基于STM32和人工智能的自动驾驶小车系统

目录

1. 引言
2. 环境准备
3. 自动驾驶小车系统基础
4. 代码实现：实现自动驾驶小车系统
   • 4.1 数据采集模块
   • 4.2 数据处理与分析
   • 4.3 控制系统
   • 4.4 用户界面与数据可视化
5. 应用场景：自动驾驶应用与优化
6. 问题解决方案与优化
7. 收尾与总结

1. 引言

随着人工智能和嵌入式系统技术的发展，自动驾驶技术在交通、物流等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何在stm32嵌入式系统中结合人工智能技术实现一个自动驾驶小车系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

• 开发板：stm32f407 discovery kit
• 调试器：st-link v2或板载调试器
• 超声波传感器：用于距离测量和避障
• 红外传感器：用于线路跟踪
• 摄像头模块：用于图像识别
• 电机驱动模块：如l298n，用于控制电机
• 直流电机：用于驱动小车
• 显示屏：如tft lcd显示屏
• 按键或旋钮：用于用户输入和设置
• 电源：12v或24v电源适配器

软件准备

• 集成开发环境（ide）：stm32cubeide或keil mdk
• 调试工具：stm32 st-link utility或gdb
• 库和中间件：stm32 hal库、tensorflow lite
• 人工智能模型：用于图像识别和路径规划

安装步骤

1. 下载并安装 stm32cubemx
2. 下载并安装 stm32cubeide
3. 配置stm32cubemx项目并生成stm32cubeide项目
4. 安装必要的库和驱动程序
5. 下载并集成 tensorflow lite 库

3. 自动驾驶小车系统基础

控制系统架构

自动驾驶小车系统由以下部分组成：

• 数据采集模块：用于采集环境数据（距离、图像、线路等）
• 数据处理与分析：使用人工智能算法对采集的数据进行分析和路径规划
• 控制系统：根据分析结果控制电机驱动小车
• 显示系统：用于显示小车状态和路径信息
• 用户输入系统：通过按键或旋钮进行设置和调整

功能描述

通过超声波传感器、红外传感器和摄像头采集环境数据，并使用人工智能算法进行分析和路径规划，控制电机驱动小车自动行驶和避障。用户可以通过按键或旋钮进行设置，并通过显示屏查看小车状态和路径信息。

4. 代码实现：实现自动驾驶小车系统

4.1 数据采集模块

配置超声波传感器
使用stm32cubemx配置gpio和tim接口：

打开stm32cubemx，选择您的stm32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的gpio和tim引脚，设置为输入模式。
生成代码并导入到stm32cubeide中。

代码实现

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define trig_pin gpio_pin_0
#define echo_pin gpio_pin_1
#define gpio_port gpioa

tim_handletypedef htim2;

void gpio_init(void) {
    __hal_rcc_gpioa_clk_enable();

    gpio_inittypedef gpio_initstruct = {0};
    gpio_initstruct.pin = trig_pin;
    gpio_initstruct.mode = gpio_mode_output_pp;
    gpio_initstruct.pull = gpio_nopull;
    gpio_initstruct.speed = gpio_speed_freq_low;
    hal_gpio_init(gpio_port, &gpio_initstruct);

    gpio_initstruct.pin = echo_pin;
    gpio_initstruct.mode = gpio_mode_input;
    gpio_initstruct.pull = gpio_nopull;
    hal_gpio_init(gpio_port, &gpio_initstruct);
}

void tim_init(void) {
    __hal_rcc_tim2_clk_enable();

    tim_clockconfigtypedef sclocksourceconfig = {0};
    tim_masterconfigtypedef smasterconfig = {0};

    htim2.instance = tim2;
    htim2.init.prescaler = 84 - 1;
    htim2.init.countermode = tim_countermode_up;
    htim2.init.period = 0xffff;
    htim2.init.clockdivision = tim_clockdivision_div1;
    hal_tim_base_init(&htim2);

    sclocksourceconfig.clocksource = tim_clocksource_internal;
    hal_tim_configclocksource(&htim2, &sclocksourceconfig);
    hal_tim_base_start(&htim2);
}

uint32_t read_ultrasonic_distance(void) {
    uint32_t local_time = 0;
    hal_gpio_writepin(gpio_port, trig_pin, gpio_pin_set);
    hal_delay(10);
    hal_gpio_writepin(gpio_port, trig_pin, gpio_pin_reset);

    while (!(hal_gpio_readpin(gpio_port, echo_pin)));
    while (hal_gpio_readpin(gpio_port, echo_pin)) {
        local_time++;
        hal_delay(1);
    }
    return local_time;
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    gpio_init();
    tim_init();

    uint32_t distance;

    while (1) {
        distance = read_ultrasonic_distance();
        hal_delay(100

配置红外传感器
使用stm32cubemx配置gpio接口：

打开stm32cubemx，选择您的stm32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的gpio引脚，设置为输入模式。
生成代码并导入到stm32cubeide中。

