提示：该篇为25年电赛e题，简易自行瞄准装置

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前言

在智能车、嵌入式控制、机器视觉快速普及的当下，传统单单片机小车普遍存在任务卡顿、控制延迟高、视觉与运动冲突、稳定性差等问题。为解决以上痛点，本项目采用 MSPM0G3507 + STM32 双 MCU 异构架构，搭建了一套集视觉识别、二维云台随动、高精度自主循迹于一体的智能小车系统。

通过双芯片分工协作，将数据解析、视觉处理与实时运动控制进行解耦，极大提升系统实时性与稳定性。本文将从硬件架构设计、PCB 布局、底层驱动开发、八路循迹算法、云台 PID 控制、MaxiCam 视觉数据处理等方面，完整记录整套项目的开发思路与实战细节，全程干货、无废话，适合嵌入式、智能车初学者学习参考。

本项目所有资料开源免费，希望能帮助更多同学快速入门嵌入式智能控制项目。

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一、项目概述与技术架构

1.1 项目背景与需求分析

• 项目目标：实现自主循迹、目标识别、精准控制的智能小车
• 
• 核心难点：多传感器融合、实时控制、精度要求（误差≤2cm、响应<2s）
• 技术方案选型依据

1.2 双MCU架构设计

• 为什么选择双MCU？

  • 任务隔离：主MCU(STM32)负责算法运算，从MCU(MSPM0G3507)负责底层驱动
  • 实时性保证：避免高层算法阻塞驱动层
  • 可靠性提升：某个MCU故障不影响整体运行
     

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二、硬件设计与PCB实现
 

2.1 原理图设计要点

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在本项目中，为了提高硬件的复用性和后续开发效率，并没有针对本次比赛单独设计专用控制板，而是分别设计了 MSPM0G3507 通用扩展板 和 STM32F103C8T6 通用扩展板。两块扩展板均采用模块化设计思路，将核心控制器与各类外设接口统一引出，使其不仅能够满足本项目需求，也能够直接应用于后续其他电子设计竞赛、课程设计以及个人项目开发。

该扩展板预留了大量I/O资源，后续仅需根据不同项目连接对应外设即可，无需重新绘制原理图和PCB，大幅缩短了项目开发周期。

由于所有常用外设均采用标准接口设计，因此后续无论是更换视觉模块、增加传感器，还是接入无线通信模块，都可以直接复用该扩展板，无需重新设计硬件。

• MSPM0G3507部分扩展板

  MSPM0G3507扩展板主要定位为底层控制核心板，负责电机驱动、传感器采集以及实时控制等任务。

  设计过程中主要引出了以下资源：电机驱动接口（TB6612），编码器接口，灰度循迹接口，按键接口，UART通信接口，电源管理模块，GPIO扩展接口

• STM32F103C8T6部分拓展板
   

  STM32扩展板主要作为上层控制核心板，负责视觉处理、云台控制以及多模块通信等功能。

  板载统一引出了：UART通信接口，PWM输出接口，I2C接口，SPI接口，舵机控制接口，摄像头（MaxiCam）接口，电源接口，GPIO扩展接口

2.2 PCB布局布线经验

功能模块分区布局

PCB布局时遵循"先布局、后布线"的原则，根据电路功能划分不同区域，主要分为：

• MCU核心控制区
• 电源管理区
• 电机驱动区
• 通信接口区
• 外设扩展区

布局时尽量保证同一功能模块集中放置，减少不同模块之间信号交叉。例如，将TB6612电机驱动器靠近电机接口放置，缩短大电流走线长度；串口接口统一放置在PCB边缘，方便后续连接MaxiCam、蓝牙等外设。

电源布线优先

由于项目中同时驱动电机和控制器，电源质量直接影响整个系统稳定性，因此优先完成电源网络布线。

设计过程中主要采用以下措施：

• 电源线宽明显大于普通信号线，提高载流能力；
• MCU附近放置0.1μF去耦电容和10μF滤波电容，降低高频噪声；
• 电机驱动芯片附近增加大容量储能电容，减小电机启动时造成的电压跌落；
• 电源输入端预留TVS和反接保护接口，提高整板可靠性。

