[开源汇总] RM2020-太原理工大学-TRoMaC战队-软件开源-步兵主控程序

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下士太原理工大学
2020-9-20 16:58:18 显示全部楼层

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       太原理工大学TRoMaC战队嵌入式硬件组向积极开源的各位大佬表示感谢,在关注和学习了众多的开源资料后,给我们提供了许多新想法,希望在这里能够以我们微弱的力量丰富开源平台,与大家相互学习,共同进步。


       项目简介
       此次开源程序为2020赛季步兵主控使用的程序,由于没有线下比赛未经历实战检验,可能所瑕疵。程序采用FreeRTOS系统,底层创建使用STM32 CubeMX生成,既方便又高效。由于底盘和云台有两套电路板,所以分两套程序,两板之间通过can通信连接。云台程序主要实现了云台控制、自瞄跟随、陀螺仪处理、对底盘发值,底盘程序实现了运动控制、麦轮解算、裁判解析、客户端通信、功率控制、超电控制,同时也有不足:超电控制还可以提升,自瞄效果可以改进。



       项目名称 步兵机器人主控程序
       项目链接 https://github.com/shaoPeng24/robot
       项目展示

        1.软件与硬件的系统框图及流程图:2. 原理介绍与理论分析:  
自瞄预判原理:
  已知摄像头与目标角度偏差:yaw,pitch,与自身的实际角度相加获得目标的绝对角度用x,y代替。
以x轴为例:
  设目标相对于车的角速度为v,角加速度为a,预判的角度为Px,初始值都为0。程序运行周期为t。
利用公式 Px=Px + vt +0.5at² 计算出预判的角度,与实际的x相比较然后更新v和a,下一个程序周期到来时重复上面步骤,最后Px和x的误差将会越来越小。说明v和a的值比较合适,也就达到了预测目标运动的角速度和角加速度的目的。
  这个方法和卡尔曼滤波的思想是相同的,只是把矩阵运算拆开了,这样写便于理解,同时可以简化代码量,便于调试,提高程序执行速度。 具体v和a的更新方法和pid比较相似,详见工程代码。
3. 软件架构:
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