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基于树莓派4B与STM32的UART串口通信实验（代码开源）_树莓派4b串口波特率_树莓派4b大设计代码

作者：很楠不爱3 | 2024-05-28 15:46:29

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树莓派4b大设计代码

STM32 的代码其实就是简单的UART串口通讯代码，但实质上是有很多坑！！！作者发现大部分博主并没有说明出坑所在，这部分作者将会为读者朋友把可能出现的坑给解决掉！

3.1 树莓派4B代码

我们利用 Python 代码写一个循环发送数字的代码程序，具体代码如下：

import serial  
import time  
  
ser = serial.Serial('/dev/ttyAMA0',115200) # 串口初始化，根据实际情况修改串口号和波特率  

# 定义要输出的数字  
num =  196 

while True:  
                
    ser.write(str(int(num)).encode()) # 发送数字到串口   
    num += 1  
    if num > 205:  
        num = 196
     
    time.sleep(0.2) # 等待1秒钟  

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可以看出代码是非常简单的，但是这里读者朋友需要注意的是树莓派4B的端口发送至STM32的其实都是字符串流！在STM32端我们对发送过来的字符串流进行解码（很多博主其实都没有说明该点，导致很多朋友解码失败）！

3.2 CubeMX配置

1、RCC配置外部高速晶振（精度更高）——HSE；

2、SYS配置：Debug设置成Serial Wire（否则可能导致芯片自锁）；

3、I2C配置：

4、USART1配置：设置UART1串口；波特率：115200；开启UART串口中断；

5、时钟树配置

6、工程配置

3.3 STM32代码

3.3.1 OLED代码

OLED模块主要是方便显示树莓派4B发送给STM32的数据信息！考虑到实际情况，我们一般需要根据树莓派4B发送过来的数字信息，所以，我们这里利用OLED进行数字显示！

小数显示API函数：

//z_len为整数显示位数，f_len为小数显示位数，size2为字体大小
void OLED_Showdecimal(u8 x,u8 y,float num,u8 z_len,u8 f_len,u8 size2)
{         	
	u8 t,temp;
	u8 enshow;
	int z_temp,f_temp;      
	z_temp=(int)num;
	//整数部分
	for(t=0;t<z_len;t++)
	{
		temp=(z_temp/oled_pow(10,z_len-t-1))%10;
		if(enshow==0 && t<(z_len-1))
		{
			if(temp==0)
			{
				OLED_ShowChar(x+(size2/2)*t,y,' ',size2);
				continue;
			}
			else
			enshow=1;
		}
		OLED_ShowChar(x+(size2/2)*t,y,temp+'0',size2); 
	}
	//小数点
	OLED_ShowChar(x+(size2/2)*(z_len),y,'.',size2); 
	
	f_temp=(int)((num-z_temp)*(oled_pow(10,f_len)));
  //小数部分
	for(t=0;t<f_len;t++)
	{
		temp=(f_temp/oled_pow(10,f_len-t-1))%10;
		OLED_ShowChar(x+(size2/2)*(t+z_len)+5,y,temp+'0',size2); 
	}
}

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篇幅有限，OLED参考博客：http://t.csdn.cn/kydg4

3.3.2 UART代码

这部分代码是比较核心的，上述博客作者已经说明了，其实树莓派4B发送给STM32的数据都是以字符串流的格式发送来得。所以，即使发送过来的是数字数据也会变成字符，这就需要我们进行解码！

uart.h：

#ifndef __UART_H
#define __UART_H

#include "stm32f1xx_hal.h" 

extern UART_HandleTypeDef huart1;

#define USART1_REC_LEN  600

extern int  USART1_RX_BUF[USART1_REC_LEN];
extern uint16_t USART1_RX_STA;
extern int USART1_NewData;

void  HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef  *huart);

#endif

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uart.c：

#include "uart.h"
#include "oled.h"

int USART1_RX_BUF[USART1_REC_LEN];		//目标数据
uint16_t USART1_RX_STA=2;
int USART1_NewData;

extern int num;		//百位
extern int num2;    //十位
extern int num3;    //个位


void  HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef  *huart)
{
    if(huart ==&huart1)
    { 
			
      USART1_RX_BUF[USART1_RX_STA&0X7FFF]=USART1_NewData; 					
      USART1_RX_STA++;  
			
						
      if(USART1_RX_STA>(USART1_REC_LEN-1))USART1_RX_STA=0;