经过实际测试，即使电机频繁启停，MCU供电仍保持稳定，没有出现复位现象。
 

数字信号与大电流分离

电机工作时会产生较大的电磁干扰，因此布线时尽量将：

• PWM驱动线
• 电机供电线

与：

• UART通信
• 编码器信号
• 灰度传感器信号

保持一定距离，避免平行长距离走线。

同时尽量减少高速信号跨越大电流区域，降低串扰，提高通信稳定性。

去耦与接地设计

每个MCU电源引脚附近均放置0.1μF去耦电容，并尽可能靠近芯片引脚布局。

PCB底层采用大面积铺地，提高接地完整性，同时通过多个过孔连接上下层GND，降低接地阻抗。

对于电机驱动、电源接口等大电流区域，增加多个接地过孔，提高散热能力和电流回流能力。

接口统一规范

为了方便后续项目复用，所有扩展接口均采用统一排针方式引出，包括：

• UART
• PWM
• I2C
• SPI
• GPIO
• 编码器
• 灰度接口

接口排列统一采用"VCC-GND-Signal"或"GND-VCC-Signal"的形式，减少接线错误，提高调试效率。

预留调试接口

考虑到后期程序下载和故障排查，在PCB设计阶段预留了：

• SWD下载接口
• UART调试接口
• 电源测试点
• GPIO测试点

这样在硬件调试过程中，无需拆卸整板即可快速进行程序烧录、串口调试以及示波器测量，大幅提高了开发效率。

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三、小车循迹部分底层驱动开发

3.1 电机驱动

• 电机控制原理

  TB6612每个电机均有两个方向控制引脚（AIN1、AIN2 / BIN1、BIN2）以及一个PWM输入引脚。

  控制逻辑如下：

  程序中的 Motor_Send() 函数根据速度正负自动切换方向。

  Motor_Send(150,150);      //左右轮正转
  Motor_Send(-150,-150);    //左右轮反转
  Motor_Send(150,-150);     //原地左转
  Motor_Send(-150,150);     //原地右转

  其中PWM占空比决定电机输出功率，占空比越大，电机转速越高。

  整个控制流程如下：

  目标速度
      │
      ▼
  Motor_Send()
      │
  GPIO控制方向
  PWM控制速度
      │
      ▼
  TB6612驱动
      │
      ▼
  直流减速电机

• 代码框架

  void Motor_Send(int Aoutput ,int Boutput)
  {
  	if(Aoutput > 0)	//正转
  	{
  		DL_GPIO_setPins(TB6612_AIN1_PORT,TB6612_AIN1_PIN);
  		DL_GPIO_clearPins(TB6612_AIN2_PORT,TB6612_AIN2_PIN);
  		DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST,(uint32_t)(Aoutput),GPIO_PWM_0_C0_IDX);
  	}
  	else										//反转
  	{
  		DL_GPIO_setPins(TB6612_AIN2_PORT,TB6612_AIN2_PIN);
  		DL_GPIO_clearPins(TB6612_AIN1_PORT,TB6612_AIN1_PIN);
  		DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST,(uint32_t)(-Aoutput),GPIO_PWM_0_C0_IDX);
  	}
  
  	if(Boutput > 0)	//正转
  	{
  			DL_GPIO_setPins(TB6612_BIN1_PORT,TB6612_BIN1_PIN);
  		DL_GPIO_clearPins(TB6612_BIN2_PORT,TB6612_BIN2_PIN);
  		DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST,(uint32_t)(Boutput),GPIO_PWM_0_C1_IDX);
  	}
  	else										//反转
  	{
  		DL_GPIO_setPins(TB6612_BIN2_PORT,TB6612_BIN2_PIN);
  		DL_GPIO_clearPins(TB6612_BIN1_PORT,TB6612_BIN1_PIN);
  		DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST,(uint32_t)(-Boutput),GPIO_PWM_0_C1_IDX);
  	}
  }
  
  float my_abs_float(float a)
  {
      if(a>0)  return a;
  	  else     return -a;
  }
  
  int my_abs_int(int a)
  {
      if(a>0)  return a;
  	  else     return -a;
  }

3.2 编码测速

为了实现电机闭环控制，小车两侧电机均安装了AB相增量式编码器，用于实时检测车轮转速和旋转方向。

1. AB相编码器原理

编码器输出两路相位相差90°的方波信号（A相、B相）。

例如：

A相： ──▁▁────▁▁────

B相： ▁▁────▁▁──────

由于两相信号存在固定相位差，因此不仅能够统计脉冲数量，还可以判断旋转方向。

• A相领先B相 → 电机正转
• B相领先A相 → 电机反转

因此只需要检测A、B两相信号的变化关系，就可以完成测速和方向判断。

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2. 外部中断计数

本项目没有使用MCU自带编码器接口，而是采用GPIO外部中断模拟编码器计数。

当A相或B相信号发生电平变化时，会立即进入中断函数：

GROUP1_IRQHandler()

