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1.摘 要

??本文通過OpenMV作為是識別模塊去識別被測物體（以紅色小球為例），當其識別到紅色小球后，判斷小球中心點所在的區(qū)域信息，并將其區(qū)域標志位通過串口發(fā)送給STM32，當STM32接收到位置信息后對x軸、y軸的兩個舵機參數(shù)進行操作，最后通過定時器輸出合適的PWM波，控制舵機旋轉(zhuǎn)相應的角度，使OpenMV攝像頭對準被測物體，以實現(xiàn)物體追蹤功能。

實現(xiàn)效果

??我會把我做該畢業(yè)設計的整體思路以及部分的主要代碼在文章中詳細介紹，很簡單的，在追蹤部分沒有用到PID控制哦！大家可以放心食用（手動滑稽）！很容易復刻的！

若是你很懶，不想自己一步一步自己做的話，可以直接去下載論文和源代碼。
代碼：【代碼】基于STM32及OpenMV的云臺追蹤裝置_畢業(yè)設計
全家桶：【畢設全家桶】基于Stm32及OpenMV的云臺追蹤裝置_畢業(yè)設計
注：全家桶中包含了PID以及非PID兩種控制方式的代碼工程。
（溫馨提示：是要花錢的哦，我覺得你看完這篇文章完全可以自己做出來的，沒必要花錢的，所以請一定要仔細看下去哦?。?/p>

2022.3.12 第一次補充：
新添加了PID控制追蹤的代碼：【代碼（PID）】基于Stm32及OpenMV的云臺追蹤裝置_畢業(yè)設計
注：PID的程序在上面的全家桶中包含了。

2.整體功能分析

??完成一個好的設計是要在實現(xiàn)了它的功能的基礎上，所以在進行設計之前需要確定一下本設計要實現(xiàn)的功能，然后再進行相應的設計。在本設計中使用OpenMV作為視覺模塊，STM32作為主控制MCU去控制舵機旋轉(zhuǎn)，以實現(xiàn)追蹤功能。整體功能流程圖如圖2.1所示。

OpenMV：作為識別模塊，主要實現(xiàn)物體識別的功能，并將識別到的物體的位置信息通過串口傳遞給STM32。

STM32的串口部分：主要功能是與OpenMV進行數(shù)據(jù)交互，接收OpenMV發(fā)來的位置信息。

STM32的定時器部分：主要功能是通過庫函數(shù)輸出PWM波，從而控制X、Y軸的兩個舵機旋轉(zhuǎn)。以達到追蹤效果。

整體功能流程圖

3.硬件選型

??本小結(jié)主要對整個畢業(yè)設計過程所需要的硬件設備：DS3120舵機、STM32F103ZET6、LED補光板、3S鋰電池、OpenMV4 Cam H7穩(wěn)壓板進行介紹，然后進行整個硬件的連接。

3.1 OpenMV4 Cam H7

??本設計中OpenMV選用星瞳科技代理的OpenMV4 Cam H7，如圖3.1所示。選擇那一個型號的OpenMV都可以，主要影響的只是圖像的清晰度（圖像大?。阅茉胶玫腛penMV可以在更高的清晰度下運行，而差的可能會在該清晰度下報錯。

??本設計中OpenMV部分主要實現(xiàn)三個功能：完成被測物體的識別（以紅色小球為例）、尋找最大色塊區(qū)域、通過串口發(fā)送被測物體的位置信息。在這兒強調(diào)一下，其引腳3.3v-5v耐壓，過高的電壓會燒掉其中的芯片。

3.2 STM32F103ZET6

??本次設計中使用STM32F103ZET6最小系統(tǒng)板作為核心MCU，實物如圖3.3所示。使用其他的芯片已ok的，只需要確定該芯片可以輸出兩路PWM波、一個串口就行。

??本設計中STM32部分主要使用串口和定時器來實現(xiàn)：通過串口接收OpenMV發(fā)來的數(shù)據(jù)、通過定時器輸出PWM波，以實現(xiàn)控制舵機旋轉(zhuǎn)追蹤的目的。
只強調(diào)一下，其引腳3.3v-5v耐壓，過高的電壓會燒掉其中的芯片。

