stm32f103c8t6最小系统板openmv巡线小车代码

### STM32F103C8T6 和 OpenMV 巡线小车代码实现 为了实现基于 STM32F103C8T6 的最小系统板与 OpenMV 配合完成巡线小车的功能，可以按照以下方法设计程序逻辑。以下是完整的解决方案： #### 一、硬件连接说明 STM32F103C8T6 负责控制电机驱动模块以及接收来自 OpenMV 的串口通信数据；OpenMV 则负责图像处理部分，检测地面线条的位置并发送指令给 STM32。 - **OpenMV 输出**：通过 UART 将识别到的线路位置信息传递至 STM32。 - **STM32 输入**：解析接收到的数据并通过 PWM 或其他方式调整电机速度和方向[^1]。 #### 二、软件架构概述 整个系统的软件分为两大部分： 1. **OpenMV 图像处理算法** - 使用摄像头捕捉实时画面。 - 对图片进行灰度化、边缘提取等预处理操作。 - 计算目标路径中心偏移量，并将其转换成数值形式传输给 MCU。 2. **STM32 控制器端** - 接收来自 OpenMV 的数据包。 - 基于 PID 控制策略调节左右轮的速度差以保持车辆沿直线行驶。 #### 三、具体代码实例 ##### （1）OpenMV 程序片段 下面是一个简单的 Python 脚本用于演示如何让 OpenMV Cam 执行基本的黑白边界追踪任务并将结果经由 USART 发送出去: ```python import sensor, image, time, pyb sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to GRAYSCALE (or RGB565). sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # Set frame size to QQVGA (160x120). uart = pyb.UART(3, baudrate=9600) while(True): img = sensor.snapshot() # Simple threshold values for black line on white background blobs = img.find_blobs([(0, 70)], pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs: largest_blob = max(blobs, key=lambda b:b.pixels()) center_x = int(largest_blob.cx()) uart.write(str(center_x)+"\n") # Send detected position over serial port time.sleep_ms(100) ``` 此脚本会不断扫描视野中的物体轮廓，找到最符合条件的一个区域作为当前关注焦点，并把它的水平坐标告知外部设备以便进一步动作规划[^2]. ##### （2）STM32 主控单元固件开发指南 针对 ARM Cortex-M 架构微控制器编写 C/C++ 应用层框架时通常采用 HAL/LL 类库简化外设配置流程。这里给出一段伪码来展示核心业务逻辑: ```c #include "stm32f1xx_hal.h" UART_HandleTypeDef huart; TIM_HandleTypeDefhtim; void SystemClock_Config(void); static void MX_GPIO_Init(void); static void MX_USART_Init(UART_HandleTypeDef *huart); int main(){ uint16_t receivedData; /* Initialize all configured peripherals */ HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); MX_USART_Init(&huart); while (1){ if(HAL_UART_Receive(&huart,(uint8_t*)&receivedData,sizeof(receivedData),HAL_MAX_DELAY)==HAL_OK){ adjustMotorSpeedBasedOnPositionFeedback((float)(receivedData)); } } } // Function prototype declarations omitted here... adjustMotorSpeedBasedOnPositionFeedback(float feedbackValue){...} ``` 上述源文件定义了一个无限循环等待从指定通道读取新消息的过程一旦成功就调用辅助函数更新动力传动参数从而达成闭环反馈机制的目的[^3]. #### 四、总结 综上所述，利用 STM32F103C8T6 结合 OpenMV 实现自主导航的小型机器人项目具备较高的可行性和灵活性。开发者可以根据实际需求定制更加复杂的视觉分析模型或者引入额外传感器增强环境感知能力。