程序读取另一相信号的电平状态，即可判断当前旋转方向。

例如：

if(A相产生中断)
{
    if(B相为低)
        编码器计数--;
    else
        编码器计数++;
}

左右两个编码器均采用相同方式进行计数，因此分别维护：

Get_Encoder_countA
Get_Encoder_countB

两个变量作为左右轮累计脉冲数。

整个过程无需CPU不断轮询，提高了测速精度，也降低了系统资源占用。

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3. 编码器的作用

编码器不仅用于获取车轮速度，还为后续控制算法提供反馈数据，是实现闭环控制的重要基础。

主要作用包括：

• 实时测量左右轮转速；
• 判断电机旋转方向；
• 为PID速度控制提供反馈；
• 统计小车运行距离；
• 提高循迹过程中的运动精度。

整个反馈流程如下：

PWM输出
    │
    ▼
电机转动
    │
    ▼
编码器产生AB相信号
    │
    ▼
GPIO外部中断计数
    │
    ▼
获得左右轮速度
    │
    ▼
PID控制器修正PWM

通过这种"PWM驱动 + 编码器反馈"的闭环控制方式，小车能够根据实际运行状态不断修正电机输出，提高速度控制精度，使循迹更加平稳、转弯更加准确，也为后续加入速度环PID和串级PID控制奠定了基础。

• /*******************************************************
  函数功能：外部中断模拟编码器信号
  入口函数：无
  返回  值：无
  ***********************************************************/
  void GROUP1_IRQHandler(void)
  {
  	
  	gpio_interrup = DL_GPIO_getEnabledInterruptStatus(GPIOA,ENCODER_E1A_PIN|ENCODER_E1B_PIN|ENCODER_E2A_PIN|ENCODER_E2B_PIN);
  	//encoderA
  	if((gpio_interrup & ENCODER_E1A_PIN)==ENCODER_E1A_PIN)
  	{
  		if(!DL_GPIO_readPins(GPIOA,ENCODER_E1B_PIN))
  		{
  			Get_Encoder_countA--;
  		}
  		else
  		{
  			Get_Encoder_countA++;
  		}
  	}
  	else if((gpio_interrup & ENCODER_E1B_PIN)==ENCODER_E1B_PIN)
  	{
  		if(!DL_GPIO_readPins(GPIOA,ENCODER_E1A_PIN))
  		{
  			Get_Encoder_countA++;
  		}
  		else
  		{
  			Get_Encoder_countA--;
  		}
  	}
  	//encoderB
  	if((gpio_interrup & ENCODER_E2A_PIN)==ENCODER_E2A_PIN)
  	{
  		if(!DL_GPIO_readPins(GPIOA,ENCODER_E2B_PIN))
  		{
  			Get_Encoder_countB--;
  		}
  		else
  		{
  			Get_Encoder_countB++;
  		}
  	}
  	else if((gpio_interrup & ENCODER_E2B_PIN)==ENCODER_E2B_PIN)
  	{
  		if(!DL_GPIO_readPins(GPIOA,ENCODER_E2A_PIN))
  		{
  			Get_Encoder_countB++;
  		}
  		else
  		{
  			Get_Encoder_countB--;
  		}
  	}
  	DL_GPIO_clearInterruptStatus(GPIOA,ENCODER_E1A_PIN|ENCODER_E1B_PIN|ENCODER_E2A_PIN|ENCODER_E2B_PIN);
  }
  