3.3 DS3120舵機

??舵機選用達盛舵機科技有限公司生產(chǎn)的DS3120型號的舵機，實物圖及尺寸如圖3.5所示。該型號舵機運行溫度在-15℃~70℃，工作電壓范圍為4.8v-6.8v，驅(qū)動方式為PWM波，脈沖范圍為500～2500μsec，控制角度為：180° 。這里我雖然使用了180°舵機，但是在追蹤過程中，我通過在軟件中限制了舵機的最大旋轉(zhuǎn)角度，避免追蹤過程中舵機旋轉(zhuǎn)角度過大對舵機后面的接線造成影響。

??工作原理：通過給舵機的信號線（橙黃色）輸入周期為20ms的PWM波，通高電平的時間為：0.5 ~ 2.5ms，可以使舵機旋轉(zhuǎn)0~180°。如圖3.6所示。

3.4 LED補光板

??因為OpenMV進行顏色識別時，對環(huán)境的光照有一定的要求，光照強度的變換會直接對識別造成影響，所以為避免環(huán)境光線變化的影響，在本次設計中加入LED補光板，補光板由6個貼片LED及電阻組成，貼片LED選用CF12V3T3R00，電阻選用100歐姆，供電則直接接3S鋰電池，11.1v供電。

3.5 供電及穩(wěn)壓

??供電使用3s鋰電池作為整體裝置的供電，3S鋰電池可以提供11.1V的電壓，3S鋰電池實物圖如圖3.9所示。

??因為OpenMV、舵機、STM32都不能直接11.1V電壓，所以需要對電壓進行穩(wěn)壓到5v，才能給它們供電，使用穩(wěn)壓板進行穩(wěn)壓，穩(wěn)壓板選用基于LM2596芯片的DC-DC穩(wěn)壓模塊，穩(wěn)壓板的輸入端連接3S鋰電池，用電壓表測量輸出端電壓，用螺絲刀旋轉(zhuǎn)穩(wěn)壓板上的可調(diào)節(jié)電位器，直到輸出端輸出電壓為5v即可。

3.6 硬件連接

??硬件連接部分使用杜邦線連接，連接如下：3S鋰電池接穩(wěn)壓板輸入端以及直接給LED補光板供電，穩(wěn)壓板輸出端接OpenMV的VIN和GND引腳、STM32的5V和GND引腳以及兩個舵機的正（紅色）負（棕色）極。OpenMV的P4引腳（串口3的TX）接STM32的PA10引腳（串口1的RX），OpenMV的P5引腳（串口3的RX）接STM32的PA9引腳（串口1的TX），STM32的PC7引腳（定時器3通道2）接x軸的舵機的信號線（橙黃色），STM32的PC7引腳（定時器3通道1）接y軸的舵機的信號線（橙黃色）。

4.軟件功能實現(xiàn)

??軟件部分的功能主要分為兩部分，一個是OpenMV部分，另一是STM32部分，OpenMV主要實現(xiàn)功能：完成被測物體的識別、尋找最大色塊區(qū)域、判斷被測物體所在區(qū)域、通過串口發(fā)送被測物體的位置信息。STM32部分主要實現(xiàn)功能：使用串口接收OpenMV發(fā)來的數(shù)據(jù)、通過定時器輸出PWM波、以及實現(xiàn)控制舵機旋轉(zhuǎn)追蹤的目的。

4.1 OpenMV部分的功能實現(xiàn)

4.1.1 整體邏輯分析

??首先對OpenMV部分實現(xiàn)功能：首先進行攝像頭的初始化，確保其可以正常的使用。其次設置圖像格式，選用RGB模式，使其圖像為彩色模式，然后設置圖像大小，設置為QVGA格式，分辨率為320*240 dpi。而后設置顏色閾值，確保OpenMV可以識別到此顏色。然后設置白平衡，關閉自動白平衡，避免對識別的影響。接著對串口初始化，確保串口可以正常的發(fā)送數(shù)據(jù)。到此準備工作完成，進入識別部分，首先截取圖像并返回，然后判斷圖像內(nèi)是否識別到紅色區(qū)域：否則循環(huán)等待，是則判斷區(qū)域是否為最大區(qū)域，否則返回等待，是則用矩形框標出中心位置，判斷中心位置所在的區(qū)域，并將位置信息通過串口發(fā)出。以上部分除了判斷所在區(qū)域外的所有代碼都可以在星瞳科技的官網(wǎng)上找到，并且官方還有配套的詳細講解。

