stm32hal库灰度循迹pid算法示例

STM32HAL库中的灰度循迹PID（比例积分微分）算法示例通常用于处理基于摄像头图像的路径跟踪控制问题。在这个场景下，PID控制器是用来调节舵机的角度，使得机器人车轮能够沿着图像中的黑线追踪。

首先，你需要初始化必要的硬件资源，如摄像头、STM32的GPIO和PWM通道，以及配置PID控制器的参数（比如比例P、积分I和微分D值）。这里是一个简化的步骤：

1. **预处理图像**：从摄像头获取实时视频流，并将图像转换为灰度，以便更容易地检测线条。

Camera_HandleTypeDef *hCamera;
Image GrayImage;

// 初始化相机并设置为灰度模式
HAL_GPIO_Init(...); // GPIO初始化
HAL_Camera_Start(hCamera);

2. **灰度处理**：

   uint8_t *pPixel = NULL;
   for (int y = 0; y < frame_height; ++y) {
       pPixel = frame_data + y * frame_pitch;
       for (int x = 0; x < frame_width; ++x) {
           int gray_value = ((int)pPixel[x] - camera_threshold) / contrast_ratio; // 灰度计算
           // 更新灰度图像
           GrayImage.pData[y * GrayImage.RowSize + x] = gray_value;
       }
   }

3. **PID控制**：

   float error = target_line_position - current_line_position;
   pid->Integral += error * sample_time;
   float output = Kp * error + Ki * pid->Integral + Kd * (error - previous_error);
   
   // 舵机角度计算
   int servo_angle = map_range(output, -PID_MAX_OUTPUT, PID_MAX_OUTPUT, MIN_SERVO_ANGLE, MAX_SERVO_ANGLE);

   // 应用到PWM信号上
   HAL_PWMServoDriver_SetAngle(&hPWMServo, servo_channel, servo_angle);

其中，`camera_threshold`和`contrast_ratio`用于二值化图像，`target_line_position`是理想位置，`current_line_position`是当前实际位置，`Kp`, `Ki`, 和 `Kd` 分别是PID参数，`sample_time`是采样周期，`MIN_SERVO_ANGLE`和`MAX_SERVO_ANGLE`是电机角度限制。