3.3 八路灰度

1. 工作原理

灰度传感器利用红外发射与接收原理工作。

• 白色地面反射红外光较强；
• 黑色胶带吸收红外光较多。

因此，当传感器检测到黑线和白底时，会输出不同的数字电平，MCU只需读取GPIO电平即可判断当前位置。

2. 数据采集

程序中的 sensor() 函数负责读取8路GPIO输入，并将其转换成8个状态变量：

L4、L3、L2、L1
R1、R2、R3、R4

每一路传感器只有两种状态：

• 1：检测到黑线（或满足设定阈值）
• 0：未检测到黑线

每次进入循迹循环时，都会先调用 sensor() 更新8路传感器状态，为后续偏差计算提供实时数据。

3. 在循迹中的作用

获取8路灰度数据后，程序会根据哪些传感器检测到黑线，计算出小车相对于赛道中心的偏移量（Error）。

例如：

L1 R1 检测到黑线 → Error = 0（位于赛道中心）

L2、L3 检测到黑线 → Error > 0（偏左）

R2、R3 检测到黑线 → Error < 0（偏右）

随后根据误差调整左右电机PWM，实现自动修正方向，使小车始终沿黑线稳定运行。

整个数据处理流程如下：

灰度传感器
      │
      ▼
读取8路GPIO状态
      │
      ▼
得到L4~R4状态
      │
      ▼
计算循迹误差Error
      │
      ▼
调整左右轮PWM
      │
      ▼
小车完成自主循迹

该模块是整个循迹系统的"感知层"，负责实时获取赛道信息，为后续误差计算和运动控制提供基础数据。

代码部分

• 
  int L4,L3,L2,L1,R1,R2,R3,R4;
  void sensor()
  {
  if( (sensor_L4_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_L4_PORT,sensor_L4_PIN))==sensor_L4_PIN)
  	{
  		L4=1;
  	}
  	else L4=0;
  	if( (sensor_L3_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_L3_PORT,sensor_L3_PIN))==sensor_L3_PIN)
  	{
  		L3=1;
  	}
  	else L3=0;
  	if( (sensor_L2_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_L2_PORT,sensor_L2_PIN))==sensor_L2_PIN)
  	{
  		L2=1;
  	}
  	else L2=0;
  	if( (sensor_L1_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_L1_PORT,sensor_L1_PIN))==sensor_L1_PIN)
  	{
  		L1=1;
  	}
  	else L1=0;
  	if( (sensor_R1_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_R1_PORT,sensor_R1_PIN))==sensor_R1_PIN)
  	{
  		R1=1;
  	}
  	else R1=0;
  	if( (sensor_R2_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_R2_PORT,sensor_R2_PIN))==sensor_R2_PIN)
  	{
  		R2=1;
  	}
  	else R2=0;
  	if( (sensor_R3_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_R3_PORT,sensor_R3_PIN))==sensor_R3_PIN)
  	{
  		R3=1;
  	}
  	else R3=0;
  	if( (sensor_R4_PIN&DL_GPIO_readPins(sensor_R4_PORT,sensor_R4_PIN))==sensor_R4_PIN)
  	{
  		R4=1;
  	}
  	else R4=0;
  }
  

3.4  主函数部分

主函数（main()）作为整个系统的核心控制入口，负责完成硬件初始化、用户交互、自主循迹以及终点停车等功能，其整体流程如下：

系统初始化
      │
      ▼
按键选择循迹圈数
      │
      ▼
确认开始运行
      │
      ▼
实时采集灰度数据
      │
      ▼
计算循迹误差
      │
      ▼
调整左右轮PWM
      │
      ▼
检测是否经过计数点
      │
      ▼
达到目标圈数？
   │          │
   │否        │是
   ▼          ▼
继续循迹    停止电机

