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全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽是教育部和工業(yè)和信息化部共同發(fā)起的大學(xué)生學(xué)科競(jìng)賽之一，2017年 8月9日，2017年全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽在全國31個(gè)賽區(qū)同時(shí)開幕。

大學(xué)生設(shè)計(jì)競(jìng)賽的難度如何？讓我們先來“欣賞”下B題，然后再來看下一個(gè)大三的團(tuán)隊(duì)是怎么完成的。 

(點(diǎn)擊查看大圖)

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題目已經(jīng)審?fù)?，最后要怎么做呢，且看網(wǎng)友杰杰和她的團(tuán)隊(duì)的大作。

大家好，我是杰杰。這是我第一次參加電賽，隊(duì)友3個(gè)人，我們雖然是第一次合作，但是配合的很好，很感謝我的隊(duì)友。

下面進(jìn)入正題

剛出題的那個(gè)早上，我們都是挺興奮的，在實(shí)驗(yàn)室睡覺，怕第二天起不來，然而，我們的生物鐘好像比鳥兒還早，早早就興奮的不行，我們第一次參加國賽，是會(huì)有這種感覺的。

出題了，我們之前就是準(zhǔn)備做自控類的題目，所以第一眼就看B題，覺得好像有點(diǎn)難，然后再看了其他的所有題目，還是覺定做B題，剛好我們學(xué)校還有兩組也是做B的，我們就在一起討論了十幾分鐘，就去選擇材料了，開著小電動(dòng)，去市區(qū)買木板。我們都沒買過木板，不知道哪里有木板，就兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，終于買到了，拿回去，就想著構(gòu)思硬件，很快，硬件就搭好了。另一個(gè)隊(duì)友就在調(diào)試舵機(jī)中值，分工很好，進(jìn)度算是挺快的，然后就弄好了機(jī)械結(jié)構(gòu)，開始調(diào)試，我們用了兩塊單片機(jī)，一塊stm32作為主控芯片，另一塊k60作為數(shù)據(jù)處理芯片，鷹眼攝像頭采集數(shù)據(jù)，通過串口傳輸給stm32，做出相應(yīng)的處理，這些地方我們都做的挺好的，但是，還是有很多問題，下面我一一總結(jié):

由于我們之前一直在準(zhǔn)備電賽，買了很多模塊回來調(diào)試，比如帶絲桿的步進(jìn)電機(jī)、舵機(jī)、超聲波模塊、mpu6050、角度傳感器。買了那么多東西回來，都調(diào)好了，但是?。?！卻一點(diǎn)都沒有用上。最后還是拆了我們之前搞飛思卡爾的舵機(jī)跟攝像頭。把基本的模塊搭建起來，用stm32控制舵機(jī)的打角與顯示屏的顯示，而k60作為攝像頭的處理，掃描小球，得出小球所在的坐標(biāo)，傳輸給stm32，讓stm32通過pid算法，讓舵機(jī)打角，從而完成操控。

下面是流程框圖

這里的主要難點(diǎn)是攝像頭的掃描。因?yàn)槟景迨钦叫危鴶z像頭采集的圖像是320*240分辨率的，是長(zhǎng)方形。這里不能像飛思卡爾一樣用邊沿掃描的方法，要用全場(chǎng)掃描，找出小球的黑點(diǎn)，從而得出他的圓心(球心)坐標(biāo)。

然后再做攝像頭采集的數(shù)據(jù)的濾波處理和圓心的濾波：

camera_get_img();                   //攝像頭獲取圖像//黑白攝像頭    

mg_extract(img，imgbuff， CAMERA_SIZE);               //解壓圖像，為了調(diào)用    

AllFilt();         //整場(chǎng)濾波    

countcenter_ball();    //搜線    

x_filte();            //x軸濾波    

y_filte();           //y軸濾波    

count_ball_center();   //計(jì)算小球中心點(diǎn)

這是主函數(shù)的內(nèi)容，代碼我在下面已經(jīng)開源。

還有傳輸數(shù)據(jù)的濾波:假如小球x與y都為0，說明數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤，這種是不能傳給stm32的，否則會(huì)很抖，畢竟那一瞬間通過pid的處理得出的值變化很大：

還有小球x或者y有一個(gè)為0也是，所以要對(duì)小球限制，

if((ball_x_num!=0)&&(ball_y_num!=0)&&absi((ball_x_num-ball_y_num))<250) { send_ball_num(ball_x_num，ball_y_num); }

就傳一個(gè)坐標(biāo)，stm32就能處理了。

由于這種通訊也是涉及到時(shí)間的問題

我們測(cè)出k60采集并處理得出坐標(biāo)的時(shí)間為50ms左右，算是比較快的了，再傳輸數(shù)據(jù)。

而stm32用上串口中斷，當(dāng)他接收到數(shù)據(jù)的時(shí)候，舵機(jī)才打角，我們舵機(jī)是100hz的頻率，最快可以每10ms打一次角。所以這種操作完全適合，還避免了亂打角的問題。   