戳這里直接進入：星瞳科技官網(wǎng)

4.1.2 對被測物體的識別

??本設計中被測物體為一個紅色小球，因此對于物體的識別主要為顏色識別，在編程中首先需要對OpenMV的紅色的閾值進行調(diào)整，打開閾值編輯器，對LAB的閾值進行調(diào)整，使二進制圖像中只有紅色區(qū)域的映像。

注：在不同的光照環(huán)境下會對顏色識別造成很大的影，所以請在穩(wěn)定的光照環(huán)境下調(diào)整閾值以及識別。

??調(diào)整好紅色閾值后，賦值LAB閾值的參數(shù)，并賦值給red_threshold，調(diào)用MicroPython函數(shù)庫中的image.find_blobs()函數(shù)，對該色域進行識別。該功能部分程序如下：

import sensor, image, time, pyb
from pyb import UART

red_threshold   = (14, 68, 11, 70, 9, 56) #紅色閾值設定

sensor.reset() # 初始化攝像頭傳感器.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 使用QVGA.
sensor.skip_frames(10) # 讓新設置生效.
sensor.set_auto_whitebal(False) # 關閉自動白平衡.
clock = time.clock() # Tracks FPS.

while(True):
    img = sensor.snapshot() # 拍照并返回圖像.
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    if blobs:
        img.draw_rectangle(blobs.rect())
        img.draw_cross(blobs.cx(), blobs.cy())

其中：
while循環(huán)之前為OpenMV初始化部分：
RGB565為彩色模式（顏色識別嘛，肯定得用彩色模式）；
QVGA為圖像大?。?20dpi * 160dpi，像素點），這個可以根據(jù)選的OpenMV的性能來選擇；
關閉白平衡：是指關閉系統(tǒng)的自動白平衡，自動白平衡會對顏色識別造成影響。

while循環(huán)內(nèi)：
image.find_blobs()函數(shù)：參數(shù)主要為6個：LAB的最大最小值（可以通過之前的閾值編輯器中得到）。
img.draw_rectangle()函數(shù)：則是用矩形框框出識函數(shù)參數(shù)的區(qū)域。
img.draw_cross(）函數(shù)：在參數(shù)位置上繪制出十字架。其中函數(shù)參數(shù)blobs.cx(), blobs.cy()：分別為blobs區(qū)域的中心x、y軸坐標。

4.1.2 尋找最大色塊區(qū)域

??在OpenMV追蹤識別的過程中，可能出現(xiàn)背景或是其他區(qū)域出現(xiàn)小面積的紅色區(qū)域，如圖所示。這會對識別造成影響，所以需要用程序過濾掉那些小的紅色區(qū)域。

??通過對識別到的紅色區(qū)域進行比較，找出所有紅色區(qū)域中最大的區(qū)域，即可避免背景中的小面積紅色區(qū)域?qū)ψR別的影響，該部分程序如下：

def find_max(blobs):
    max_size=0
    for blob in blobs:
        if blob.pixels() > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob.pixels()
    return max_blob
if blobs:
    max_blob=find_max(blobs) 

??該程序中，定義一個名為find_max()的子函數(shù)，該函數(shù)主要實現(xiàn)的功能就是尋找最大的紅色區(qū)域，在主函數(shù)中調(diào)用該函數(shù)以實現(xiàn)該功能，避免背景中的小面積紅色區(qū)域?qū)ψR別的影響。結(jié)果如圖所示。

