当前位置：物联沃-IOTWORD物联网 > 技术教程 > 记录基于STM32和树莓派的视觉小车开发过程
代码收藏家代码收藏家 技术教程

记录基于STM32和树莓派的视觉小车开发过程

前言

        最近小学期接触了STM32，要求开发一个简单的超声波+红外避障+红外循迹的小车。笔者正好手头有一个闲置的树莓派4B和usb摄像头，就想着要不要搞一个简单的上位机，跑跑视觉识别看。

硬件介绍

        先上张图：(请忽略这粗犷的接线，小车不是自己的不敢大改）

 可以看到底层硬件就是淘宝随处可见的小车套件，核心板是STM32F103rct，其他的这里就不赘述

树莓派部分考虑到安全性没有直接从电池引电，而是使用了一个树莓派专用的电源（3.7v 300mAh），测试下了也还能用。

数据传输部分使用USB转TTL模块，摄像头使用了一个usb免驱摄像头，效果也还行，跑简单的识别算法够了。

软件部分

设计思路

        基本的思路就是STM32负责小车的底盘驱动和实现其他传感器的信号处理，树莓派负责处理图像，并给下位机传输运动指令。上、下位机通过UART通信。

底层实现

        底层程序主要是实现PWM调速和USART口的数据收发。关于PWM调速的部分网上的资料也比较全了，这里也就不再赘述，主要贴一下关于数据收发的部分吧。当然因为收发的数据比较简单（通常就是一个字母代表小车的运动），所以这部分程序实际上也比简单。

#ifndef __BLE_COM_H
#define __BLE_COM_H
#include "stm32f10x.h"
 
#define USART2_GPIO_TX_PIN					 GPIO_Pin_2
#define USART2_GPIO_TX_PORT					 GPIOA
#define USART2_GPIO_TX_CLK					 RCC_APB2Periph_GPIOA
 
#define USART2_GPIO_RX_PIN					 GPIO_Pin_3
#define USART2_GPIO_RX_PORT					 GPIOA
#define USART2_GPIO_RX_CLK					 RCC_APB2Periph_GPIOA

#define USART1_GPIO_TX_PIN					 GPIO_Pin_9
#define USART1_GPIO_TX_PORT					 GPIOA
#define USART1_GPIO_TX_CLK					 RCC_APB2Periph_GPIOA
 
#define USART1_GPIO_RX_PIN					 GPIO_Pin_10
#define USART1_GPIO_RX_PORT					 GPIOA
#define USART1_GPIO_RX_CLK					 RCC_APB2Periph_GPIOA
 
#define DEBUG_USARTx_CLK					 RCC_APB2Periph_USART2
 
void USART2_Config(void);   //usart2口初始化
//void USART1_Prg(void);

 
#endif /*__BLE_COM_H*/
#include "BLE_com.h"
char res;


static void USART2_NVIC_Config(void)
{
	NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure;
	
	NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);
	
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = USART2_IRQn;
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 1;
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 1;
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE;
	NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);
}
 
void USART2_Config(void)
{
	GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
	USART_InitTypeDef USART_InitStructure;
	
	RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);   //GPIO端口使能
	RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_USART2, ENABLE);	//串口端口使能
	
	/*TX_GPIO*/
	GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = USART2_GPIO_TX_PIN;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
	GPIO_Init(USART2_GPIO_TX_PORT, &GPIO_InitStructure);
	
	/*RX_GPIO*/
	GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = USART2_GPIO_RX_PIN;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IN_FLOATING;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
	GPIO_Init(USART2_GPIO_RX_PORT, &GPIO_InitStructure);
	
	/*USART3*/
	USART_InitStructure.USART_BaudRate = 9600;
	USART_InitStructure.USART_WordLength = USART_WordLength_8b;
	USART_InitStructure.USART_StopBits = USART_StopBits_1;
	USART_InitStructure.USART_Parity = USART_Parity_No;
	USART_InitStructure.USART_HardwareFlowControl = USART_HardwareFlowControl_None;
	USART_InitStructure.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx;
	
	USART_Init(USART2, &USART_InitStructure);
 
  
	
	USART_Cmd(USART2, ENABLE);  //使能串口1
	
	USART_ITConfig(USART2, USART_IT_RXNE, ENABLE);   //开启接收中断
	
	USART2_NVIC_Config();   //中断使能
	
}

void USART2_IRQHandler(void)  
{  
	uint16_t temp;
     while(USART_GetITStatus(USART2,USART_IT_RXNE)!=RESET)
	{  
		temp= USART_ReceiveData(USART2); 	 
		res = temp;

