2021电赛F题-智能送药小车-国一

B站视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1u44y1e7qk/
（这大概是b站第一个双车视频吧，嘿嘿😁）
全部代码开源-下载链接:

https://download.csdn.net/download/my_id_kt/76744664

https://github.com/gxt-kt/2021-F-drug_car

两个内容都一样，（记得先看readme哈）
有任何问题欢迎评论或者私信

一、原题（了解可以跳过）

二、赛题分析

分析可知道这道题主要是以下几点：

1.巡线实现
2.数字识别实现
3.巡线找药房算法实现

1.巡线实现

最开始的想法是使用红外循迹模块，但由于之前使用过，再加上场地没到，等到数字识别有思路了再开始看巡线模块，发现坏了！普通的光电根本识别不了，当时立马就去淘宝上买那种改成光敏电阻的巡线模块，感觉快递有点来不及（广东到南京），巡线是赛题的基础，根本等不了两天的快递，立马把方案换成openmv寻找中线，由我的一名队友全部负责，差不多第二天晚上就可以了。
具体思路是把一副完整图像分块，分好了分别找红色色块，结合图像中间和边缘红块，可以很容易得到线的中心和十字路口信息。效果很稳定。

2.数字识别实现

最开始数字识别是打算用openmv模板匹配的，第一天上午发现不行，倒不是不行，就是成功率，帧率感人，我们队从始至终都是想不停车识别的，就那个帧率成功率想不停车都难，果断换成k210，第一天拍了几百张，训练出来效果也不行，当时心态就有点崩，感觉死在了第一步，第二天我的主搞k210队友提出也许是昨天拍的训练集离数字太远了，这次换成20~25cm左右的照片训练集，虽然当时就拍了几百张，效果就立竿见影了，k210的成功率也很高，基本上80%以上，对于一些不容易误识别的基本都是90%+，也就是那时候感觉差不多了开始搞巡线了。

3.巡线找药房实现

这个主要是openmv和k210的效果好，调第一辆车的时候没遇见什么难的，大致流程就是
// 开始识别数字＋寻线—>//
识别到第个十字路口// 识别到停车边界—>停车亮灯—>
根据已经存储到的k210数字判断走向—>
重复流程

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大致流程是上面那样，关键点就是识别十字路口，并且在走过一次十字路口后清空上次存储的数字，开始重新识别

三、other细节

当时发送赛道某个别拐角会让k210误识别成7，但发现这时候的7识别率都只有5，6成，所以当时就在k210代码里加入识别率的阈值，只有高于一定值的数字才会被认作有效

1.k210，openmv都是通过串口通信

串口通信用的接收中断加空闲中断，为啥不用dma，因为这次我们车上包括调试，双车通信，串口占用率很高，根据经验用dma多串口有概率丢帧，所以基本都是用的接收中断，空闲中断也就几个用了。

2.我们用了两个k210，识别不停车

1.k210本身帧率不算低，当时本来想关闭屏幕显示再提高帧率的，发现并不明显，估计屏幕发送显示本身也用了dma，后来也就一直开着也方便调试
2.k210的识别是弄一个8个的数组，每帧识别到哪个数字对应的数组值会加1，所以我们只需要排序这个数组就知道识别到的数字是谁了
3.k210会在走廊尽头同时识别两个数字，所以用到了一个算法，找一堆乱序数字中最大的两个数，使用这个算法后也就解决了两个数字识别问题
4.其实以上关于k210或者openmv都用了很多阈值判断或者滤波判断来减少误差或者误判，但没必要说的很详细，就把一些关键一点的说了比如前文k210解决误识别数字7的问题。

3.巡回算法

3.1小车怎么知道回来的路怎么走呢： 我们定义一个数组，每次碰到十字路口就记录下当前走向，比如说左转弯计1，直走计2，右转弯计3，如果右碰到十字路口就记录第二次走向，以此类推，当走到药房时我们就已经知道之前是怎么走过来的了。
3.2形象点描述：你去找人问题，他会说往前走多少米右拐，再一直走，碰到小巷左拐，走到底就到了
这道题就忽略掉距离信息，只看拐弯点和拐弯点的走向。
3.3接着上文： 我们的小车在回来的时候只需要倒着看拐弯点就可以了，走到十字路口，看你上次怎么走的，上次直走这次也直走，上次左拐这次就右拐，遍历完你之前写的数组就能回到原位了。