4.1.3 判斷被測物體所在區(qū)域

??本段程序是判斷被測物體所在區(qū)域，將OpenMV拍攝到的畫面分為五個區(qū)域，分別為中心區(qū)域、左上區(qū)域、右上區(qū)域、左下區(qū)域、右下區(qū)域，分布結(jié)構如圖所示。

    x_max = 320
    x_min = 0
    x_1 = 135 #中心區(qū)域左邊界
    x_2 = 175 #中心區(qū)域右邊界
    
    y_max = 240
    y_min = 0
    y_1 = 110 #中心區(qū)域上邊界
    y_2 = 130 #中心區(qū)域下邊界
    flag = 0#位置信息標志
    if max_blob.cx()>= x_min  and max_blob.cx() <= 160 and\
       max_blob.cy() >= 120 and max_blob.cy() <= y_max :
            flag = 1
    if max_blob.cx()>=160 and max_blob.cx() <= x_max and\
       max_blob.cy() >=120 and max_blob.cy() <= y_max :
            flag = 2
   if max_blob.cx()>= x_min and max_blob.cx() <= 160 and \
      max_blob.cy() >= y_min and max_blob.cy() <= 120 :
            flag = 3
  if max_blob.cx()>= 160 and max_blob.cx() <= x_max and \
     max_blob.cy() >= y_min and max_blob.cy() <= 120 :
            flag = 4
  if max_blob.cx()>= x_1 and max_blob.cx() <= x_2 and \
     max_blob.cy() >= y_1 and max_blob.cy() < =y_2 :
            flag = 5

??本部分程序邏輯為先判斷被測物體的中心位置是否在左上區(qū)域，如果在則標志位flag被賦值為1，否則為不變（初始值為0），判斷被測物體的中心位置是否在右上區(qū)域，如果在則標志位flag被賦值為2，否則為不變，判斷被測物體的中心位置是否在左下區(qū)域，如果在則標志位flag被賦值為3，否則為不變，判斷被測物體的中心位置是否在右下區(qū)域，如果在則標志位flag被賦值為4，否則為不變，判斷被測物體的中心位置是否在中心區(qū)域，如果在則標志位flag被賦值為5，否則為不變。流程圖如圖所示。

4.1.5 串口發(fā)送數(shù)據(jù)

??本部分主要介紹串口發(fā)送數(shù)據(jù)給STM32的程序，發(fā)送的數(shù)據(jù)則是上一部分判斷物體中心位置所在區(qū)域的標志位，主要使用uart.write（）函數(shù)來實現(xiàn)本功能。該函數(shù)為封裝好的庫函數(shù)，直接調(diào)用即可，部分程序如下：

import pyb
from pyb import UART
uart = UART(3, 115200)  #串口3初始化，波特率115200
while(True):
output_str="%d" %flag #方式1
    print('you send:',output_str) 
    uart.write(output_str+'\r\n')

4.2 STM32部分軟件功能的實現(xiàn)

4.2.1 整體邏輯分析

??首先對STM32部分實現(xiàn)功能的整體邏輯進行分析，首先進行系統(tǒng)時鐘的初始化，確保STM32的時鐘周期正常運行。其次中斷優(yōu)先級的初始化，本程序中主要用到了串口1的接收中斷，所以只需要配置串口1的中斷優(yōu)先級。然后進行串口1的初始化，確保串口1可以正常的接收數(shù)據(jù)。而后進行定時器3通道1以及通道2的初始化，確?？梢允蛊漭敵鯬WM波控制舵機旋轉(zhuǎn)。舵機回歸初始位置，能夠使裝置上電后，舵機回到初始位置。最后判斷串口是否接收到數(shù)據(jù)，如果串口接收到數(shù)據(jù)，則進入串口中斷，執(zhí)行相應的程序。反之，則進行等待。整體流程圖如圖所示。其次在使用串口接收OpenMV發(fā)來的數(shù)據(jù)、通過定時器輸出PWM波的功能進行獨立的分析。

4.2.2 串口接收數(shù)據(jù)

??本部分程序主要為串口初始化，以及串口中斷函數(shù)的編寫，主要實現(xiàn)STM32通過串口1 接收OpenMV發(fā)送來的數(shù)據(jù)。當接收到數(shù)據(jù)時，STM32的串口1接收完成位USART_IT_RXNE會被置1。進入串口1中斷，運行串口中斷內(nèi)的程序。使用庫函數(shù)編程，部分程序如下。

