基于stm32的追小球的云台

时间: 2023-11-03 07:52:06 浏览: 157
基于STM32的追小球的云台是一个基于STM32微控制器的项目,它使用了一些硬件组件,包括STM32F103C8T6最小系统板、稳压电源(L7805和AMS1117-3.3)以及一些外围电路,如按键、蜂鸣器、OLED和干簧管。整体原理图和PCB电路设计可以在相关的资料中找到\[1\]\[2\]。 该项目还包括OpenMV简单识别程序设计和STM32控制程序设计。OpenMV是一个基于microPython的图像处理模块,用于识别小球。STM32控制程序设计使用C语言,包括对OpenMV发送的数据包进行解析、小车的简单PID控制和系统状态设定\[2\]。 你可以在相关的GitHub项目地址中找到整体效果图和设计下载链接。这些资料可以帮助你更好地了解基于STM32的追小球的云台项目\[2\]。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【DIY】基于OpenMV的STM32追球小车](https://blog.csdn.net/qq_39492932/article/details/84895154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载,适合小白学习或者实际项目借鉴参考! 当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。 1.物体识别 本次实验目的是使得小车可以跟踪目标,故首先确定跟踪目标,由于小车整体框架从零开始搭建,并没有太多的金钱可以选择昂贵的摄像头,故本次实验的目标识别选择较为简单的方式以减少硬件压力。本次实验首先识别纯色物体,是完成对纯色物体识别之后更进一步选择跟踪AprilTag。 AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。 AprilTag内容主要包含三个步骤: 第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。 第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选,AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测,首先剔除非直线边缘,在直线边缘进行邻接边缘查找,最终若形成闭环则为检测到一个四边形。对四边形进行解码确定Apriltag标签。 第三步确定四边形的中心点作为要跟踪的三维左边点。 Openmv对以上步骤进行了函数封装,可以用img.find_apriltags()函数定位Apriltag标签,并且可以通过该函数的返回值的方法确定三维坐标和三维角度:可以用获取x轴坐标tag.x_translation(), tag.y_translation()、tag.z_translation()是y、z轴坐标 。 2.云台追踪 openmv中搜索目标函数的返回值包括了目标物体中心的x、y坐标,原点是在图片的最左下角,就是说如果我们按照直接得到的坐标都是正的,但是我们要求云台追踪目标就是让目标始终出现在视野最中间,都是正的值我们无法判断图片到底是往哪边偏。为了解决这样的问题,我们只需要对得到的坐标进行简单的处理,openmv获得图片宽高都可以用函数获得,故已知图片宽width,高度height,目标中心点坐标x,y。按照相对比例来判断目标点在相机内的相对位置: $$ y1=y/height-0.5 $$ $$ x1=x/width-0.5 $$ 这样x1,y1就是我们最新获得的值,其取值范围均为[-0.5,0.5]。 为了实现云台始终追随目标,我们还需要将得到的坐标值转换为舵机旋转的角度,本实验云台为二自由度云台,如图1.1。下面的舵机控制偏航角与相机x轴相关,上面的舵机负责控制俯仰角与相机y轴相关,偏航角舵机的机械转角范围为[0,180],其中,当角度为0时,舵机朝向右侧,角度为180度时,舵机朝向左侧。俯仰角的机械转角范围为[90,180],其中,当角度为90度时,平台成水平,当角度为180度时,平台垂直水平面。 ​ **图1.1** 算法上的实现,算法上的实现可以使用pd控制,pd控制较为稳定更适合舵机。我们已知(x1,y1)为当前目标的坐标,目的是将其移动到镜头中央,那么目标点为(0,0),我们获得了x轴的偏差以及y轴的偏差error_x,error_y上一次x,y偏差为error_x_last,error_y_last。假设此时舵机角度为yaw_now,pitch_now,那么有简化版增量式pd算法为

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