目录

1. 引言
2. 项目背景
3. 环境准备
   • 硬件准备
   • 软件安装与配置
4. 系统设计
   • 系统架构
   • 关键技术
5. 代码示例
   • 摄像头图像采集与处理
   • 路径规划算法实现
   • 实时视觉障碍物检测
   • 电机控制与执行
6. 应用场景
7. 结论

1. 引言

无人驾驶技术是当前自动化和人工智能领域的热门课题之一，涉及到复杂的感知、决策和控制过程。基于STM32的无人驾驶汽车系统是一个极具挑战性的项目，它要求STM32处理路径规划、视觉识别以及车辆的实时控制。本项目将结合路径规划算法、障碍物检测和视觉识别技术，构建一个自主导航的无人驾驶汽车系统。

2. 项目背景

在无人驾驶系统中，车辆需要能够自主感知环境、识别道路和障碍物，并规划合理的路径进行行驶。通常，这类系统依赖于高性能的嵌入式计算平台，但在一些轻量级或成本敏感的应用场景中，低功耗的STM32微控制器可以提供有效的解决方案。通过结合视觉传感器、超声波传感器以及路径规划算法，STM32可以在小型无人驾驶项目中发挥作用。

3. 环境准备

硬件准备

• STM32开发板：STM32F407或类似微控制器
• OV7670摄像头模块：用于捕捉道路图像
• 超声波传感器（HC-SR04）：用于障碍物检测
• DC电机和电机驱动模块（L298N）：用于控制车轮运动
• 红外传感器：用于检测道路标线
• 电池：为系统供电

软件安装与配置

1. Keil uVision：用于编写和编译代码。
2. STM32CubeMX：用于配置STM32的引脚和外设。
3. OpenCV：用于处理摄像头图像，进行视觉识别。
4. ST-Link Utility：用于将编译好的代码下载到STM32开发板中。

步骤：

1. 下载并安装Keil uVision。
2. 下载并安装STM32CubeMX。
3. 配置OpenCV用于视觉识别与图像处理。
4. 下载并安装ST-Link Utility。

4. 系统设计

系统架构

无人驾驶汽车系统分为三个主要模块：

1. 视觉识别与路径规划模块：通过摄像头捕捉道路图像，利用OpenCV进行道路边缘检测和障碍物识别，同时实现路径规划。
2. 传感器数据采集模块：通过超声波传感器检测前方障碍物，辅助路径规划决策。
3. 车辆控制模块：根据路径规划结果控制电机，调整车辆的速度和方向。

关键技术

• 图像处理与识别：使用OpenCV对摄像头捕获的图像进行处理，包括道路识别、车道线检测和障碍物识别。
• 路径规划算法：结合障碍物检测数据和视觉信息，通过简单的基于规则的路径规划算法（或A*算法）进行路径选择。
• 实时控制：通过STM32对电机的实时控制，实现自动驾驶车辆的运动与避障。

5. 代码示例

摄像头图像采集与处理

#include "camera.h"

// 初始化摄像头模块
void Camera_Init(void) {
    // 配置I2C和GPIO用于摄像头通信
    Camera_I2C_Init();
    Camera_GPIO_Init();
    
    // 初始化摄像头
    Camera_Init_OV7670();
}

// 捕获道路图像
void Capture_Image(uint8_t *image_data) {
    Camera_Capture(image_data);  // 从摄像头模块捕获图像数据
}

在PC端进行道路识别和边缘检测：

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头捕获图像
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    
    # 显示检测结果
    cv2.imshow("Edges", edges)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

路径规划算法实现

在STM32上执行路径规划算法可以基于简单的避障逻辑，使用超声波传感器进行障碍物检测并调整运动方向。

// 初始化超声波传感器
void Ultrasonic_Init(void) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();
    
    // 配置超声波触发引脚
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_1;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
    
    // 配置超声波回声引脚
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_2;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_INPUT;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
}

// 读取超声波传感器数据
uint32_t Read_Ultrasonic(void) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_SET);  // 触发超声波
    HAL_Delay(10);  // 10微秒脉冲
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_RESET);
    
    while (HAL_GPIO_ReadPin(GPIOA, GPIO_PIN_2) == GPIO_PIN_RESET);  // 等待回声
    uint32_t start_time = HAL_GetTick();
    
    while (HAL_GPIO_ReadPin(GPIOA, GPIO_PIN_2) == GPIO_PIN_SET);  // 回声返回
    uint32_t end_time = HAL_GetTick();
    
    uint32_t distance = (end_time - start_time) * 340 / 2;  // 计算距离
    return distance;
}

// 简单避障与路径规划
void Path_Planning(void) {
    uint32_t distance = Read_Ultrasonic();
    
    if (distance < 30) {
        // 障碍物距离小于30cm，调整路径
        Motor_Turn_Left();
    } else {
        Motor_Forward();  // 前方无障碍物，继续前进
    }
}

实时视觉障碍物检测

import cv2

def detect_obstacle(frame):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用阈值分割检测障碍物
    _, thresholded = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 找到轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 过滤和显示障碍物
    for cnt in contours:
        if cv2.contourArea(cnt) > 500:  # 过滤小面积噪声
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    return frame

# 捕获摄像头图像并检测障碍物
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 调用障碍物检测函数
    frame = detect_obstacle(frame)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("Obstacle Detection", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

电机控制与执行

// 初始化电机
void Motor_Init(void) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    __HAL_RCC_GPIOB_CLK_ENABLE();
    
    // 配置电机引脚
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_0 | GPIO_PIN_1;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    HAL_GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStruct);
}

// 电机前进
void Motor_Forward(void) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_0, GPIO_PIN_SET);
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_RESET);
}

// 电机左转
void Motor_Turn_Left(void) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_0, GPIO_PIN_RESET);
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_SET);
}

6. 应用场景

• 自主小车项目：应用于学校或科研的自动驾驶小车项目，结合路径规划和视觉处理，实现自主导航。
• 智能物流运输：在仓库或工业环境中，实现小型无人驾驶运输车，用于货物运输和避障。
• 智能农业设备：用于农业自动化系统，实现无人驾驶设备的导航和作业。

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7. 结论

基于STM32的无人驾驶汽车系统，通过结合路径规划、视觉识别和实时控制，可以实现自主导航和避障功能。尽管STM32的计算能力有限，但通过合理的算法设计和硬件优化，可以在小型无人驾驶车辆项目中发挥作用。未来，结合更多传感器和更复杂的算法，无人驾驶系统将能更好地适应复杂的环境和任务。