//串口1時鐘使能：
	RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA,ENABLE);
	RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1,ENABLE);
//串口1引腳配置：
	GPIO_InitStructure.GPIO_Pin=GPIO_Pin_9;//TX串口輸出PA9
	GPIO_InitStructure.GPIO_Speed=GPIO_Speed_50MHz;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Mode=GPIO_Mode_AF_PP;	 //復用推挽輸出
	GPIO_Init(GPIOA,&GPIO_InitStructure);  
	GPIO_InitStructure.GPIO_Pin=GPIO_Pin_10;//RX	串口輸入PA10
	GPIO_InitStructure.GPIO_Mode=GPIO_Mode_IN_FLOATING; //模擬輸入
	GPIO_Init(GPIOA,&GPIO_InitStructure); /*初始化GPIO*/
//串口1初始化設置：
	USART_InitStructure.USART_BaudRate = bound;//波特率設置
	USART_InitStructure.USART_WordLength = USART_WordLength_8b; 
	USART_InitStructure.USART_StopBits = USART_StopBits_1; 
	USART_InitStructure.USART_Parity = USART_Parity_No;//無奇偶校驗位
	USART_InitStructure.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx;	
	USART_Init(USART1,&USART_InitStructure); //初始化串口1
	USART_Cmd(USART1, ENABLE);  //使能串口1 
//中斷優(yōu)先級配置：
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = USART1_IRQn;//串口1中斷通道
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority=3;//搶占優(yōu)先級3
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority =3;		//子優(yōu)先級3
	NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE; 
	NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);	//根據(jù)指定的參數(shù)初始化VIC寄存器

4.2.3 定時器輸出PWM波

??本部分程序主要為定時器3通道1和通道2的初始化，并使用STM32的固件庫中函數(shù)TIM_SetCompare1(TIM_TypeDef* TIMx,uint16_t Compare1)輸出PWM波，使舵機旋轉(zhuǎn)。該函數(shù)有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)為定時器號，第二個參數(shù)為占空比的參數(shù)。部分程序如下。

//使能定時器3的時鐘：
	RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOC,ENABLE);
	RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM3,ENABLE);
	RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO,ENABLE);
//配置定時器3的引腳：
	GPIO_InitStructure.GPIO_Pin=GPIO_Pin_7;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Speed=GPIO_Speed_50MHz;
	GPIO_InitStructure.GPIO_Mode=GPIO_Mode_AF_PP;//復用推挽輸出
	GPIO_Init(GPIOC,&GPIO_InitStructure);
	GPIO_PinRemapConfig(GPIO_FullRemap_TIM3,ENABLE);
//初始化定時器3的基本配置：
	TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_Period=per;   //自動裝載值
	TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_Prescaler=psc; //分頻系數(shù)
	TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_ClockDivision=TIM_CKD_DIV1;
	TIM_TimeBaseInitStructure.TIM_CounterMode=TIM_CounterMode_Up; 
	TIM_TimeBaseInit(TIM3,&TIM_TimeBaseInitStructure);	
//初始化輸出比較通道2：
	TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode=TIM_OCMode_PWM1;
	TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity=TIM_OCPolarity_Low;
	TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState=TIM_OutputState_Enable;
	TIM_OC2Init(TIM3,&TIM_OCInitStructure); //輸出比較通道2初始化
//使能定時器3：
	TIM_OC2PreloadConfig(TIM3,TIM_OCPreload_Enable); 
	TIM_ARRPreloadConfig(TIM3,ENABLE);//使能預裝載寄存器
	TIM_Cmd(TIM3,ENABLE); //使能定時器

4.2.4 控制舵機旋轉(zhuǎn)

??舵機旋轉(zhuǎn)角度主要是由占空比決定，所以通過傳遞給函數(shù)TIM_SetCompareX()的參數(shù)即可控制舵機旋轉(zhuǎn)的角度，編程思路在STM32接收到OpenMV發(fā)送的數(shù)據(jù)后，進入串口中斷，在串口中斷函數(shù)內(nèi)編寫控制舵機旋轉(zhuǎn)的程序，接收到的數(shù)據(jù)分為5種情況，即接收到被測物體所在的區(qū)域信息：1、2、3、4、5分別對應左上、右上、左下、右下、中心五個區(qū)域。接收到不同的標志位信息進行不同的動作。流程如圖所示。

??同時防止舵機追蹤時出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)角度過大，可通過軟件進行限制，部分程序如下：

