比赛获奖的武林秘籍:05 电子计算机类比赛国奖队伍技术如何分工和学习内容
摘要
本文主要介绍了在电子计算机类比赛中技术层面上的团队分工和需要学习的内容,分为了嵌入式硬件、嵌入式软件、视觉图像处理、机械、上位机软件开发和数据分析等六个方向,并结合自身经历给出相关建议。
正文
有些小伙伴在组队完成后,常常不确定下一步该学习什么,或者如何与队友分配学习任务以便完成比赛作品。为此,作为学姐,我特别整理了一份指南,列出了不同方向团队成员所需的必备技能。这份指南将帮助你们更好地规划团队的学习任务,确保每个成员都能在比赛中发挥出自己的最佳水平。还不知道怎么规划学习路线的同学,还不赶快来抄作业!!!
硬件方向
首先是硬件方向的成员:
- 1.能够完成基本运算放大电路、滤波电路、电压比较电路、DCDC 电路、电驱驱动电路、MCU 外围电路设计;
- 2.会使用常用的 NI Multisim 14.0,Proteus 8 Professional,LTspice 等电路仿真软件;
- 3.能够通过阅读数据手册,快速搭建电路;
- 4.会使用示波器、信号发生器、逻辑分析仪、电子负载、万用表等常用仪表;
- 5.通过阅读论文、查阅资料等方式快速搭建电路。
嵌入式软件方向
接下来时嵌入式软件方向应该学会的内容:
- 1.熟悉一款或多款单片机,熟练掌握 GPIO、外部中断,ADC 模数转换,定时器,dma 数据传输、通信协议(IIC,IIIC,SPI,串行总线(rs485,rs232,rs422,全双工,半双工,单工,智能卡,can 总线),单总线通信,usb,usb2.0,usb3.0,网络协议接口)等外设应用;
- 2.熟练应用 C 语言,会使用 IDE 中基本的调试方法,包括程序编译与一键下载、单步执行、逐行执行、跳出函数、断点、执行到光标行、外设寄存器状态查看、变量监测、内存查看、逻辑分析、Debug Viewer、系统分析、Event Recorder 调试、代码时间统计、命令窗口、工具箱的使用等;
- 3.掌握至少一种 RTOS 的使用方法,包括任务创建,任务调度,消息队列,信号量,互斥组,任务同步,内存管理,Tracealyzer 调试追踪等;
- 4.了解基本的常用通信协议,包括 modbus、zigbee、蓝牙等;
- 5.会使用基本调试软件,包括:Event Recorder+MDK、逻辑分析 Kingst、mcuISP 串口助手、ST-LINK Utility、NetAssist 网络调试、STM32CubeMonitor 内存监测、SecureCRT、MobaXterm、whbots PID 调试工具、usb2s 调试工具、字库制作软件、putty 远程连接工具、balenaEtcher 镜像烧录工具、CVSP Driver 虚拟串口工具、UltraISO 镜像烧录工具等;
- 6.熟练使用常见电子模块:OLED 屏幕,DTH11 温湿度传感器,LM75 温度传感器,MPU6050,LCD1206,L298N,步进电机,超声波测距,SD 卡,OV7670 摄像头,串口屏,舵机,继电器,HC05 蓝牙,NRF24L01 单片射频收发模块,霍尔传感器,无刷直流电机,AD 模数转换模块(SPI),遥感模块等。
- 7.能理解信号的时序关系,根据数据手册写驱动程序。
视觉方向
其次是视觉方向的成员:
- 1.可以应用 OpenCV 库实现图像变换(空域与频域、几何变换、色度变换、尺度变换)、图像增强(灰度变换增强、直方图增强、图像平滑/降噪图像(边缘)锐化)、纹理分析(取骨架、连通性)、图像分割(阈值分割、基于边界分割、Hough 变换、分水岭分割)、图像特征提取(几何特征、形状特征、幅值特征、颜色特征、直方图特征、局部二值模式( LBP)特征)、模式识别、目标追踪等;
- 2.可以在一款或者多款 MPU 上部署图像处理算法;
- 3.对数字图像处理理论基础、计算机视觉理论基础有了解;
- 4.可以使用 Sklearn 库、Pytorch 框架等机器学习框架实现视觉特征提取及特征处理;
- 5.会使用专用于图像处理的单片机(K210、OpenMV 等)以及一些在线模型训练平台。
机械方向
针对学习机械方向的成员来说,对于制作非机器人或运动类项目来说,要求比较简单:
- 1.会使用 SW、NX 等软件进行基本 3D 建模及运动仿真;
- 2.会使用 RobotArt、Robcad、Webots 等基本机器人仿真软件;
- 3.会使用 3D 切片软件及 3D 打印机;
- 4.会使用 ANSYS 软件进行有限元分析等;
上位机软件方向:
- 1.会使用 PyQT 等 UI 框架进行基本界面设计;
- 2.会使用基本的多线程、多进程、多协程创建及相关通信机制;
- 3.可以利用串口协议库、USB 协议库与下位机完成通信;
- 4.可以对下位机发送的数据进行基本的信号处理;
- 5.可以使用阿里云 studio、kivy 等进行简单 app 开发;
数据分析方向:
- 1.可以使用 Matlab、SPSS、Python、Origin 等对实验结果进行分析比较、图形化结果展示;
- 2.可以使用常见的机器学习、深度学习框架对数据使用分类、拟合、回归、决策树、随机森林等算法;
以上六大方向,基本上就是我们整个团队需要去学习的六大部分,希望大家之后在组队打比赛分配任务时,可以做到心中有数哦。更多详细内容可以点击我的博客,查看原文!
原文链接
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