		USART_SendData(USART2,res);     
	} 

}

图像识别部分

        这部分由于开发时间和笔者水平的关系，并没有实现很复杂的功能。主要功能：根据被追踪物（这里用一个绿色瓶盖代替，别问为什么不用其他的，问就是不会）与小车中点的相对位置关系，发出控制小车前进或左、右转的指令。

        图像处理部分使用python 版的opencv，简单易上手。关于如何在树莓派上安装opencv，csdn也有很多博客写到了，这里也不赘述。

        数据传输部分使用了python自带的serial库，实测效果还行，主要在实际测试时要注意发出消息的encode方式，不然可能出现无法正确读取的情况。

import numpy as np  
#import imutils  
import cv2  
import time
import serial#导入串口通信库
ser = serial.Serial()
#设定红色阈值，HSV空间  
redLower = np.array([45, 100, 100])  
redUpper = np.array([90, 255, 255])
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
color = (10, 255, 255)

ans = 0

def answer():
    while ans == 0:
        ans = ser.read(1)
    ans = 0

def send(send_data):
    if ser.isOpen():
        ser.write(send_data.encode('utf-8'))#编码
        print("发送成功",send_data)
    else:
        print("发送失败！")


def object_detect():
    #打开摄像头
    camera = cv2.VideoCapture(1)
    #等待两秒
    time.sleep(2)
    #遍历每一帧，检测红色瓶盖
    while True:
    #读取帧
        (ret, frame) = camera.read()
        rows, cols, channels = frame.shape  # 获取图像尺寸
       #判断是否成功打开摄像头
        if not ret:
           print('No Camera')
           break
        #frame = imutils.resize(frame, width=600)
        #转到HSV空间
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        #根据阈值构建掩膜
        mask = cv2.inRange(hsv, redLower, redUpper)
        #腐蚀操作
        mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
        #膨胀操作，其实先腐蚀再膨胀的效果是开运算，去除噪点
        mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
        #轮廓检测
        cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
        #初始化瓶盖圆形轮廓质心
        center = None
        #如果存在轮廓
        if len(cnts) > 0:
            #找到面积最大的轮廓
            c = max(cnts, key = cv2.contourArea)
            #确定面积最大的轮廓的外接圆
            ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
            #计算轮廓的矩
            M = cv2.moments(c)
            #计算质心
            center = (int(M["m10"]/M["m00"]), int(M["m01"]/M["m00"]))
            #只有当半径大于10时，才执行画图
            if radius > 5:
                cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2)
                cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)
                if (center[0]-cols/2) > 20 :
                    cv2.putText(frame, "turn right", (300, 400), font, 2, color, 3)
                    send('r')
                    answer()

                elif (center[0] - cols / 2) <-20:
                    cv2.putText(frame, "turn left", (300, 400), font, 2, color, 3)
                    send('l')
                else:
                    cv2.putText(frame, "keep_straight", (300, 400), font, 2, color, 3)
                    send('f')

            cv2.imshow('Frame', frame)
             #键盘检测，检测到esc键退出
            k = cv2.waitKey(5)&0xFF
            if k == 27:
                break
    #摄像头释放
    camera.release()
    #销毁所有窗口
    cv2.destroyAllWindows()

def port_open_recv():#对串口的参数进行配置
    ser.port='com3'
    ser.baudrate=9600
    ser.bytesize=8
    ser.stopbits=1
    ser.parity="N"#奇偶校验位
    ser.open()
    if(ser.isOpen()):
        print("串口打开成功！")
    else:
        print("串口打开失败！")

def port_close():
    ser.close()
    if(ser.isOpen()):
        print("串口关闭失败！")
    else:
        print("串口关闭成功！")

if __name__ == '__main__':
    port_open_recv()
    object_detect()

结尾的一些nagging

        这次与SMT32的首次接触还算是一个不错的开始，实现了一个还过得去的功能。STM32为了节省能耗搞得时钟使能一开始着实让人摸不着头脑，但后面适应了感觉也还行。本来想在视觉部分加一个PID控制的，但是由于STM32 USART口16bit的数据传输限制，最终是没有实现（还是太菜了sign）。

物联沃分享整理
物联沃-IOTWORD物联网 » 记录基于STM32和树莓派的视觉小车开发过程

代码收藏家 普通

分享到：

相关推荐

发表回复