		Data=USART_ReceiveData(USART1); //讀取接收到的數(shù)據(jù)	
		switch (Data)
		{
			case '1':Variable_X( 1 ); Control_X (pwm_x);
                     Variable_Y( 0 ); Control_Y (pwm_y);break;
			case '2': Variable_X( 0 ); Control_X (pwm_x);
                      Variable_Y( 0 ); Control_Y (pwm_y);break;
			case '3': Variable_X( 1 ); Control_X (pwm_x);
                      Variable_Y( 1 ); Control_Y (pwm_y);break;
			case '4': Variable_X( 0 ); Control_X (pwm_x);
                      Variable_Y( 1 ); Control_Y (pwm_y);break;
			case '5':break;	
       }

??以上程序中，定義了Variable_X( )、Variable_Y( )兩個子函數(shù)，子函數(shù)中有兩個參數(shù)：0和1 ，主要實現(xiàn)對x、y軸舵機參數(shù)的減小和增加。同時在兩個子函數(shù)中加入if語句，當舵機旋轉(zhuǎn)參數(shù)增加到一定時，保持固定不變。同理減小到一定值時，也固定保持不變。以Variable_X( )子函數(shù)為例，部分程序如下：

unsigned int Variable_X(unsigned char flag)
{
	if (flag == 1)
	{
		pwm_x += para; 
		if (pwm_x >18600)     //x軸的左邊界
			pwm_x = 18600 ;
	}
	else 
	{
		pwm_x -= para;
		if (pwm_x <17600)   //x軸的右邊界
			pwm_x = 17600;
	}
	return pwm_x;
}

??其中，para代表著x、y軸兩個舵機每次旋轉(zhuǎn)的角度，通過宏定義，在調(diào)試過程中修改宏定義即可。

5. 總結(jié)

??到這里呢，就算是把我做畢設時的思路寫了下來，也是我寫畢業(yè)論文的思路，總體來說，我在實現(xiàn)追蹤的功能上取巧了，只是能實現(xiàn)簡單的、“粗糙的” 追蹤目標，而沒有使用PID控制，也歡迎大家使用PID控制去實現(xiàn)追蹤的效果，大概的思路差不多：在OpenMv的部分，在識別到目標后，返回物體中心點的橫縱坐標的值，通過串口發(fā)給Stm32，32在收到數(shù)據(jù)后與圖像的中心點坐標進行比較（我用的是320*240，那么中心點坐標就是160,120），將二者的差值作為參數(shù)，通過PID控制舵機旋轉(zhuǎn)，可以更加準確跟快速的對目標進行追蹤。

另：歡迎大家給出寶貴的意見！

6. 第一次補充（2022.3.12）

6.1 PID控制追蹤

??本次補充的內(nèi)容為：添加了使用PID控制進行動態(tài)追蹤，相比于之前的只是用來比例控制（P）更加的穩(wěn)定和絲滑，這里我就不擴展介紹PID了，感興趣的或是不太了解的小伙伴可以自己去B站搜索一下，那里大佬們講的通俗易懂更好理解一些。

6.2 PID控制代碼部分

??依舊分為兩部分：OpenMV的代碼和STM32的代碼

6.2.1 OpenMV代碼

??相比于之前的OpenMV的代碼，改動的部分僅僅為將串口傳遞的“區(qū)域信息”改為“被測物體中心點的x、y軸坐標”。

   ...
   x = max_blob.cx()
   y = max_blob.cy()
   ...
   output_str="%d,%d,%dE" %(x,y,flag) #方式1
   uart.write(output_str)

其中：
x: 表示為被測物體的中心點x軸坐標
y: 表示為被測物體的中心點y軸坐標
, : 為英文下的逗號，作為數(shù)據(jù)間的分隔符
flag：為標志位，取值為0,1,2；

E: 表示數(shù)據(jù)幀的結(jié)束，可以以任何字符作為結(jié)束，本代碼中以’E’為例

6.2.2 STM32代碼

??主要改動為：對串口接收到的數(shù)據(jù)幀處理、PID控制部分
（1）數(shù)據(jù)幀處理

if(str[i-1] == 'E')
{
	for(i = 0;str[i] != 'E';i++ )
	{	
		if(str[i]  ==  ',' )
		{	
			if(number_flag ==  0)
			{
				x_long  = j; // x的位數(shù)
			}
			else if (number_flag ==  1)
			{
				y_long = j; // y的位數(shù)
			}
			number_flag ++;
			j = 0;
		}
		else
		{
			if(number_flag == 0)
			{
				x_array[j] = str[i] -'0';
				j++;
			}
			else if(number_flag == 1)
			{
				y_array[j] = str[i] -'0';
				j++;
			}
			else if(number_flag == 2)
			{
				RED_flag = str[i] - '0';
			}
		}

