stm32f103vet6最小系统板

<think>嗯，用户想用CanMV K210训练识别物体，然后通过STM32F103VET6控制小车推动物体。首先，我需要确认整个流程。CanMV K210主要负责图像识别，STM32负责控制电机。两者之间需要通信，可能用串口。那分步骤的话，应该是先训练模型，然后部署到K210，接着处理通信和控制部分。 首先，训练模型。用户可能需要收集自己物体的图片，标注后训练YOLO或者分类模型。CanMV支持TensorFlow Lite吗？或者他们有自己的训练工具？可能需要用Edge Impulse或者其他在线平台，或者本地用PyTorch训练后转换。然后保存为K210支持的格式，比如kmodel。 然后是K210的代码，要初始化摄像头，加载模型，进行推理。检测到目标后，通过串口发送信号给STM32。比如发送字符指令，当检测到物体时发送特定的字符串，比如'forward'。 接着是STM32的部分。需要配置串口接收中断，解析K210发来的指令，根据指令控制电机驱动，比如PWM输出，驱动H桥电路，让小车移动。可能需要电机驱动模块，比如L298N或者TB6612。 硬件连接方面，K210和STM32之间需要连接串口的TX和RX，注意电平匹配，可能都是3.3V，所以可以直接连接。电源方面要确保两者供电稳定，尤其是电机运行时避免电压波动影响控制板。 用户可能遇到的难点包括模型训练的数据不足，导致识别不准；串口通信的稳定性，比如波特率设置是否正确，数据解析是否正常；还有小车的机械结构是否适合推动物体，比如电机的扭矩是否足够。 测试步骤可能需要分阶段，先测试K210是否能正确识别并发送信号，再单独测试STM32能否根据指令控制电机，最后整合整个系统。调试时可能需要用逻辑分析仪或者串口调试助手查看通信数据。 另外，还要考虑实时性的问题，K210的处理速度是否足够快，避免延迟导致小车反应不及时。如果检测到物体后需要计算位置，可能需要发送坐标信息，STM32根据位置调整方向。但用户的需求是推动物体，可能只需要检测到存在物体就让小车前进，直到物体被推出某个区域。 可能还需要在小车上安装适当的推板结构，确保能有效推动物体而不损坏小车。同时，电源管理也很重要，尤其是使用电池供电时，需要足够的容量支持K210、STM32和电机同时工作。 总结下来，步骤大概是：1. 准备数据集，训练模型；2. 部署模型到K210并测试识别；3. 实现K210与STM32的串口通信；4. STM32控制电机响应指令；5. 整合系统，调试优化。</think>好的，我将分步骤为您说明如何实现CanMV K210物体识别与STM32F103VET6小车的联动控制： --- ### **一、系统架构** ``` CanMV K210（视觉处理） --> 串口通信 --> STM32F103（运动控制） --> 电机驱动 --> 机械执行 ``` --- ### **二、CanMV K210端实现** #### 1. 模型训练 - **推荐工具**：使用YOLOv2/YOLOv3-Tiny轻量化模型 + MaixHub在线训练平台 - **步骤**： 1. 拍摄200+张目标物体的多角度图片 2. 在MaixHub标注数据集（支持自动标注） 3. 选择"目标检测"任务类型训练 4. 导出`.kmodel`格式模型文件 #### 2. 代码部署 ```python import sensor, image, lcd, time from maix import KPU # 初始化硬件 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) lcd.init() # 加载训练好的模型 kpu = KPU() kpu.load(0x300000) # 模型烧录地址 # 串口配置 from board import board_info from fpioa_manager import fm fm.register(35, fm.fpioa.UART1_TX, force=True) fm.register(34, fm.fpioa.UART1_RX, force=True) uart = UART(UART.UART1, 115200, 8, None, 1, timeout=1000) while True: img = sensor.snapshot() dets = kpu.run(img, threshold=0.5) # 执行推理 if dets: uart.write("Object Detected\n") # 检测到物体时发送信号 # 可添加坐标信息：uart.write(f"X:{dets[0]['x']},Y:{dets[0]['y']}\n") lcd.display(img) ``` --- ### **三、STM32端实现** #### 1. 硬件连接 | K210引脚 | STM32引脚 | |---------|----------| | UART1_TX | PA10(RX) | | UART1_RX | PA9(TX) | | GND | GND | #### 2. 关键代码（HAL库） ```c // 串口中断回调 void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart) { if(huart->Instance == USART1) { if(strstr(rx_buffer, "Object Detected")) { Motor_Forward(100); // 以100%占空比前进 HAL_Delay(1000); // 持续推动1秒 Motor_Stop(); } HAL_UART_Receive_IT(&huart1, rx_buffer, 16); // 重新使能接收 } } // 电机控制函数示例 void Motor_Forward(uint8_t speed) { __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim2, TIM_CHANNEL_1, speed); // 右电机 __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim2, TIM_CHANNEL_2, speed); // 左电机 } ``` --- ### **四、调试要点** 1. **通信验证**： - 使用USB-TTL模块配合串口助手测试指令格式 - 确保双方波特率（推荐115200）、校验位一致 2. **抗干扰设计**： - 在STM32端添加软件滤波： ```c if(连续3次收到相同指令)才执行动作 ``` - 电机电源与控制系统电源隔离 3. **机械调优**： - 推板安装角度建议30°-45° - 实测电机扭矩是否满足推力需求 --- ### **五、扩展建议** 1. 可增加距离传感器（如TOF）辅助定位 2. 使用PID算法实现精准位置控制 3. 添加OLED显示实时状态信息 实际部署时建议分阶段测试： 1. 单独验证K210识别准确率 2. 测试STM32基础运动控制 3. 联调通信协议 4. 整体场景测试

STM32F103VET6最小系统是一个基于STM32F103VET6微控制器的电路板。它包含了所有必要的电路元件，如晶振、电源管理、调试接口等，可以直接连接到计算机进行编程和调试。 最小系统的主要特点如下： 1.芯片型号：STM32F103VET6 2.主频：72MHz 3.闪存容量：512KB 4.SRAM容量：64KB 5.工作电压：3.3V 6.尺寸：5.8cm x 8.2cm 最小系统板上的接口包括： 1.USB接口：用于编程和调试 2.JTAG/SWD接口：用于编程和调试 3.USART接口：用于串口通信 4.GPIO接口：用于连接外部设备 最小系统板可以直接连接到计算机进行编程和调试，也可以通过外部电源供电。它是一个非常方便的开发工具，适合初学者和专业人士使用。