至于關(guān)于算法的問題，下面的代碼也已經(jīng)開源了我的算法: 舵機(jī)打角，可以自己去看看代碼。    

*還有很重要的一點(diǎn):硬件要搭的穩(wěn)，攝像頭不能動(dòng)，不然坐標(biāo)會(huì)動(dòng)的，多多少少都有影響。*

經(jīng)驗(yàn)之談

電賽遇到的問題簡(jiǎn)單描述

選擇材料，選用山外鷹眼攝像頭，硬件二值化，畢竟前段時(shí)間做完飛卡，剛好會(huì)用這個(gè)攝像頭，選擇木板，小球滾動(dòng)的木板是黃色的，還有樹木黑色的年輪，對(duì)攝像頭會(huì)照成一點(diǎn)的干擾，所以選擇噴漆，但是組委會(huì)明確規(guī)定不能噴漆，但是還是冒險(xiǎn)噴漆了，避開了數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定。

機(jī)械結(jié)構(gòu)的問題

我們選擇木板搭建，真正搭建的時(shí)候，才發(fā)現(xiàn)自己想到的模型跟現(xiàn)實(shí)還是有很大差別的，機(jī)械結(jié)構(gòu)不對(duì)稱，舵機(jī)打角不好控制，穩(wěn)定性這些都要考慮，還有選擇固定木板的材料，我們選擇502加鐵釘，還算比較牢固，但是502用得比較多，還不容易拆卸，去到送作品現(xiàn)場(chǎng)才發(fā)現(xiàn)別的作品很小，可以拆卸的，但是我們的作品很大很大，90*70*100cm。

木板還容易變形，我們的第一塊板子，小球目標(biāo)的地方凸起，導(dǎo)致小球無法定在目標(biāo)里面，遂換了一塊板。

這些是硬件的問題。

軟件問題

軟件上，其實(shí)就是算法的處理，還有小球坐標(biāo)點(diǎn)的精確，對(duì)坐標(biāo)的濾波做的不好，沿用了當(dāng)時(shí)飛思卡爾的濾波，沒有改進(jìn)，本來飛思卡爾做完有挺多時(shí)間改進(jìn)的，但是沒有改。

其他的東西基本沒什么問題。

現(xiàn)在的我對(duì)pid的算法有了更深的理解了。這是一種收獲。

吃虧的地方在于，我都調(diào)出來了，但是由于作品太大，搬運(yùn)時(shí)候?qū)е聰z像頭不正，或者有可能是平橫板歪了，總之，去到現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試時(shí)候，沒能做出在實(shí)驗(yàn)室的效果，這是很可惜的一個(gè)地方，解決的辦法其實(shí)有很多的，但是軟件沒做好，沒完善，就解決不了。

請(qǐng)記住以下幾點(diǎn)：

1>:人機(jī)交互界面要做好，程序要寫好，通過按鍵查看參數(shù)，不斷調(diào)整，這是很好的方法。

2>:對(duì)于類似攝像頭這種采集精確數(shù)據(jù)的傳感器，裝箱拆箱后都要重新采集數(shù)據(jù)，保存在類似24c02的存儲(chǔ)芯片上，可以使數(shù)據(jù)在程序中運(yùn)行更加精確，不會(huì)因?yàn)榘釀?dòng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不精確，這也是我終于知道別的學(xué)校的飛思卡爾的隊(duì)伍為什么不拿電腦在調(diào)試，只是通過按鍵就能調(diào)試了。

3>:我們實(shí)驗(yàn)室的光線不足，任何一個(gè)比賽的場(chǎng)地，光線都是充足的，小球反光應(yīng)該都有這個(gè)影響，還有就是攝像頭支架不要用太大的木條，會(huì)遮擋光線，導(dǎo)致也會(huì)有偏差?？梢赃m當(dāng)添加LED來補(bǔ)光。

還有重中之重的經(jīng)驗(yàn)就是，網(wǎng)上有猜測(cè)題，最好就做，起碼要構(gòu)思硬件并寫好相關(guān)模塊的代碼。

作品照片

這些是我電賽的經(jīng)驗(yàn)，配上我的作品照片↓↓↓

搭好硬件的當(dāng)天晚上：

由于當(dāng)時(shí)調(diào)試沒怎么拍照，只能找到這些。這些也是比較激動(dòng)的時(shí)候拍的。 

再上原理圖

整體的原理圖

tft_lcd接口原理圖

分享一些我今天整理的算法資料，對(duì)于我們來說，資料并不是越多越好。而是對(duì)自己需要的有所幫助就是好資料。

這些資料里面，我沒看完，畢竟也是有點(diǎn)多，電賽的時(shí)候找到自己需要的就不看了。

攝像頭的資料:

PID算法:

模糊控制: