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如何使用openMV检测前方色块去控制舵机转动呢

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 如何使用openMV检测前方色块去控制舵机转动呢？控制舵机转动的代码该如何去编写呢？ 0
2021-12-1 06:13:10　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × heks 该类别下有 50 个回答。邀请回答 hgimtk 该类别下有 44 个回答。邀请回答新星之火12138 该类别下有 42 个回答。邀请回答 wang21cj 该类别下有 41 个回答。邀请回答 chm5 该类别下有 40 个回答。邀请回答 hjfjsdgfjdsf 该类别下有 37 个回答。邀请回答 fdjslkjd 该类别下有 35 个回答。邀请回答 uvysdfydad 该类别下有 35 个回答。邀请回答 werywer 该类别下有 35 个回答。邀请回答 h1654155957.9520 该类别下有 35 个回答。邀请回答 jenny042 该类别下有 34 个回答。邀请回答 dfzvzs 该类别下有 34 个回答。邀请回答维生素B2 该类别下有 34 个回答。邀请回答凤毛麟角该类别下有 34 个回答。邀请回答刘洋该类别下有 33 个回答。邀请回答 meihuacg 该类别下有 33 个回答。邀请回答 hfgdzc 该类别下有 33 个回答。邀请回答 ggfvxv 该类别下有 33 个回答。邀请回答江左盟该类别下有 32 个回答。邀请回答爱与友人该类别下有 32 个回答。邀请回答举报湛蓝相关推荐 • 怎样使用OpenMV内置函数来识别色块呢 1026 • 如何使用OpenMV内置函数来找色块？ 664 • 如何去实现一种基于openmv的自动跟踪小车设计呢 961 • 怎样去编写STM32控制舵机的代码呢 1161 • 怎样去设计一种基于openMV的电磁炮呢 1164 • 如何采用HAL库方式去控制数字舵机呢 1067 • 舵机的控制原理简析 2552 • stm32控制舵机一直抖动不转动的解决办法？ 4822 • 如何用PWM波去控制舵机呢 1156 • STM板通过NRF24L01控制舵机不能转动的原因？ 1106 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 openMV实现舵机定位色块STM32 实验目的：本实验实现使用openMV检测前方色块，并传回色块的坐标位置给STM32，控制舵机转动来跟踪色块。 openMV部分 import sensor, image, time from pyb import UART import json red_threshold = (87, 21, 27, 93, -5, 92) sensor.reset() # Initialize the camera sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed. sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affeOpenMV_Xct. sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off. clock = time.clock() # Tracks FPS. uart = UART(3, 115200) uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) #8位数据位，无校验位，1位停止位 def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob[2]blob[3] > max_size: max_blob=blob max_size = blob[2]blob[3] return max_blob def sending_data(cx_max,cy_max): global uart; data = ustruct.pack(" 0xff, 0xfe, int(cx_max), int(cy_max)); #数据1 # up sample by 4#数据2LCD_ShowStringLCD_ShowString uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots(). img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image. blobs = img.find_blobs([red_threshold]) if blobs: max_blob = find_max(blobs) img.draw_cross(max_blob.cx(),max_blob.cy()) img.draw_circle(max_blob.cx(),max_blob.cy(),max_blob.cx()-max_blob.x(), color = (255, 255, 255)) X =int(max_blob.cx()-img.width()/2) Y =int(max_blob.cy()-img.height()/2) # FH = bytearray([0xb3,0xb3]) # uart.write(FH) #打印帧头 data = bytearray([0xb3,0xb3,X,Y,0x5b]) uart.write(data) #打印XY轴的偏移坐标 print("X轴偏移坐标 : ",X) print("Y轴偏移坐标 : ",Y) print("帧率 : ",clock.fps()) sending_data(blob.X,blob.Y) 代码介绍：此部分为openMV追踪色块（黄色）并且传回色块的横坐标位置给STM32C8T6t，同时也可以用串口打印出来色块距离中心坐标位置偏移值。如图所示如果要利用串口显示的话可以用一根杜杜邦线接openMV的P4和USB转TTL的RXD接收端即可。 STM32部分串口接收终端代码 void USART1_IRQHandler(void) //串口1中断服务程序 { u8 com_data; #if SYSTEM_SUPPORT_OS //如果SYSTEM_SUPPORT_OS为真，则需要支持OS. OSIntEnter(); #endif if(USART_GetITStatus(USART1, USART_IT_RXNE) != RESET) //接收中断(接收到的数据必须是0x0d 0x0a结尾) { USART_ClearFlag(USART1,USART_FLAG_RXNE); com_data = USART1->DR; Openmv_Receive_Data(com_data); //openmv数据处理函数 Openmv_Data(); //openmv数据处理函数 } #if SYSTEM_SUPPORT_OS //如果SYSTEM_SUPPORT_OS为真，则需要支持OS. OSIntExit(); #endif } 处理openMV数据代码 #include "openmv.h" int openmv[5];//stm32接收数据数组 int8_t OpenMV_X; /OPENMV X 轴反馈坐标/ int8_t OpenMV_Y; /OPENMV X 轴反馈坐标/ int i=0; void Openmv_Receive_Data(int16_t data)//接收Openmv传过来的数据 { static u8 state = 0; if(state==0&&data==0xb3) { state=1; openmv[0]=data; } else if(state==1&&data==0xb3) { state=2; openmv[1]=data; } else if(state==2) { state=3; openmv[2]=data; } else if(state==3) { state = 4; openmv[3]=data; } else if(state==4) //检测是否接受到结束标志 { if(data == 0x5B) { state = 0; openmv[4]=data; Openmv_Data(); } else if(data != 0x5B) { state = 0; for(i=0;i<5;i++) { openmv=0x00; } } } else { state = 0; for(i=0;i<5;i++) { openmv=0x00; } } } void Openmv_Data(void) { OpenMV_X=openmv[2]; OpenMV_Y=openmv[3]; } 其他部分的代码就很简单，在这里只列出关键部分代码下面就是关键的控制舵机转动的代码 while (1) { OpenMV_X= openmv[2]; printf ("rn%drn",OpenMV_X); if(OpenMV_X>=0&&OpenMV_X<80) { s=185-OpenMV_X/16; TIM_SetCompare1(TIM1, s); } if(OpenMV_X>=180) { s=190-(OpenMV_X-180)/16; TIM_SetCompare1(TIM1, s); } } 舵机的初始化代码在这里我就不列了，我用的是TIM1。它是根据STM32接收到的数据的坐标位置来进行一个条件判断，这里32端接受到的数据为横坐标值，当色块在右侧，数据为0—80，当色块在左侧时，数据为260—180.由此来计算舵机的占空比具体是多大。

2021-12-1 14:42:19 评论举报辛文斌