1. 系统初始化

程序开始后，首先完成MCU外设初始化，包括GPIO、PWM、UART、定时器以及中断配置，同时完成电机驱动模块初始化。

初始化完成后启动PWM输出，为后续电机控制做好准备。

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2. 按键选择循迹圈数

为了提高程序灵活性，本项目增加了圈数选择功能。

• KEY2：循环选择需要完成的循迹圈数（1～5圈）；
• LED：通过闪烁次数反馈当前选择的圈数；
• KEY3：确认当前圈数并开始循迹。

例如：

LED闪烁次数	对应圈数
1次	1圈
2次	2圈
3次	3圈
4次	4圈
5次	5圈

这种交互方式无需增加显示屏，即可实现简单的人机交互。

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3. 八路灰度循迹

开始运行后，程序循环调用 sensor() 函数读取8路灰度传感器数据。

根据左右传感器检测到黑线的位置，计算小车相对于赛道中心的偏移量（Error）。

例如：

• 黑线位于中心 → Error = 0
• 黑线偏左 → Error > 0
• 黑线偏右 → Error < 0

误差范围设计为 -8～+8，误差越大，说明偏离赛道中心越严重。

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4. 差速控制

得到误差后，程序采用简单的比例控制（P控制）调整左右轮速度：

左轮速度 = 基础速度 - K × Error

右轮速度 = 基础速度 + K × Error

其中：

• 基础速度为185；
• K为比例系数（程序中取10）。

当小车偏向左侧时，左轮减速、右轮加速；当偏向右侧时，则执行相反操作，从而实现自动修正方向。

此外，当所有灰度传感器均未检测到黑线时，程序会根据上一时刻记录的循迹方向（HD_Last）继续向原方向寻找赛道，提高丢线后的恢复能力。

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5. 圈数统计

为了实现自动停车，程序采用状态机方式统计经过起终点的次数，而不是简单检测一次黑线。

每次完整经过标志区域，需要依次经历：

• 进入标志区；
• 离开标志区；
• 回到正常循迹。

程序利用 Flag 控制状态转换，避免同一标志线被重复计数，提高计数准确性。

达到设定圈数后，立即停止电机运行。

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6. 自动停车

程序不断比较当前计数值与目标圈数。

当完成用户设定的循迹圈数后，调用：

Motor_Send(0,0);

关闭左右电机PWM输出，使小车平稳停止，完成整个循迹任务。

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代码部分

int32_t Get_Encoder_countA = 0, encoderA_cnt, PWMA, Get_Encoder_countB = 0, encoderB_cnt, PWMB;

int flag = 0;
volatile int i = 0, key = 0;
int ang, km;
float error  = 0, HD_Last = 1;
int k = 10;
uint8_t Num1, Flag, LED_NUM, LED_flag = 0;

float pitch = 0, roll = 0, yaw = 0;
float initial_angle = 0;

uint8_t Quanshu = 0;

extern enum Mode mode;
extern Motor motor;
extern int L4,L3,L2,L1,R1,R2,R3,R4;

int main(void)
{
    int i = 0;

    Motor_Init();
    motor.AtargetSpeed = 0;
    motor.BtargetSpeed = 0;
    uint8_t buffer1[32] = {0};
    uint8_t buffer2[32] = {0};

    SYSCFG_DL_init();

    DL_Timer_startCounter(PWM_0_INST);
    NVIC_ClearPendingIRQ(UART_0_INST_INT_IRQN);

    NVIC_ClearPendingIRQ(ENCODER_INT_IRQN);
    NVIC_ClearPendingIRQ(TIMER_0_INST_INT_IRQN);


    NVIC_EnableIRQ(UART_0_INST_INT_IRQN);
    NVIC_EnableIRQ(ENCODER_INT_IRQN);

    NVIC_EnableIRQ(TIMER_0_INST_INT_IRQN);

    Motor_start();
    
    while(1)
    {
			
			//Motor_Send(300,300);
        if(!DL_GPIO_readPins(KEY_PORT, KEY_PIN_2_PIN))
        {
            delay_ms(10);
            while(!DL_GPIO_readPins(KEY_PORT, KEY_PIN_2_PIN));
            delay_ms(10);
            LED_NUM++;
            if(LED_NUM > 5)LED_NUM = 1;
            LED_flag = 1;
        }
        if(LED_flag)
        {
            LED_flag = 0;
            for(uint8_t i = 0; i < LED_NUM; i++)
            {
                DL_GPIO_setPins(LED_PORT, LED_PIN_16_PIN);
                delay_ms(100);
                DL_GPIO_clearPins(LED_PORT, LED_PIN_16_PIN);
                delay_ms(200);
            }
        }
        if(!DL_GPIO_readPins(KEY_PORT, KEY_PIN_3_PIN))
        {
            delay_ms(10);
            while(!DL_GPIO_readPins(KEY_PORT, KEY_PIN_3_PIN));
            delay_ms(10);
            Quanshu = LED_NUM;
            break;
        }
    }
    
    while(Quanshu)
    {
        sensor();
        if(L1 && R1)error = 0;
        