代码实现

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define ir_sensor_pin gpio_pin_2
#define gpio_port gpioa

void gpio_init(void) {
    __hal_rcc_gpioa_clk_enable();

    gpio_inittypedef gpio_initstruct = {0};
    gpio_initstruct.pin = ir_sensor_pin;
    gpio_initstruct.mode = gpio_mode_input;
    gpio_initstruct.pull = gpio_nopull;
    hal_gpio_init(gpio_port, &gpio_initstruct);
}

uint8_t read_ir_sensor(void) {
    return hal_gpio_readpin(gpio_port, ir_sensor_pin);
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    gpio_init();

    uint8_t ir_state;

    while (1) {
        ir_state = read_ir_sensor();
        hal_delay(1000);
    }
}

配置摄像头模块
使用stm32cubemx配置spi或i2c接口：

打开stm32cubemx，选择您的stm32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的spi或i2c引脚，设置为相应的通信模式。
生成代码并导入到stm32cubeide中。

代码实现

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "camera.h"

void camera_init(void) {
    // 初始化摄像头模块
}

void camera_capture_image(uint8_t* image_buffer) {
    // 捕获图像数据
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    camera_init();

    uint8_t image_buffer[image_size];

    while (1) {
        camera_capture_image(image_buffer);
        hal_delay(5000);  // 每5秒捕获一次图像
    }
}

4.2 数据处理与分析

集成tensorflow lite进行数据分析
使用stm32cubemx配置必要的接口，确保嵌入式系统能够加载和运行tensorflow lite模型。

代码实现

#include "tensorflow/lite/c/common.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
#include "model_data.h"  // 人工智能模型数据

namespace {
    tflite::microerrorreporter micro_error_reporter;
    tflite::microinterpreter* interpreter = nullptr;
    tflitetensor* input = nullptr;
    tflitetensor* output = nullptr;
    constexpr int ktensorarenasize = 2 * 1024;
    uint8_t tensor_arena[ktensorarenasize];
}

void ai_init(void) {
    tflite::initializetarget();

    static tflite::micromutableopresolver<10> micro_op_resolver;
    micro_op_resolver.addfullyconnected();
    micro_op_resolver.addsoftmax();

    const tflite::model* model = tflite::getmodel(model_data);
    if (model->version() !=
    if (model->version() != tflite_schema_version) {
        tf_lite_report_error(&micro_error_reporter,
                             "model provided is schema version %d not equal "
                             "to supported version %d.",
                             model->version(), tflite_schema_version);
        return;
    }

    static tflite::microinterpreter static_interpreter(
        model, micro_op_resolver, tensor_arena, ktensorarenasize,
        &micro_error_reporter);
    interpreter = &static_interpreter;

    interpreter->allocatetensors();

    input = interpreter->input(0);
    output = interpreter->output(0);
}

void ai_run_inference(uint8_t* image_data, float* output_data) {
    // 拷贝输入数据到模型输入张量
    for (int i = 0; i < input->dims->data[1]; ++i) {
        input->data.uint8[i] = image_data[i];
    }

    // 运行模型推理
    if (interpreter->invoke() != ktfliteok) {
        tf_lite_report_error(&micro_error_reporter, "invoke failed.");
        return;
    }

    // 拷贝输出数据
    for (int i = 0; i < output->dims->data[1]; ++i) {
        output_data[i] = output->data.f[i];
    }
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    ai_init();
    camera_init();

    uint8_t image_buffer[image_size];
    float output_data[output_size];

    while (1) {
        // 捕获图像数据
        camera_capture_image(image_buffer);

        // 运行ai推理
        ai_run_inference(image_buffer, output_data);

        // 根据模型输出数据执行相应的操作
        hal_delay(1000);
    }
}

4.3 控制系统

配置gpio控制电机驱动模块
使用stm32cubemx配置gpio接口：

打开stm32cubemx，选择您的stm32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的gpio引脚，设置为输出模式。
生成代码并导入到stm32cubeide中。

