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基于STM32和人工智能的智能小车系统_基于stm32的智能车系统设计系统精确度调试

作者：小惠珠哦 | 2024-08-02 09:44:39

踩

基于stm32的智能车系统设计系统精确度调试

1. 引言

随着机器人技术的发展，智能小车在教育、科研、娱乐等领域得到了广泛应用。通过结合STM32嵌入式系统和人工智能技术，可以实现更智能的小车控制和数据处理，提升小车的性能和应用价值。本文将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现一个智能小车系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

开发板：STM32F407 Discovery Kit
调试器：ST-LINK V2或板载调试器
陀螺仪和加速度计：如MPU6050
超声波传感器：用于距离检测，如HC-SR04
电机驱动器：如L298N
电机：直流电机（四个）
遥控接收器：用于接收遥控信号
显示屏：如OLED显示屏
按键或旋钮：用于用户输入和设置
电池：锂电池组

软件准备

集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE或Keil MDK
调试工具：STM32 ST-LINK Utility或GDB
库和中间件：STM32 HAL库、TensorFlow Lite
人工智能模型：用于数据分析和小车控制

安装步骤

下载并安装 STM32CubeMX
下载并安装 STM32CubeIDE
配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目
安装必要的库和驱动程序
下载并集成 TensorFlow Lite 库

3. 智能小车系统基础

控制系统架构

智能小车系统由以下部分组成：

数据采集模块：用于采集小车的运动数据（姿态、位置、距离等）
数据处理与分析：使用人工智能算法对采集的数据进行分析和预测
控制系统：根据分析结果控制小车的电机和方向
显示系统：用于显示小车状态和系统信息
用户输入系统：通过按键或遥控器进行设置和控制

功能描述

通过陀螺仪和加速度计采集小车的姿态数据，超声波传感器采集距离数据，并使用人工智能算法进行分析和预测，实时调整电机速度和方向，实现智能化的小车控制。用户可以通过遥控器和按键进行设置，并通过显示屏查看当前状态和预测结果。

4. 代码实现：实现智能小车系统

4.1 数据采集模块

配置MPU6050陀螺仪和加速度计
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化MPU6050传感器：


#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "mpu6050.h"
 
I2C_HandleTypeDef hi2c1;
 
void I2C_Init(void) {
    __HAL_RCC_I2C1_CLK_ENABLE();
 
    hi2c1.Instance = I2C1;
    hi2c1.Init.ClockSpeed = 100000;
    hi2c1.Init.DutyCycle = I2C_DUTYCYCLE_2;
    hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0;
    hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;
    hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;
    hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;
    hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;
    hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;
    HAL_I2C_Init(&hi2c1);
}
 
void MPU6050_Init(void) {
    MPU6050_Init(&hi2c1);
}
 
void Read_IMU_Data(float* gyro, float* accel) {
    MPU6050_ReadData(&hi2c1, gyro, accel);
}

在主函数中读取IMU数据：


int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    I2C_Init();
    MPU6050_Init();
 
    float gyro[3], accel[3];
 
    while (1) {
        Read_IMU_Data(gyro, accel);
        HAL_Delay(100);
    }
}

配置HC-SR04超声波传感器
使用STM32CubeMX配置GPIO接口：

打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输入和输出模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化HC-SR04传感器并读取数据：


#include "stm32f4xx_hal.h"
 
#define TRIG_PIN GPIO_PIN_0
#define ECHO_PIN GPIO_PIN_1
#define GPIO_PORT GPIOA
 
TIM_HandleTypeDef htim1;
 
void GPIO_Init(void) {
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();
 
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    GPIO_InitStruct.Pin = TRIG_PIN;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW;
    HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
 
    GPIO_InitStruct.Pin = ECHO_PIN;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_INPUT;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}
 
void TIM_Init(void) {
    __HAL_RCC_TIM1_CLK_ENABLE();
 
    TIM_ClockConfigTypeDef sClockSourceConfig = {0};
    TIM_MasterConfigTypeDef sMasterConfig = {0};
 
    htim1.Instance = TIM1;
    htim1.Init.Prescaler = 84 - 1;
    htim1.Init.CounterMode = TIM_COUNTERMODE_UP;
    htim1.Init.Period = 0xFFFF;
    htim1.Init.ClockDivision = TIM_CLOCKDIVISION_DIV1;
    HAL_TIM_Base_Init(&htim1);
 
    sClockSourceConfig.ClockSource = TIM_CLOCKSOURCE_INTERNAL;
    HAL_TIM_ConfigClockSource(&htim1, &sClockSourceConfig);
    HAL_TIM_Base_Start(&htim1);
}
 
uint32_t Read_Distance(void) {
    uint32_t local_time = 0;
    HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, TRIG_PIN, GPIO_PIN_SET);
    HAL_Delay(10);
    HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, TRIG_PIN, GPIO_PIN_RESET);
 
    while (!(HAL_GPIO_ReadPin(GPIO_PORT, ECHO_PIN)));
    while (HAL_GPIO_ReadPin(GPIO_PORT, ECHO_PIN)) {
        local_time++;
        HAL_Delay(1);
    }
    return local_time;
}
 
int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    TIM_Init();
 
    uint32_t distance;
 
    while (1) {
        distance = Read_Distance();
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.2 数据处理与分析