        else if(L1 && !L2)error = 1;
        else if(R1 && !R2)error = -1;
        
        else if(L1 && L2)error = 2;
        else if(R1 && R2)error = -2;
        
        else if(L2 && !L3)error = 3;
        else if(R2 && !R3)error = -3;
        
        else if(L2 && L3)error = 4;
        else if(R2 && R3)error = -4;
        
        else if(L3 && !L4)error = 5;
        else if(R3 && !R4)error = -5;
        
        else if(L3 && L4)error = 6;
        else if(R3 && R4)error = -6;
        
        else if(!L3 && L4)error = 7;
        else if(!R3 && R4)error = -7;
        
        else
        {
            if(HD_Last == 1)error = 8;
            else if(HD_Last == -1)error = -8;
        }
        
        if(L3)HD_Last = 1;
        else if(R3)HD_Last = -1;
        
        if(L4 && L3 && L2 && Flag == 0)
        {
            Num1++;
            Flag = 1;
        }else if(!L1 && !L2 && !L3 && !L4 && !R1 && Flag == 1)
        {
            Num1++;
            Flag = 2;
        }else if(L1 && R1 && Flag == 2)
        {
            Num1++;
            Flag = 0;
        }
        
        if(Num1 >= 12 * Quanshu - 1)
        {
            Flag = 3;
            Motor_Send(0, 0);
        }else
        {
            Motor_Send(185 - k * error, 185 + k * error);
        }
    }
}

注意：这里不是直接记录圈数。

而是：每经过起终点的一部分都会+1。

所以最后：

Num1 >= 12*Quanshu-1

才代表真正完成了指定圈数。

---

四、二维云台

4.1  MaxiCam
 

为了实现目标自动跟踪，本项目采用 MaxiCam作为视觉处理单元，负责目标识别，STM32负责运动控制。

1. 工作原理

MaxiCam完成图像采集和目标识别后，将目标中心坐标通过串口发送给STM32。

例如：

160,120

其中：

• 第一个数据表示目标X坐标
• 第二个数据表示目标Y坐标

STM32串口接收到完整的一帧数据后，调用 ParseFrame() 函数进行解析，得到目标的实时坐标。

整个通信流程如下：

MaxiCam识别目标
      │
      ▼
获取目标中心坐标
      │
      ▼
串口发送 "X,Y"
      │
      ▼
STM32串口中断接收
      │
      ▼
解析坐标数据
      │
      ▼
PID控制云台

采用串口中断 + 缓冲区接收的方式，相比轮询方式实时性更高，不会阻塞主程序运行。

4.2  PID算法

获取目标坐标后，需要控制云台不断调整姿态，使目标始终位于画面中心。

1. 控制原理

首先设定图像中心作为目标位置：

图像宽度：320

图像高度：240

目标中心：

(160,120)

然后计算目标当前位置与图像中心之间的误差：

ErrorX = 160 - BallX

ErrorY = 120 - BallY

误差越大，说明目标偏离中心越远，需要调整角度越多。

---

2. PID控制

项目分别建立了两个独立PID控制器：

• Pan PID（水平轴）
• Tilt PID（俯仰轴）

PID控制器根据当前位置不断计算输出：

输出 = Kp×误差 + Ki×误差积分 + Kd×误差变化率

其中：

• P（比例）：快速响应当前位置误差；
• I（积分）：消除长期存在的静态误差；
• D（微分）：预测误差变化趋势，减小超调，提高稳定性。

程序不断计算新的控制量，使目标逐渐移动至画面中心，实现闭环跟踪。

// PID控制器初始化函数  
void PID_Init(PID_Controller *pid, float kp, float ki, float kd)  
{  
    pid->Setpoint = 0.0f;  
    pid->Input = 0.0f;  
    pid->Output = 0.0f;  
    pid->Kp = kp;  
    pid->Ki = ki;  
    pid->Kd = kd;  
    pid->LastError = 0.0f;  
    pid->Integral = 0.0f;  
}  
  
// PID计算函数  
float PID_Compute(PID_Controller *pid, float input)  
{  
    float error = pid->Setpoint - input;  
    pid->Integral += error;  
    float derivative = error - pid->LastError;  
    pid->Output = pid->Kp * error + pid->Ki * pid->Integral + pid->Kd * derivative;  
    pid->LastError = error;  
    return pid->Output;  
}  
  