	}
	if(RED_flag == 1)
	{
		switch(x_long)
		{
			case 1 : x_location = x_array[0]; break ;
			case 2 : x_location = x_array[0]*10 + x_array[1]; break ;
			case 3 : x_location = x_array[0]*100 + x_array[1]*10 + x_array[2]; break ;
			default: break ;
		}
		switch(y_long)
		{
			case 1 : y_location = y_array[0]; break ;
			case 2 : y_location = y_array[0]*10 + y_array[1]; break ;
			case 3 : y_location = y_array[0]*100 + y_array[1]*10 + y_array[2]; break ;
			default: break ;	
		}
	PID_realize(x_location,y_location); // pid控制
	Control_X(pwm_x); // 輸出x軸PWM
	Control_Y(pwm_y); // 輸出y軸PWM
	}
	else
	{
		PID_init(); 
	}	
	i = 0;	

（2）PID參數(shù)初始化部分

	pid_x.Set=160.0; // 圖像x軸的中心位置  本代碼對應OpenMV使用QVGA格式（320*240）所以為160，視情況更改
	pid_x.Actual=0.0;
	pid_x.err=0.0;
	pid_x.err_last=0.0;
	pid_x.err_next=0.0;

	pid_y.Set=120.0;// 圖像y軸的中心位置 
	pid_y.Actual=0.0;
	pid_y.err=0.0;
	pid_y.err_last=0.0;
	pid_y.err_next=0.0;

	Kp=KP; // 使用宏定義，參數(shù)整定直接對pid.h中的宏定義進行修改即可
	Ki=KI; //同上
	Kd=KD; //同上

（3）PID控制部分

	pid_x.Actual = x;
	pid_x.err = pid_x.Set - pid_x.Actual;
	float increment_x = Kp*(pid_x.err-pid_x.err_next)+Ki*pid_x.err+Kd*(pid_x.err-2*pid_x.err_next+pid_x.err_last);
	pwm_x -=(int)increment_x;
	if(pwm_x >= 18500)  // 限制x軸舵機的臨界值
		pwm_x = 18500;
	else if(pwm_x <=17700)
		pwm_x = 17700;

	pid_x.err_last = pid_x.err_next;
	pid_x.err_next = pid_x.err;

	pid_y. Actual = y;
	pid_y.err = pid_y.Set - pid_y.Actual;
	float increment_y = Kp*(pid_y.err-pid_y.err_next)+Ki*pid_y.err+Kd*(pid_y.err-2*pid_y.err_next+pid_y.err_last);
	pwm_y += (int)increment_y;
	
	if(pwm_y >= 19100) // 限制y軸舵機的臨界值
		pwm_y = 19100;
	else if(pwm_y <=18300)
		pwm_y = 18300;
		
	pid_y.err_last=pid_y.err_next;
	pid_y.err_next=pid_y.err;

6.3 第一次補充總結(jié)

??本來在最初準備做這個畢設的時候，就是準備使用PID進行追蹤的，后來因為時間的原因，取巧只使用比例控制，這次用PID實現(xiàn)了，也算是完成了當時的一個小小的心愿吧。
??最后希望希望諸君共勉吧，哦對了，在寫PID代碼的時候，我突然想到可以在openmv部分加上人臉識別，然后實現(xiàn)追蹤人臉的效果，哈哈哈哈這個我就不一定什么時候做了，算是留一個小小的坑吧，希望以后的我會給這個坑填上。

7. 第二次補充（2022.10.22）

??本次補充內(nèi)容為硬件部分更改為PCB，代碼部分優(yōu)化了OpenMV部分代碼，MCU從STM32F103ZET6替換為STM32F103C8T6，程序部分進行修改和優(yōu)化。加之3D打印的支架，整體較之前更加小巧美觀。