代码实现

#include "stm32f4xx_hal.h"

#define motor_left_pin gpio_pin_0
#define motor_right_pin gpio_pin_1
#define gpio_port gpiob

void gpio_init(void) {
    __hal_rcc_gpiob_clk_enable();

    gpio_inittypedef gpio_initstruct = {0};
    gpio_initstruct.pin = motor_left_pin | motor_right_pin;
    gpio_initstruct.mode = gpio_mode_output_pp;
    gpio_initstruct.pull = gpio_nopull;
    gpio_initstruct.speed = gpio_speed_freq_low;
    hal_gpio_init(gpio_port, &gpio_initstruct);
}

void control_motor(uint8_t left_state, uint8_t right_state) {
    hal_gpio_writepin(gpio_port, motor_left_pin, left_state ? gpio_pin_set : gpio_pin_reset);
    hal_gpio_writepin(gpio_port, motor_right_pin, right_state ? gpio_pin_set : gpio_pin_reset);
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    gpio_init();
    ai_init();

    uint8_t left_motor_state;
    uint8_t right_motor_state;
    uint8_t image_buffer[image_size];
    float output_data[output_size];

    while (1) {
        // 捕获图像数据
        camera_capture_image(image_buffer);

        // 运行ai推理
        ai_run_inference(image_buffer, output_data);

        // 根据ai输出控制电机
        left_motor_state = output_data[0] > 0.5;
        right_motor_state = output_data[1] > 0.5;

        control_motor(left_motor_state, right_motor_state);

        hal_delay(100);
    }
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置tft lcd显示屏
使用stm32cubemx配置spi接口：

打开stm32cubemx，选择您的stm32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的spi引脚，设置为spi模式。
生成代码并导入到stm32cubeide中。

代码实现

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "spi.h"
#include "lcd_tft.h"

void display_init(void) {
    lcd_tft_init();
}

void display_car_data(float* output_data) {
    char buffer[32];
    sprintf(buffer, "left motor: %s", output_data[0] > 0.5 ? "on" : "off");
    lcd_tft_print(buffer);
    sprintf(buffer, "right motor: %s", output_data[1] > 0.5 ? "on" : "off");
    lcd_tft_print(buffer);
}

int main(void) {
    hal_init();
    systemclock_config();
    gpio_init();
    ai_init();
    display_init();

    uint8_t image_buffer[image_size];
    float output_data[output_size];

    while (1) {
        // 捕获图像数据并填充 input_data 数组
        camera_capture_image(image_buffer);

        // 运行ai推理
        ai_run_inference(image_buffer, output_data);

        // 显示小车状态数据和ai结果
        display_car_data(output_data);

        // 根据ai结果控制电机
        uint8_t left_motor_state = output_data[0] > 0.5;
        uint8_t right_motor_state = output_data[1] > 0.5;

        control_motor(left_motor_state, right_motor_state);

        hal_delay(100);
    }
}

5. 应用场景：自动驾驶应用与优化

智能物流

自动驾驶小车可以应用于物流领域，通过智能路径规划和避障技术，提高物流运输效率和安全性。

智能农业

在农业领域，自动驾驶小车可以用于农作物的种植和管理，自动化执行各种农务操作，提升农业生产力。

智能巡检

自动驾驶小车可以用于工业和基础设施的巡检，通过实时监控和数据分析，及时发现和处理问题。

6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

1. 传感器数据不准确：确保传感器与stm32的连接稳定，定期校准传感器以获取准确数据。
2. 设备响应延迟：优化控制逻辑和硬件配置，减少设备响应时间，提高系统反应速度。
3. 显示屏显示异常：检查spi通信线路，确保显示屏与mcu之间的通信正常，避免由于线路问题导致的显示异常。

优化建议

1. 数据集成与分析：集成更多类型的传感器数据，使用大数据分析和机器学习技术进行环境预测和趋势分析。
2. 用户交互优化：改进用户界面设计，提供更直观的数据展示和更简洁的操作界面，增强用户体验。
3. 智能化控制提升：增加智能决策支持系统，根据历史数据和实时数据自动调整控制策略，实现更高效的自动驾驶管理。

7. 收尾与总结

本教程详细介绍了如何在stm32嵌入式系统中结合人工智能技术实现智能自动驾驶小车，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的自动驾驶小车系统。在实际应用中，还可以根据具体需求进行优化和扩展，提升系统的性能和可靠性。