// 更新PID输入的函数  
void PID_SetInput(PID_Controller *pid, float input)  
{  
    pid->Input = input;  
}  
  
// 设置PID设定值的函数  
void PID_SetSetpoint(PID_Controller *pid, float setpoint)  
{  
    pid->Setpoint = setpoint;  
}

---

4.3  二维云台控制模块

本项目采用"步进电机 + 舵机"组成二维云台：

• X轴（水平方向）：步进电机控制左右旋转；
• Y轴（俯仰方向）：舵机控制上下运动。

1. 水平控制

PID计算得到X轴控制量后：

目标偏左

↓

步进电机左转

↓

目标回到中心

为了防止频繁抖动，程序设置了死区（Dead Zone）：

|输出| < 1

↓

不控制电机

同时限制单次最大步数，避免目标快速移动导致云台剧烈摆动，提高跟踪稳定性。

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2. 俯仰控制

Y轴采用PWM控制舵机角度。

PID输出作为角度增量：

当前角度

+

PID输出

↓

新的舵机角度

程序还加入了角度限位：

MIN_ANGLE_Y

~

MAX_ANGLE_Y

避免舵机超出机械结构允许范围，提高系统安全性。

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整个视觉闭环控制流程

整个自动跟踪过程采用闭环控制，其工作流程如下：

摄像头采集图像
        │
        ▼
OpenMV目标识别
        │
        ▼
计算目标中心坐标
        │
        ▼
UART串口发送坐标
        │
        ▼
STM32串口中断接收
        │
        ▼
解析目标位置
        │
        ▼
计算X、Y方向误差
        │
        ▼
Pan/Tilt双PID运算
        │
        ▼
控制步进电机和舵机
        │
        ▼
云台调整姿态
        │
        ▼
目标重新回到画面中心

// 摄像头图像尺寸  
#define CAMERA_WIDTH 320  
#define CAMERA_HEIGHT 240  
// 假设的激光位置  
float ballX = CAMERA_WIDTH / 2; // 在图像中的x位置  
float ballY = CAMERA_HEIGHT / 2; // 在图像中的y位置
float x,y;
//uint8_t KeyNum;			//定义用于接收键码的变量
float Angle;			//定义角度变量
PID_Controller panPID;  
PID_Controller tiltPID;
float servo_rotation_value=0.0;// 舵机1（水平轴）初始角度
float servo_pitch_value=0.0; // 舵机2（垂直轴）初始角度
uint8_t servo_rotation_direction=0; // 舵机1方向翻转标志
uint8_t servo_pitch_direction=1; // 舵机2方向翻转标志
int main(void)
{
	/*模块初始化*/
	Servo_Init();		//舵机初始化
	board_init();//步进电机初始化
	//Key_Init();			//按键初始化
	OLED_Init();
	Serial_Init();
  // 初始化PID控制器  
	PID_Init(&panPID,  0.005, 0.0f, 0.0f); // 水平轴PID参数需要根据实际情况调整  
  PID_Init(&tiltPID, 0.005f, 0.0f, 0.003f); // 垂直轴PID参数需要根据实际情况调整  
 
	PID_SetSetpoint(&panPID,CAMERA_WIDTH/2);
	PID_SetSetpoint(&tiltPID,CAMERA_HEIGHT/2);
	Angle=90;
	while (1)
	{
		OLED_ShowNum(3, 0 ,y,3);
//		OLED_ShowSignedNum(1,0,ballX,3);
//		OLED_ShowSignedNum(2,0,ballX,3);
    // 假设这里更新了小球的位置  
				   if (FrameReady)
        {
            FrameReady = 0; // 清除标志位
            ParseFrame();   // 调用解析函数
					
					OLED_ShowNum(1, 0 ,last_num1,3);
					OLED_ShowNum(2, 0, last_num2,3);
					
				data1=(uint8_t)last_num1;
				data2=(uint8_t)last_num2;
            // 在这里您就可以使用 last_num1 和 last_num2 了
            // 例如，可以再通过串口打印出来进行验证
					