7.1 硬件部分

7.1.1主控PCB

??之前的洞洞板更改為PCB，整體部分看起來更加簡潔，更加小巧，而且將主控從STM32F103ZET6系統(tǒng)板替換為STM32F103C8T6最小系統(tǒng)板，大幅降低成本，除了openmv之外，剩下的器件所有加起來用不到100塊，openmv4 H7官方價格429元，閑魚250-300之間，若是只用openmv做畢設后續(xù)不準備再用了，推薦在閑魚上（或是其他二手途徑），若是過后還準備繼續(xù)深入的了解，我建議在官網(wǎng)上買，若是預算比較充足可以購買H7 plus。主控PCB尺寸：4.8cm*7.48。
PCB示意圖：

實物圖片：

焊接后：

7.1.2 補光板PCB

??為了更準確的識別和追蹤，在不穩(wěn)定的光源下進行補光。
??PCB示意圖：

??實物圖：

7.1.3OPENMV串口擴展板

??主要是連接openmv的串口RX、TX引腳和5v和GND引腳，方便走線。
??PCB示意圖：

7.2 代碼部分

??此次改動追蹤部分使用PID控制，不再使用最開始的分區(qū)域的開環(huán)控制。

7.2.1 openmv部分

??Openmv代碼進行優(yōu)化，去除中間區(qū)域，取消flag = 2 的狀態(tài)。

   ...
   x = max_blob.cx()
   y = max_blob.cy()
   ...
   output_str="%d,%d,%dE" %(x,y,flag) #方式1
   uart.write(output_str)

其中：
x: 表示為被測物體的中心點x軸坐標
y: 表示為被測物體的中心點y軸坐標
, : 為英文下的逗號，作為數(shù)據(jù)間的分隔符
flag：為標志位，取值為0,1；

E: 表示數(shù)據(jù)幀的結(jié)束，可以以任何字符作為結(jié)束，本代碼中以’E’為例。

7.2.2 stm32部分

??由于主控從STM32F103ZET6系統(tǒng)板替換為STM32F103C8T6最小系統(tǒng)板，所以串口和的控制舵機輸出pwm的定時器引腳映射更改：PC6\PC7 ->PA6\PA7，pid部分代碼進行部分優(yōu)化，pid參數(shù)重新整定。新版pid代碼與舊版的pid代碼（zet6）改動并不算大，整體控制感興趣的小伙伴可以自行進行修改。

7.2.3 3D建模

??通過3d打印openmv支架和舵機支架。
??openmv支架：

??舵機支架：

7.4 演示與購買

7.4.1 演示

7.4.2 購買

（1）新版全家桶：【全家桶】基于STM32及OpenMV的云臺追蹤裝置（新版）
??全家桶包含：PCB、3D建模、新版PID代碼（STM32F103C8T6）、加上贈送的一些資料：參考論文（論文為舊版設計的論文）、外文文獻、外文翻譯等等。

（2）新版pid代碼：【代碼】基于STM32及OpenMV的云臺追蹤裝置（新版）
??新版PID代碼的主控為STM32F103C8T6，適用于新版的PCB，不適用舊版的洞洞板設計，新版pid代碼與舊版的pid代碼（zet6）改動并不算大，感興趣的小伙伴可以自行修改。

7.5 第二次補充總結(jié)

??本以為第二次補充會是對人臉進行追蹤，沒想到是更新了硬件，不過用洞洞板確實是比較麻煩，走線看起來還特別的亂，pcb看起來就好太多太多了；主控的話，從zet6替換為c8t6，成本大幅降低，尺寸也大幅降低，當然哈，性能絲毫不受影響；本來我是準備直接使用c8t6芯片，不使用最小系統(tǒng)板的，但是考慮到可能有的小伙伴沒辦法完好無損的焊上LQFP48封裝，所以最后選擇了最小系統(tǒng)板；整體而言，新版設計較舊版的更加的容易復刻，不能說是有手就行，只要是多少用點心，想把畢設做出來，就肯定能復刻出來。
??下一次補充我還是打算做人臉的追蹤，有可能會單獨出一篇博文簡紹。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-408391.html

到了這里，關于【畢業(yè)設計】基于STM32及OpenMV的云臺追蹤裝置的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！