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RSS订阅原创 竞赛保研（自动化专业）
作为一个没绩点，没论文，没学科评估，没有985背景的学生来说，单单靠竞赛能走的路确实很窄。这是一个靠竞赛保研到浙大控院的自动化小菜鸡，经历可以给大家参考。
2022-10-04 19:06:43
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原创 OLED屏幕花屏的原因（I2C+DMA）
OLED屏幕在通电后花屏，呈雪花状。在网上查询原因，开始了尝试：1.可能是由于杜邦线的问题，可能接触不良导致，但更换了杜邦线依然花屏。2.可能是OLED屏幕问题。因为经常在工作，之前听说OLED屏幕在运行过程中长时间的发亮容易导致烧屏（不知道是不是真的），但是更换了屏幕问题依旧存在。3.程序问题，可能是程序跑飞了。但是进行仿真时发现数据正常，程序正常运行。4.初始化问题。由于我才用的是FREERTOS+I2C+DMA进行的配置屏幕，所以为了追求高刷（40帧每秒）的前提下，才用的是DMA进行的数据传
2021-08-16 23:53:15
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原创 openmv的帧率在运行过程中逐渐下降的原因
openmv在运行过程中帧率逐渐下降，原本应该46帧逐渐下降到25帧左右。附上代码：# Single Color Code Tracking Example## This example shows off single color code tracking using the OpenMV Cam.## A color code is a blob composed of two or more colors. The example below will# only track color
2021-08-16 23:44:55
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原创 平衡车+速度/位置pid+野火上位机移植+Freertos+cubemx（一）
平衡小车+野火pid上位机移植**一.首先下载STM32CUBEMX****二.配置相关单片机和相关功能**1.配置时钟和debug引脚2.开启freertos3.相关功能以及引脚的配置这里使用的相关功能有：TIM1 编码器模式 用于记录左轮的编码器TIM2 编码器模式 用于记录右轮的编码器TIM3 PWM输出模式 用于控制电机SPI1 用于控制OLED屏幕USART1 串口配置UART4 串口配置8个引脚用于连接矩阵键盘4.代码生成本篇博客用于记录一下自己在制作平衡小车使用和学习到的相关东西。首先是硬
2021-08-06 20:38:39
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原创 通过云端自动生成openmv的神经网络模型，进行目标检测
OpenMV训练神经网络模型（目标识别）一、准备材料：1.OpenMV4 Plus（低版本的openmv可能算力不够不支持）2.一根micro usb的数据线3.电脑、网络二、软件下载在openMV官网下载openmv IDEhttps://book.openmv.cc/下载完毕后进入IDE界面：三、准备数据集：1.首先在D盘里创建一个新的文件夹，用来放置一会要存放的数据集：这里我创建的数据集名为new data2.打开openmv的IDE，点开工具栏并选择数据集编辑器，点击新数
2021-07-30 21:04:27
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原创 pid摄像头循迹（opencv和openmv）
用摄像头进行循迹的方法参考之前用openmv做了一个循迹小车，效果还不错，实验室里做了汇报，这里也同步分享一下制作的一些细节。小车灰常简陋，当时硬件水平有限，轻喷>_<csdn视频放不出来，只能放已经投稿的视频，这里就不展示了叭。运行效果其实和openmv官方教程给的视频里小车效果类似，大家可以作为参考。硬件选型方面稳压模块x29v锂电池x1openmv减速电机（6v 280rpm）万向轮L298N直流电机驱动模块（插一下，这里的稳压可以稳压到7V和3.3V,L298
2021-06-12 22:33:24
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原创 复合型自适应步长的Gauss型求积（附代码）
复合型自适应步长的Gauss型求积先前在做数值分析实验时，把高斯型求积公式和复合型、自适应步长的求积融合到了一起，但是后来发现题目没有这个要求。。现在就把这个思路分享一下。上题目：实验目的：学会Gauss型求积公式,并应用该算法于实际问题.实验内容：求定积分 ∫−44dx1+x2\int_{{\rm{ - }}4}^4 {\frac{{dx}}{{1 + {x^2}}}}∫−441+x2dx实验要求：（1）把Gauss点的表格存入计算机,以Gauss-Legendre求积公式作为本实验的例子
2021-06-12 21:34:22
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原创 python实现K均值聚类算法
之前做大作业的时候本来想用聚类法给点集分类的，但是太复杂了，于是最后没有采用这个方案。现在把之前做的一些工作整理出来写个小博客。K-means聚类法原理：聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。如何计算？如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,...Ck
2021-05-14 21:38:06
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原创 python样条插值的实现（四）
上一次我们完成了对第二类边界条件的样条插值的函数编写，现在的问题是：如何求函数上的最大曲率以我非常有限的python知识，想到了三种办法：1.先将曲率的表达式给出，再给足x的采样点，得到x对应的曲率的值列表，利用列表的寻找最大值函数来找曲率最大值当然这个方法弊端比较明显，首先是精度问题，精度肯定不是很高，并且计算量也较大，这里就不给出代码了（因为被我删了）当然也可以利用取样比较再迭代的方法求得高精度，不过这是后话。不过max函数有个小技巧，例如一个嵌套列表：[[1,50],[2,40],
2021-05-14 10:57:09
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原创 2021-05-13python样条插值实现（三）
要实现自己写样条插值的python代码，首先得了解样条插值的计算公式。这里采取的是第二类边界条件的样条函数：第二类边界条件的计算公式如下：上图为《数值分析（第五版）》清华大学出版社的关于第二类边界情况下样条插值的计算公式，要将其转化为python代码，需解决两个问题：1.利用python解线性方程组在这里，我用的是numpy.linalg.solve()函数,依旧先给出官方定义：官方文档：numpy.linalg.solve(a, b)举个栗子：imp..
2021-05-14 00:20:47
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原创 python样条插值（二）
python实现样条插值在MATLB中有自带的库，在python中也有，位于scipy库中，具体定义如下：scipy官方文档：class scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', axis=-1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False)上为定义，下为参数解释：interp1d ，scipy.interpolate包里有很多的模块可以.
2021-05-13 23:39:24
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原创 2021-05-13 python样条插值(一)
python在数值分析中的运用最近在做数分大作业，因为对matlab不太熟悉，尝试用python来解大作业。首先，上题：捕捞机器人轨迹规划如下图3所示，水面捕捞机器人以船体的形式在水面上自动行驶，通过摄像机拍摄照片获得水面上漂浮物的坐标，驱动船体前进至所需位置捕捞。摄像机获取的信息为水面上每个区域的中心点(图(b))，由于摄像处理信息有延迟，且机器人船体行进过某区域时不便再次转向获取某水面信息，需要对行驶轨迹提前进行规划，以成功捕捞漂浮物。图(c)表示采用单目标识别的方法获得图片上物体的位坐
2021-05-13 20:24:46
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stm32cubemx+FREERTOS+PID平衡小车+野火上位机pid移植程序代码
2021-08-17
空空如也
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