该初始化函数下有以下语句： 一、key_init(KEY_MAX); --- 按键初始化： 用在山外的lcd上，直接调用山外的库函数，该函数内部并无修改，截图如下 二、duoji_init(); --- 舵机初始化： 舵机使用的引脚为：FTM3_CH0_PIN PTE5舵机频率为：SD-5 300hz S3010 50-60hz舵机打脚中心值、最左最右打脚值为
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有人可能会问怎么会突然新添一个新建工程啊~这里想解释下为什么不直接用山外的例程直接开始写代码。因为我个人曾经遇到一个问题，程序下不进去，板子、jlink均无问题，换一个例程下载却能下进去，我把我自己的代码移植到这个例程中后，就又没有问题了，可是好景不长半个月后又出现这样的问题，我就请教了大佬们，大佬们分析原因如下：例程的路径与我的路径不同、IAR版本不同等，我恍然大悟，我认为就是路径不同的缘故，改
这里是对于代码的讲解视频，大约一个小时，需要的同学可以看看：B站：meeting_01 系列文章【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合【智能车Code review】——坡道图像与控制处理【智能车Code review】——拐点的寻找 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾 智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 智能车复
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智能车图像部分——摄像头寻迹（学习笔记） （1）摄像头基本原理 ·中断处理pclk 每输出一个像素值产生一次href 每输出完一行产生一次vsync 每输出一场产生一次·DMA传输摄像头初始化函数LQMT9V034-Init(void)中初始化DMA采集 （2）摄像头图像处理 ·图像二值化（灰度图像变成黑白的图像，便于处理）*二值化的方法： 1.设定固定阈值，大于阈值设定255白色，小于阈值设定0
这篇博客的开头我想解释下我的想法，本人是十三届参赛选手，在十三届的时候我做了下调研，一些国一、国二的3米大佬队伍并没有说在选型的器件上高级很多（这里请贝壳等大佬学校绕行），都很普通。所以据此做了以下的选型。 车模：C车模(由于十三届为B车模，所以后面推文将以B车模去写)舵机：C车模---S3010(B车模---SD-5)摄像头：鹰眼(虽然今年可能会大部分使用MT9V034，但是我认为这款摄像头不
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当我们采集好数据集后，我们需要将其上传到Edge Impluse里。但是当输入API key时，可能会出现创建SSL上下文错误的问题。 这种情况有的电脑关闭防火墙可以解决问题，但是在我的电脑上并没有起到相应的效果。 我们可以直接在Edge Impluse里上传，具体操作如下： 首先选择Data acquisition，点击Collected data左边的箭头（Upload existing da
目录 什么是二值化 常见的求阈值算法 OSTU大津法 概念及原理 iteration迭代法 概念及原理 代码实现 Sobel算子图像边缘提取 概念及原理 代码实现 噪点过滤 什么是二值化 所谓图像二值化，就是将256个亮度等级的灰度图像，通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。由于我们用摄像头拍到的图像为灰度图像，若直接处理会加大很多
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经过几天的努力，好不容易编出来了一点点摄像头程序，满怀期待插好板子，结果运行显示报错，而且无法指向具体问题出在哪，仔细一看才知道我把RAM内存写超了… 毕竟以前写程序的时候从来没有考虑过内存的问题，所以一开始知道的时候未免有点懵。 其实问题还是出在摄像头图像定义的数组，我原来的想法是原始数据取188 * 60，再通过一个函数隔行取点，存入另一个数组，另外还要用数组存放二值化后的数据… 然而这些数
前言 来了，来了，它来了，小沐线下调车笔记第二弹，有没有想我呢~这次和学弟调车真的是痛苦嗷~之前的文章我还说本来我并不打算帮学弟调试实体车的（打脸~~~~），可是我们的小车车的运行效果多少有点不尽人意。不得不说，智能车比赛的魅力真的是无限大，我是真顶不住心里的瘾虫，于是陪着学弟优化了一波，真是不优化不知道，这次的车的问题多少有点不一样。 正文 可能是我之前都是拿minipc做上位机的原因吧，我总是
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竞赛任务 在C区放置若干仿真人物，通过模型识别戴眼镜和长头发（过肩）人物的数量，并达到终点进行语音播报：戴眼镜的人数为多少，长头发人物为多少； 思路 使用目标检测算法，通过收集全身人物照片数据集，并训练模型，进行测试； 数据集采集 每张照片都包括两种特征，有以下四种情况：戴眼镜_长头发；戴眼镜_短头发；不戴眼镜_长头发；不戴眼镜_短头发；收集满足以上条件的数据各1500张； 数据集标注 标签分
目录 系列文章 DYY Warning 算法参考链接： 代码 .c文件 .h文件 调用方法 希望有大佬能帮我指正错误之处。以后假如有机会的话再搞这个模糊吧，头疼！！！ 系列文章 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID智能车复工日记【3】：图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线智能车复工日
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1、系列文章 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 2、前言 图像大小185*70，通过扫线获取左右两边数据，然后左加右除以二得到中线值。(降维处理) 3、基本扫线（除了进入环岛状态或者坡道或者十字路口的普通扫线） 基本思路：从下往上扫，从中间往两边扫。上一行的中线值记录下来，作为这一行往两边扫的起
全国大学生智能车竞赛知识经验汇总
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