集成TensorFlow Lite进行数据分析
使用STM32CubeMX配置必要的接口，确保嵌入式系统能够加载和运行TensorFlow Lite模型。

代码实现：

初始化TensorFlow Lite：


#include "tensorflow/lite/c/common.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
#include "model_data.h"  // 人工智能模型数据
 
namespace {
    tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
    tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;
    TfLiteTensor* input = nullptr;
    TfLiteTensor* output = nullptr;
    constexpr int kTensorArenaSize = 2 * 1024;
    uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
}
 
void AI_Init(void) {
    tflite::InitializeTarget();
 
    static tflite::MicroMutableOpResolver<10> micro_op_resolver;
    micro_op_resolver.AddFullyConnected();
    micro_op_resolver.AddSoftmax();
 
    const tflite::Model* model = tflite::GetModel(model_data);
    if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {
        TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter,
                             "Model provided is schema version %d not equal "
                             "to supported version %d.",
                             model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);
        return;
    }
 
    static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(
        model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize,
        &micro_error_reporter);
    interpreter = &static_interpreter;
 
    interpreter->AllocateTensors();
 
    input = interpreter->input(0);
    output = interpreter->output(0);
}
 
void AI_Run_Inference(float* input_data, float* output_data) {
    // 拷贝输入数据到模型输入张量
    for (int i = 0; i < input->dims->data[0]; ++i) {
        input->data.f[i] = input_data[i];
    }
 
    // 运行模型推理
    if (interpreter->Invoke() != kTfLiteOk) {
        TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter, "Invoke failed.");
        return;
    }
 
    // 拷贝输出数据
    for (int i = 0; i < output->dims->data[0]; ++i) {
        output_data[i] = output->data.f[i];
    }
}
 
int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    AI_Init();
 
    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];
 
    while (1) {
        // 获取传感器数据，填充 input_data 数组
        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);
 
        // 根据模型输出数据执行相应的操作
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.3 控制系统

配置GPIO控制电机
使用STM32CubeMX配置GPIO：

打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输出模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化电机控制引脚：


#include "stm32f4xx_hal.h"
 
#define MOTOR1_PIN GPIO_PIN_0
#define MOTOR2_PIN GPIO_PIN_1
#define MOTOR3_PIN GPIO_PIN_2
#define MOTOR4_PIN GPIO_PIN_3
#define GPIO_PORT GPIOB
 
void GPIO_Init(void) {
    __HAL_RCC_GPIOB_CLK_ENABLE();
 
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    GPIO_InitStruct.Pin = MOTOR1_PIN | MOTOR2_PIN | MOTOR3_PIN | MOTOR4_PIN;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW;
    HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}
 
void Control_Motor(uint8_t motor, uint8_t state) {
    uint16_t pin = 0;
    switch (motor) {
        case 1: pin = MOTOR1_PIN; break;
        case 2: pin = MOTOR2_PIN; break;
        case 3: pin = MOTOR3_PIN; break;
        case 4: pin = MOTOR4_PIN; break;
    }
    HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, pin, state ? GPIO_PIN_SET : GPIO_PIN_RESET);
}
 
int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    AI_Init();
 
    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];
 
    while (1) {
        // 获取传感器数据，填充 input_data 数组
        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);
 
        // 根据AI输出控制电机
        uint8_t motor1_state = output_data[0] > 0.5;
        uint8_t motor2_state = output_data[1] > 0.5;
        uint8_t motor3_state = output_data[2] > 0.5;
        uint8_t motor4_state = output_data[3] > 0.5;
 
        Control_Motor(1, motor1_state);
        Control_Motor(2, motor2_state);
        Control_Motor(3, motor3_state);
        Control_Motor(4, motor4_state);
 
        HAL_Delay(100);
    }
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置OLED显示屏
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化OLED显示屏：


#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "i2c.h"
#include "oled.h"
 
void Display_Init(void) {
    OLED_Init();
}

然后实现数据展示函数，将小车状态数据显示在OLED屏幕上：


void Display_Car_Data(float* output_data) {
    char buffer[32];
    sprintf(buffer, "Motor1: %s", output_data[0] > 0.5 ? "ON" : "OFF");
    OLED_ShowString(0, 0, buffer);
    sprintf(buffer, "Motor2: %s", output_data[1] > 0.5 ? "ON" : "OFF");
    OLED_ShowString(0, 1, buffer);
    sprintf(buffer, "Motor3: %s", output_data[2] > 0.5 ? "ON" : "OFF");
    OLED_ShowString(0, 2, buffer);
    sprintf(buffer, "Motor4: %s", output_data[3] > 0.5 ? "ON" : "OFF");
    OLED_ShowString(0, 3, buffer);
}

