下是一个简单的Arduino超声波跟随小车的代码示例: 首先,连接超声波模块的Trig引脚到Arduino的数字引脚9,Echo引脚连接到Arduino的数字引脚10。 然后,将左马达(电机)连接到Arduino的数字引脚5和6,将右马达连接到数字引脚10和11。 接下来,我们需要声明一些变量,包括超声波引脚和马达引脚的定义。 #include <NewPing.h> #define TRIGGER_PIN 9 #define ECHO_PIN 10 #define MAX_DISTANCE 200 #define LEFT_MOTOR_1 5 #define LEFT_MOTOR_2 6 #define RIGHT_MOTOR_1 10 #define RIGHT_MOTOR_2 11 NewPing sonar(TRIGGER_PIN, ECHO_PIN, MAX_DISTANCE); 然后,在setup()函数中设置马达引脚为输出模式。 void setup() { pinMode(LEFT_MOTOR_1, OUTPUT); pinMode(LEFT_MOTOR_2, OUTPUT); pinMode(RIGHT_MOTOR_1, OUTPUT); pinMode(RIGHT_MOTOR_2, OUTPUT); } 接下来,在loop()函数中,我们需要获取超声波传感器的测量距离,并根据距离调整小车的行动。 void loop() { int distance = sonar.ping_cm(); if (distance < 20) { // 如果距离小于20厘米 // 后退 digitalWrite(LEFT_MOTOR_1, LOW); digitalWrite(LEFT_MOTOR_2, HIGH); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_1, LOW); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_2, HIGH); } else if (distance > 20 && distance < 50) { // 如果距离介于20到50厘米之间 // 向右转 digitalWrite(LEFT_MOTOR_1, HIGH); digitalWrite(LEFT_MOTOR_2, LOW); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_1, LOW); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_2, HIGH); } else { // 如果距离大于50厘米 // 向前走 digitalWrite(LEFT_MOTOR_1, HIGH); digitalWrite(LEFT_MOTOR_2, LOW); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_1, HIGH); digitalWrite(RIGHT_MOTOR_2, LOW); } } 以上就是一个简单的Arduino超声波跟随小车的代码。当距离小于20厘米时,小车会后退;当距离介于20到50厘米之间时,小车会向右转;当距离大于50厘米时,小车会向前走。可以根据实际情况进行调整和优化代码。

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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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