单片机综合开发项目:小车循迹计时测速程序

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0 下载量 198 浏览量 更新于2024-10-30 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"cartracking-program.rar_单片机开发_C/C++" 该资源是一个涉及单片机开发的压缩文件,内容包括一个用C/C++编写的综合程序,其目的是控制小车进行循迹操作,并具备计时和测速等功能。循迹小车是一种利用传感器来检测并沿着预定路径行驶的自动化小车。在机器人竞赛、教育项目以及工业自动化中,这种类型的小车经常被用作技术展示和教学工具。 循迹小车的控制系统设计是一个复杂的过程,需要考虑到硬件选择、电路设计、传感器集成以及软件编程等多个方面。在硬件方面,通常需要以下几个核心组成部分: 1. 微控制器单元(MCU):负责处理传感器输入信号,执行程序指令并控制电机输出。常见的单片机有51系列、AVR、PIC、ARM等。在本项目中,开发者可以根据具体的需求选择合适的单片机进行开发。 2. 传感器:用于检测小车在路径上的位置,最常用的是红外循迹传感器。它们能够检测到路径标记(通常是黑色线条)与非路径标记(如白色背景)的反射率差异。 3. 电机驱动器:用于控制小车的驱动电机,实现前进、后退、转向等动作。常用的驱动电路有H桥驱动、继电器驱动等。 4. 电源:为单片机、传感器、电机等提供必要的电能。 在软件方面,编写程序时需要涉及的主要知识点包括: 1. C/C++编程基础:这是嵌入式系统开发中最常使用的语言。开发者需要熟悉C/C++语言的语法、数据结构、算法等基础知识点。 2. 微控制器编程:了解所选单片机的编程接口,如寄存器配置、中断处理、定时器管理等。 3. 传感器数据读取与处理:编写代码读取传感器的信号,并根据信号处理结果控制小车的行为,如检测到路径边缘时调整方向。 4. 电机控制算法:包括PWM(脉冲宽度调制)信号生成,实现对电机转速和方向的控制。 5. 计时与测速算法:利用定时器来计算小车的行进时间,进而根据距离计算速度。 6. 调试与优化:通过实际测试对程序进行调试,并根据测试结果优化控制算法,提高小车的循迹精度和速度稳定性。 本压缩文件中的程序代码“小车循迹 计时 测速综合程序 供参考.c”是这个项目的核心部分。开发者在编写程序时,应当遵循模块化和结构化的编程原则,使得代码更加清晰、易于维护和扩展。程序大致可以分为几个模块: - 初始化模块:负责设置单片机的初始状态,包括I/O端口配置、定时器、中断等。 - 主控制循环模块:是程序的主体部分,负责循环读取传感器数据,根据数据决定控制指令。 - 电机控制模块:接收主循环的控制指令,并将指令转化为电机驱动信号。 - 计时测速模块:记录小车的行进时间,并计算速度。 小车循迹程序的开发不仅是对编程能力的一种考验,也是对电子、控制理论知识的实践应用。通过这个项目,开发者可以深入理解微控制器编程、传感器集成、电机控制以及算法设计等技术点。最终实现的程序应具备良好的实时性、稳定性和准确性,能够满足竞赛或实际应用的需求。

CMake Error at /home/sniper/anaconda3/envs/yolov8/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.25/Modules/CMakeTestCCompiler.cmake:70 (message): The C compiler "/usr/bin/gcc" is not able to compile a simple test program. It fails with the following output: Change Dir: /opt/projects/tensorrt-alpha/yolov8/build/CMakeFiles/CMakeScratch/TryCompile-TrXrKM Run Build Command(s):/usr/bin/make -f Makefile cmTC_7d457/fast && /usr/bin/make -f CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/build.make CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/build make[1]: 进入目录“/opt/projects/tensorrt-alpha/yolov8/build/CMakeFiles/CMakeScratch/TryCompile-TrXrKM” Building C object CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/testCCompiler.c.o /usr/bin/gcc --sysroot=/usr/ -march=x86-64 -o CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/testCCompiler.c.o -c /opt/projects/tensorrt-alpha/yolov8/build/CMakeFiles/CMakeScratch/TryCompile-TrXrKM/testCCompiler.c Linking C executable cmTC_7d457 /home/sniper/anaconda3/envs/yolov8/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/bin/cmake -E cmake_link_script CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/link.txt --verbose=1 /usr/bin/gcc --sysroot=/usr/ -march=x86-64 -Wl,-O2 -Wl,--sort-common -Wl,--as-needed -Wl,-z,relro -Wl,-z,now -Wl,--disable-new-dtags -Wl,--gc-sections -Wl,-rpath,/home/sniper/anaconda3/lib -Wl,-rpath-link,/home/sniper/anaconda3/lib -L/home/sniper/anaconda3/lib CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/testCCompiler.c.o -o cmTC_7d457 /usr/bin/ld: 找不到 /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 于 /usr/ 内部 /usr/bin/ld: 找不到 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libc_nonshared.a 于 /usr/ 内部 /usr/bin/ld: 找不到 /lib/x86_64-linux-gnu/ld-linux-x86-64.so.2 于 /usr/ 内部 collect2: error: ld returned 1 exit status make[1]: *** [CMakeFiles/cmTC_7d457.dir/build.make:99:cmTC_7d457] 错误 1 make[1]: 离开目录“/opt/projects/tensorrt-alpha/yolov8/build/CMakeFiles/CMakeScratch/TryCompile-TrXrKM” make: *** [Makefile:127:cmTC_7d457/fast] 错误 2 CMake will not be able to correctly generate this project. Call Stack (most recent call first): CMakeLists.txt:25 (PROJECT) -- Configuring incomplete, errors occurred!

2023-06-02 上传

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传