在主函数中，初始化系统并开始显示数据：


int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    GPIO_Init();
    MPU6050_Init();
    AI_Init();
    Display_Init();
 
    float input_data[INPUT_SIZE];
    float output_data[OUTPUT_SIZE];
 
    while (1) {
        // 读取传感器数据并填充 input_data 数组
        // 运行AI推理
        AI_Run_Inference(input_data, output_data);
 
        // 显示小车状态数据和AI结果
        Display_Car_Data(output_data);
 
        // 根据AI结果控制电机
        uint8_t motor1_state = output_data[0] > 0.5;
        uint8_t motor2_state = output_data[1] > 0.5;
        uint8_t motor3_state = output_data[2] > 0.5;
        uint8_t motor4_state = output_data[3] > 0.5;
 
        Control_Motor(1, motor1_state);
        Control_Motor(2, motor2_state);
        Control_Motor(3, motor3_state);
        Control_Motor(4, motor4_state);
 
        HAL_Delay(100);
    }
}

5. 应用场景：智能小车管理与优化

教育机器人

智能小车可以用于教育领域，帮助学生学习机器人控制和人工智能技术。

科研实验

在科研实验中，智能小车可以用于测试和验证新的算法和技术，促进科研创新。

家庭娱乐

智能小车也可以用于家庭娱乐，提供互动和娱乐功能，丰富家庭生活。

安防巡检

智能小车可以用于安防巡检，通过传感器和摄像头实时监控周围环境，提升安全防护能力。

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6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

传感器数据不准确：确保传感器与STM32的连接稳定，定期校准传感器以获取准确数据。
- 解决方案：检查传感器与STM32之间的连接是否牢固，必要时重新焊接或更换连接线。同时，定期对传感器进行校准，确保数据准确。例如，使用校准工具对陀螺仪和加速度计进行校准，使用标准溶液对超声波传感器进行测试。
设备响应延迟：优化控制逻辑和硬件配置，减少设备响应时间，提高系统反应速度。
- 解决方案：优化传感器数据采集和处理流程，减少不必要的延迟。使用DMA（直接存储器访问）来提高数据传输效率，减少CPU负担。选择速度更快的处理器和传感器，提升整体系统性能。
显示屏显示异常：检查I2C通信线路，确保显示屏与MCU之间的通信正常，避免由于线路问题导致的显示异常。
- 解决方案：检查I2C引脚的连接是否正确，确保电源供电稳定。使用示波器检测I2C总线信号，确认通信是否正常。如有必要，更换显示屏或MCU。
电机控制不稳定：确保电机驱动器和电机的连接正常，优化电机控制算法。
- 解决方案：检查电机驱动器与电机的连接，确保接线正确、牢固。使用更稳定的电源供电，避免电压波动影响电机运行。优化电机控制算法，确保电机启动和停止时平稳过渡。
电池续航时间短：优化系统功耗设计，提高电池续航时间。
- 解决方案：使用低功耗模式（如STM32的STOP模式）降低系统功耗。选择容量更大的电池，并优化电源管理策略，减少不必要的电源消耗。例如，只有在必要时才启动传感器和显示屏。

优化建议

数据集成与分析：集成更多类型的传感器数据，使用大数据分析和机器学习技术进行小车状态预测和优化。
- 建议：增加更多环境和位置传感器，如气压传感器、红外传感器等。使用云端平台进行数据分析和存储，提供更全面的小车管理服务。
用户交互优化：改进用户界面设计，提供更直观的数据展示和更简洁的操作界面，增强用户体验。
- 建议：使用高分辨率彩色显示屏，提供更丰富的视觉体验。设计简洁易懂的用户界面，让用户更容易操作。提供图形化的数据展示，如实时图表、地图显示等。
智能化控制提升：增加智能决策支持系统，根据历史数据和实时数据自动调整小车控制策略，实现更高效的小车管理。
- 建议：使用人工智能技术分析小车的运行数据，提供个性化的控制建议。结合历史数据，预测可能的障碍物和路线优化，提前调整小车的运行策略。

7. 收尾与总结

本教程详细介绍了如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现智能小车系统，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的智能小车系统。

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基于STM32和人工智能的智能小车系统_基于stm32的智能车系统设计系统精确度调试

目录

1. 引言

2. 环境准备

硬件准备

软件准备

安装步骤

3. 智能小车系统基础

控制系统架构

功能描述

4. 代码实现：实现智能小车系统

4.1 数据采集模块

4.2 数据处理与分析

4.3 控制系统

4.4 用户界面与数据可视化

5. 应用场景：智能小车管理与优化

教育机器人

科研实验

家庭娱乐

安防巡检

6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

优化建议

7. 收尾与总结