//            Serial_Printf("Last two numbers are: %d, %d\r\n", last_num1, last_num2);
        }
        // ...  
    // 计算舵机应该调整的角度
				
		ballX=(uint8_t)data1;
		ballY=(uint8_t)data2;
    float deltaX = ballX - CAMERA_WIDTH / 2;  
    float deltaY = ballY - CAMERA_HEIGHT / 2;  
		if(ballX==0){
			ballX=160;
			ballY=120;
		}
		//ballX = (ballX > MAX_X) ? MAX_X : ((ballX < MIN_X) ? MIN_X : ballX);  
    // 使用PID计算误差（图像像素）  
    x=PID_Compute(&panPID, ballX);  
    y=PID_Compute(&tiltPID, ballY);
		//x=(float)(deltaX)*0.005;
		//y=(float)(deltaY)*0.005;
//		if (!servo_rotation_direction) { // 如果servo_rotation_direction为false  
//        x = -x; // x取反  
//    }  
    if (!servo_pitch_direction) { // 如果servo_pitch_direction为false  
        y = y; // y取反  
    }  
    //在限位内，驱动X轴，Y轴移动 
//    if (MIN_ANGLE_X < servo_rotation_value + x && servo_rotation_value + x < MAX_ANGLE_X) {  
//        servo_rotation_value += x; // 更新旋转值  
////				Servo_SetAngle1(90+servo_rotation_value); // 控制水平轴舵机  
//    }  
		if (fabs(x) >= 1.0f)  // 加入死区限制
{
	if(x<-4)
	{
		x=-4;
	}
	if(x>4)
	{
		x=4;
	}
    step_motor_rotate(x); // 控制水平步进电机
}


    if (MIN_ANGLE_Y < servo_pitch_value + y && servo_pitch_value + y < MAX_ANGLE_Y) { // 假设俯仰值也有类似的有效范围检查  
        servo_pitch_value += y; // 更新俯仰值  
				Servo_SetAngle2(servo_pitch_value); // 控制水平轴舵机  
    }
    Delay_ms(5);		
	}
}

---

五、总结

本项目完成了一套基于 MSPM0G3507+STM32 双 MCU 架构的智能视觉循迹小车系统。项目全程主导硬件整体方案设计、器件选型、原理图绘制与 PCB 布局打样，完成整机焊接与软硬件联合调试。

硬件层面，采用双 MCU 异构分工架构，充分发挥 STM32 数据处理优势与 MSPM0 实时控制优势，解决了单芯片任务拥堵、实时性差的问题，并通过合理的 PCB 分区布局、强弱电分离设计，有效降低电磁干扰，提升系统稳定性。

软件层面，完成了 GPIO、PWM、UART 等全套底层驱动开发，实现八路高精度循迹算法，使小车具备稳定自主循迹行驶能力；针对二维云台设计并优化 PID 闭环控制算法，经过多轮参数整定，最终实现云台响应时间＜2s、定位误差≤2cm，跟随效果稳定。同时完成 MaxiCam 视觉模块的数据解析、滤波运算与串口传输优化，有效降低系统延迟、提升目标识别准确率与实时性，实现视觉识别与运动控制的高效联动。

通过本项目，完整掌握了从硬件架构设计、PCB 开发、底层驱动编程到控制算法调试、视觉数据处理的全流程嵌入式开发能力，具备独立完成智能运动控制系统的设计与优化能力。

项目展望

本次项目整体功能完成度较高，但仍有优化空间。后续可进一步升级完善：

1. 算法升级：将传统 PID 替换为增量 PID、模糊 PID，进一步提升云台动态响应速度与抗干扰能力，消除小幅抖动；
2. 视觉优化：引入帧数据滤波、动态阈值校准，提升复杂光线场景下的识别稳定性；
3. 智能策略优化：结合视觉识别信息实现自动变速、弯道预判，提升小车行驶流畅度；
4. 硬件迭代：优化电源与走线布局，进一步降低噪声干扰，提升整机集成度与便携性；
5. 功能拓展：可增加姿态检测、无线调参、上位机可视化等功能，使系统更加智能化、模块化。

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   以上就是本次双 MCU 智能视觉循迹小车项目的全部内容，感谢大家耐心观看与阅读！

   本项目所有源码、算法思路以及硬件设计资料完全免费开源，大家可以直接下载学习、参考与使用，欢迎各位基于本项目继续优化与拓展功能。

   祝愿大家在嵌入式学习道路上不断进步、学有所成，学业顺利、生活愉快，都能做出更优秀的项目！