全国电子设计竞赛F题：无人送药小车视觉与电控解决方案

资源摘要信息:"2021年全国大学生电子设计竞赛F题无人送药小车题目视觉+电控完整代码" 知识点一：电子设计竞赛 电子设计竞赛是针对大学生开展的一项科技赛事，旨在提高学生的创新意识和工程实践能力，鼓励学生将理论知识应用于实践。2021年的电子设计竞赛F题是关于无人送药小车的制作，要求参赛者具备电子、机械、计算机视觉和控制算法等多方面知识。 知识点二：K210和数字识别 K210是嘉楠耘智推出的一款具有机器视觉和机器听觉的边缘人工智能片上系统。在本题中，K210被用于数字识别，能够通过机器视觉算法识别数字并进行处理。数字识别模块包含滤波和判断处理功能，确保识别的准确性，并将指令传递给下位机进行控制。 知识点三：滤波和判断处理 在数字识别过程中，由于环境干扰等因素，识别的信号往往包含噪声。滤波算法能够从信号中剔除噪声，提高信号质量。判断处理则是对经过滤波后的信号进行解析和理解，决定是否将其作为有效的数字识别结果传送给下位机。 知识点四：YOLOV5神经网络模型训练 YOLOV5是一种在计算机视觉领域广泛使用的实时目标检测模型。在本题中，参赛者需要使用YOLOV5模型对送药小车周围环境进行实时检测和识别，以辅助无人送药小车进行路径规划和障碍物规避。 知识点五：红线循迹 红线循迹是一种常见的导航方式，通常用于机器人或无人车的路径识别。在本题中，使用OpenMV进行红线循迹，即通过摄像头识别地面上预设的红色线条来判断小车的行驶路径。 知识点六：软件和硬件工具 本题需要使用的硬件工具有K210芯片和OpenMV摄像头模块。软件工具则包括Maixpy IDE和OpenMV IDE。Maixpy IDE是基于MicroPython为K210设计的集成开发环境，用于编写和上传K210的代码。OpenMV IDE则是为了在OpenMV模块上进行编程和测试。 知识点七：电控主程序 电控主程序是无人送药小车的大脑，负责接收视觉模块和循迹模块的数据，然后根据这些信息进行逻辑判断和控制指令的输出，以实现无人车的自动驾驶。在本题中，电控主程序运行在STM32F103ZET6最小系统板上，这是ST公司推出的一款广泛用于工业控制的微控制器。 知识点八：上位机与下位机 在本题的无人送药小车设计中，上位机与下位机的概念同样适用。上位机主要负责视觉模块的识别和数据处理，将处理后的数据传送给下位机。下位机接收到上位机的指令后，会进行电机控制和执行具体的操作。 知识点九：开源资源分享 竞赛资源通常会通过开源社区进行分享，以促进知识传播和技术交流。本题的视觉教程和完整代码是公开免费提供的，通过网络平台如CSDN博客进行共享。这对于其他研究者和学生来说，不仅能够学习到竞赛相关的技术和解决方案，还能够复用和改进现有的代码，加速相关技术的研究和开发。