# 基于Arduino UNO + L298N + HC06的循迹小车 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino UNO、L298N电机驱动板以及HC06蓝牙模块的循迹小车。通过五路红外传感器和PID控制算法，实现小车的自动循迹功能，并可通过蓝牙模块进行远程控制和状态监测。 ## 项目主要特性与功能 1. 自动循迹利用五路红外传感器检测黑线，实现小车的自动跟踪功能。 2. PID控制采用PID控制算法，通过调整电机速度来实现小车的稳定运动。 3. 蓝牙控制通过HC06蓝牙模块实现远程控制和状态监测。 ## 安装与使用步骤 ### 硬件连接 1. 连接Arduino UNO主控板与L298N电机驱动板 Arduino UNO的引脚5连接到L298N的ENA。 Arduino UNO的引脚10连接到L298N的ENB。

毕业设计-基于STM32的循迹避障小车源码分享

【STM32基础介绍】 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）公司生产。Cortex-M系列是专门为微控制器设计的，具有低功耗、高性能和易于使用的特点。STM32家族包含了多种型号，提供了不同级别的处理能力、内存大小和外设接口，广泛应用于各种嵌入式系统，如自动化设备、物联网节点、机器人和消费电子产品等。 【循迹避障小车概述】 循迹避障小车是一种能够自主行驶并避开障碍物的小型机器人，通常由传感器、控制电路和执行机构组成。基于STM32的循迹避障小车，利用STM32的强大处理能力，实现对传感器数据的实时分析和处理，以及精确的电机控制，以确保小车能准确跟踪路径并有效避开障碍。 【硬件设计】 1. **AD硬件原理图**：AD（Analog-Digital）转换器用于将传感器收集的模拟信号转换为数字信号，供STM32处理。在这款小车中，可能包括红外线传感器（用于检测路径线条或障碍物）和速度编码器（用于监测电机转速）。原理图会详细描绘各个元器件的连接方式，以及电源、信号线和地线的布局。 2. **电机驱动电路**：STM32通过PWM（Pulse Width Modulation）信号控制电机驱动器，进而调节电机的速度和方向。电机驱动电路需要考虑驱动器的选择、保护电路的设计以及电源管理。 3. **电源管理**：小车可能需要一个稳定的电源，如锂电池，同时需要有过充、过放和短路保护功能。 4. **通信接口**：可能包含USB或蓝牙模块，用于与上位机通信，进行参数设置、数据读取或调试。 【Proteus仿真】 Proteus是一款集成电路仿真软件，支持硬件描述语言（如 VHDL 和 Verilog）以及微控制器的模型。在这个项目中，你可以： 1. **验证电路设计**：在虚拟环境中搭建硬件电路，检查各元器件的连接是否正确，避免实际焊接过程中的错误。 2. **程序仿真**：将编写的STM32代码烧录到虚拟芯片中，观察小车在模拟环境中的行为，包括循迹效果和避障策略。 3. **性能测试**：在没有实物硬件的情况下，评估小车的响应速度和稳定性。 【软件部分】 1. **STM32固件开发**：使用Keil uVision或IAR Embedded Workbench等IDE，编写C或C++代码实现小车的逻辑控制。主要任务包括初始化外设、处理传感器数据、决策算法（如PID控制）和电机控制。 2. **传感器数据处理**：通过ADC读取传感器值，根据颜色识别算法（如阈值比较）确定路径位置，通过超声波或红外传感器判断障碍物距离。 3. **避障算法**：当检测到障碍时，根据障碍的距离和小车的当前状态，计算出合适的避障策略，如转向、减速或停止。 4. **电机控制**：通过GPIO口输出PWM信号，控制电机驱动器改变电机的速度和方向，以实现小车的前进、后退、左转、右转等功能。 总结，这个项目涵盖了嵌入式系统的多个方面，从硬件设计、电路仿真到软件编程，提供了一个全面学习STM32和相关技术的机会。通过这样的实践，开发者可以提升在电子设计、嵌入式系统开发和机器人控制等领域的技能。

k210视频循迹的一种方法

自己创建的MATLAB程序。 作用：基于经典的无迹卡尔曼滤波（不敏卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波，都是UKF）改进的自适应UKF，根据观测的误差自适应调节观测误差，以达到提高滤波精度的作用。 亮点：只有一个m文件，方便运行，给出了与经典UKF的结果对比。

能完成所有题目要求，第（4）问单圈15s，还有优化空间

大一暑假制作的一个循迹小车，使用STM32CUBEMX配置引脚和串口，定时器中断等，通过OPENMV获取色块坐标，通过串口通信将数据传给STM32，STM32将数据进行解析，获取色块坐标，小车使用的是阿克曼结构，转向通过舵机实现，后轮速度使用PID控制保持恒定，色块坐标和舵机转向不是线性对应，也采用PID控制，使用并行PID达到小车速度恒定，转向丝滑，PID每10ms执行一次

MSP432E401Y的摄像头循迹，和WiFi数据传输。

本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。 适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者 使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化 电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

介绍了一种采用STC89C52、L298N和TCRT5000设计的智能循迹和红外遥控的小车。智能循迹采用红外传感器检测路面信息，传递给单片机自动分析处理，最后控制电机调节小车按预定轨道平稳行驶。红外遥控部分是手动模式，单片机解码遥控器发出的指令，控制电机操纵小车。液晶显示模块使操作更加简单、智能、人性化。实践表明，小车能够准确实现沿黑线轨道平稳行驶和接收遥控器指令。