			//num = USART1_RX_BUF[USART1_RX_STA];
			
			HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(uint8_t *)&USART1_NewData,1);
			
			num = USART1_RX_BUF[USART1_RX_STA-1];			
			num2 = USART1_RX_BUF[USART1_RX_STA-2];
			num3 = USART1_RX_BUF[USART1_RX_STA-3];			
    }		
}

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上述UART代码，利用 UART 中断函数进行读取 USART1_NewData 的数值，因为我们最大传输的数字为3位数，所以我们分别读取缓存数组中最近的 3 个字节数据（树莓派4B发送过来的是字符串，也就是被转换成了对应数字的ASCII数值，例如：发送过来100，则STM32端接收到的为49 49 48 这3个字节）。

3.3.3 数据解码代码

control.c：

#include "control.h"
#include "uart.h"
#include "tim.h"
#include "oled.h"

int num;
int num2;
int num3;
int value;
int flag;
int last;


void TargetTracking()
{
	flag = USART1_RX_STA - last;
				
	last = USART1_RX_STA;
	
	value = (num3-48) * 100 + (num2-48) * 10 + (num-48) * 1;
	
	OLED_ShowStr(10,2,"Object Center",2);
	OLED_Showdecimal(45,4,value,3,1,16);
	
	if(flag == 2)
	{
		value = (num2-48) * 10 + (num-48) * 1;
		OLED_Showdecimal(40,4,value,3,1,16);
	}
	
}

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这里默认都是 3 位数，所以之间按照 UART 数据传输高低位的数据将数据-48变为实际的数字，在×对应的比例即可得到实际值！flag 则是通过 USART1_RX_STA 变量的变化值判断一次传输过来几个字节的数据，可以判断是几位数！

读者朋友可以根据自己实际情况更改上述代码为己所用！

代码运行之后：

四、高级应用

智能小车的目标追踪

树莓派4B通常会出现在基于视觉技术进行规定目标的追踪，这个时候往往需要树莓派4B读取到目标框数据，然后发送给STM32下位机，之后STM32根据这些目标框信息来进行逻辑上的控制。

作者这里以上一篇博客的网络模型检测结果为例，代码如下：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort
import serial
import time

ser = serial.Serial('/dev/ttyAMA0',115200)

def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
    """
    description: Plots one bounding box on image img,
                 this function comes from YoLov5 project.
    param: 
        x:      a box likes [x1,y1,x2,y2]
        img:    a opencv image object
        color:  color to draw rectangle, such as (0,255,0)
        label:  str
        line_thickness: int
    return:
        no return
    """
    tl = (
        line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1
    )  # line/font thickness
    color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
    c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3]))
        
    ser.write(str(int((int(x[2])-int(x[0]))/2+int(x[0]))).encode())
    print(int((int(x[2])-int(x[0]))/2+int(x[0])))
        
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # font thickness
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
        cv2.putText(
            img,
            label,
            (c1[0], c1[1] - 2),
            0,
            tl / 3,
            [225, 255, 255],
            thickness=tf,
            lineType=cv2.LINE_AA,
        )

def _make_grid( nx, ny):
        xv, yv = np.meshgrid(np.arange(ny), np.arange(nx))
        return np.stack((xv, yv), 2).reshape((-1, 2)).astype(np.float32)

def cal_outputs(outs,nl,na,model_w,model_h,anchor_grid,stride):
    
    row_ind = 0
    grid = [np.zeros(1)] * nl
    for i in range(nl):
        h, w = int(model_w/ stride[i]), int(model_h / stride[i])
        length = int(na * h * w)
        if grid[i].shape[2:4] != (h, w):
            grid[i] = _make_grid(w, h)

        outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] = (outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] * 2. - 0.5 + np.tile(
            grid[i], (na, 1))) * int(stride[i])
        outs[row_ind:row_ind + length, 2:4] = (outs[row_ind:row_ind + length, 2:4] * 2) ** 2 * np.repeat(
            anchor_grid[i], h * w, axis=0)
        row_ind += length
    return outs



def post_process_opencv(outputs,model_h,model_w,img_h,img_w,thred_nms,thred_cond):
    conf = outputs[:,4].tolist()
    c_x = outputs[:,0]/model_w*img_w
    c_y = outputs[:,1]/model_h*img_h
    w  = outputs[:,2]/model_w*img_w
    h  = outputs[:,3]/model_h*img_h
    p_cls = outputs[:,5:]
    if len(p_cls.shape)==1:
        p_cls = np.expand_dims(p_cls,1)
    cls_id = np.argmax(p_cls,axis=1)

    p_x1 = np.expand_dims(c_x-w/2,-1)
    p_y1 = np.expand_dims(c_y-h/2,-1)
    p_x2 = np.expand_dims(c_x+w/2,-1)
    p_y2 = np.expand_dims(c_y+h/2,-1)
    areas = np.concatenate((p_x1,p_y1,p_x2,p_y2),axis=-1)
    
    areas = areas.tolist()
    ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms)
    if len(ids)>0:
        return  np.array(areas)[ids],np.array(conf)[ids],cls_id[ids]
    else:
        return [],[],[]
def infer_img(img0,net,model_h,model_w,nl,na,stride,anchor_grid,thred_nms=0.4,thred_cond=0.5):
    # 图像预处理
    img = cv2.resize(img0, [model_w,model_h], interpolation=cv2.INTER_AREA)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    blob = np.expand_dims(np.transpose(img, (2, 0, 1)), axis=0)

    # 模型推理
    outs = net.run(None, {net.get_inputs()[0].name: blob})[0].squeeze(axis=0)

    # 输出坐标矫正
    outs = cal_outputs(outs,nl,na,model_w,model_h,anchor_grid,stride)

    # 检测框计算
    img_h,img_w,_ = np.shape(img0)
    boxes,confs,ids = post_process_opencv(outs,model_h,model_w,img_h,img_w,thred_nms,thred_cond)

    return  boxes,confs,ids




if __name__ == "__main__":

    # 模型加载
    model_pb_path = "best.onnx"
    so = ort.SessionOptions()
    net = ort.InferenceSession(model_pb_path, so)
    
    # 标签字典
    dic_labels= {0:'drug',
            1:'glue',
            2:'prime'}
    
    # 模型参数
    model_h = 320
    model_w = 320
    nl = 3
    na = 3
    stride=[8.,16.,32.]
    anchors = [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]]
    anchor_grid = np.asarray(anchors, dtype=np.float32).reshape(nl, -1, 2)
    
    video = 0
    cap = cv2.VideoCapture(video)
    flag_det = False
    while True:
        success, img0 = cap.read()
        if success:
            
            if flag_det:
                t1 = time.time()
                det_boxes,scores,ids = infer_img(img0,net,model_h,model_w,nl,na,stride,anchor_grid,thred_nms=0.4,thred_cond=0.5)
                t2 = time.time()
            
                
                for box,score,id in zip(det_boxes,scores,ids):
                    label = '%s:%.2f'%(dic_labels[id],score)
            
                    plot_one_box(box.astype(np.int16), img0, color=(255,0,0), label=label, line_thickness=None)
                    
                str_FPS = "FPS: %.2f"%(1./(t2-t1))
                
                cv2.putText(img0,str_FPS,(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(0,255,0),3)
                
            
            cv2.imshow("video",img0)
        key=cv2.waitKey(1) & 0xFF    
        if key == ord('q'):
        
            break
        elif key & 0xFF == ord('s'):
            flag_det = not flag_det
            print(flag_det)
            
    cap.release() 
    
    


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作者上述代码仅以目标物体中心的 x 轴坐标为例，控制机理是这样的：当 x 数值大于320（图片为640×640）时候控制小车向便宜右偏移，反之则向左偏移。目标框的w，h则可以根据实际情况设置阈值，控制小车的前进速度。当目标框的宽度 w 太小时候，加速小车前进，反之则减速！

作者有话：

目前的 YOLOv-Lite 网络模型的 FPS 还是太低了，在该 FPS 下去进行目标追踪的控制是非常困难的。此外，实际情况下搭载在小车亦或是航行器的 Camera 在拍摄过程中避免不了强烈的高斯白噪，需要加卡尔曼滤波进行优化目标框信息！

所以，后续作者将推出可以基于视觉追踪实战的网络模型和目标追踪代码，感兴趣的读者朋友可以期待一下！

五、项目效果

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数嵌入式工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年嵌入式&物联网开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

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既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上嵌入式&物联网开发知识点，真正体系化！

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由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以+V：Vip1104z获取！！！ （备注：嵌入式）

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最后

资料整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~

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