4.电机控制

由于时间紧迫，并且当时不认为本题难点在这里，就只实现了单环速度PID控制，建议大家有时间写个电机速度位置双环算法。这也是我认为我们在这道题前期准备中缺失的一个小点。

5.双车控制

其实我们第二辆车很破旧，电机十分垃圾，重要的是我在4.电机控制那里的PID参数用不了，由于是另外两个临时凑的电机，pid参数都得变，这也是我们最难受的一点，我们大概在第三天中午就已经完全完成了第一辆车的功能，第二辆车由于车模和芯片问题，一直出问题，说实话我们三个人被第二辆车搞的心力交瘁，当时都想不搞扩展了，后来发现是主控芯片坏了，我就用热风枪吹了下来，换了一块开发板上的芯片上去。（一直没查出来的原因是这块芯片能正常下程序，rcc正常，led闪烁正常，就是串口和某些io引脚彻底损坏，就一直没怀疑到芯片头上去）到这已经是最后一天下午了，我们赶着2号车勉强能用的条件下花了5个小时把扩展功能写了，至此比赛封箱，完结。

至此其实无论思路还是实现方案已经分析完了，后面就是贴代码贴图环节

openmv代码

# Hello World Example
#
# Welcome to the OpenMV IDE! Click on the green run arrow button below to run the script!
import pyb, sensor, image, math, time
from pyb import UART
import json
uart = UART(3,115200)red_threshold = [(71, 25, 98, 19, 101, -14)]
black_threshold = [(0, 42, -84, 19, -104, 32)]
#QVGA 320*240
roi_1 = [(40, 0, 240, 40),         #  北(40, 200, 160, 40),     # 南(0, 0, 40, 240),        #  西(280, 0, 40, 240),      #  东(30,80,300,80)]          #   中sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(20) # 跳过10帧，使新设置生效
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
clock = time.clock()buf =[0 for i in range(5)]
m = -1
zhong_x = 0
zhong_y = 0
bei_x = 0
bei_y = 0
nan_x = 0
nan_y = 0
dong_x = 0
dong_y = 0
xi_x = 0
xi_y = 0
black_num = 0
threshold_pixel = 280
uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)def pack_dot_data():pack_data=bytearray([0xAA,0xFF,zhong_x>>8,zhong_x,dong_y>>8,dong_y,xi_y>>8,xi_y,black_num,0x00,0x00])lens = len(pack_data)      #数据包大小#pack_data[3] = lens-6;     #有效数据个数sc = 0ac = 0i = 0while i<(lens-1):sc = sc + pack_data[i]ac = ac + sci=i+1pack_data[lens-2] = scpack_data[lens-1] = ac;return pack_datawhile(True):clock.tick()m = -1isten = 0black_num = 0img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.8, zoom = 1.0)for r in roi_1:m += 1blobs = img.find_blobs(red_threshold, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)#img.draw_rectangle(r[0:4], color=(255,0,0))if blobs:most_pixels = 0largest_blob = 0for i in range(len(blobs)):#目标区域找到的颜色块（线段块）可能不止一个，找到最大的一个，作为本区域内的目标直线if blobs[i].pixels() > most_pixels:most_pixels = blobs[i].pixels()#merged_blobs[i][4]是这个颜色块的像素总数，如果此颜色块像素总数大于largest_blob = i#print(blobs[largest_blob].cx(),blobs[largest_blob].cy())if m == 0:bei_x = blobs[largest_blob].cx()bei_y = blobs[largest_blob].cy()elif m == 1:nan_x = blobs[largest_blob].cx()nan_y = blobs[largest_blob].cy()elif m == 2:dong_x = blobs[largest_blob].cx()dong_y = blobs[largest_blob].cy()elif m == 3:xi_x = blobs[largest_blob].cx()xi_y = blobs[largest_blob].cy()elif m == 4:zhong_x = blobs[largest_blob].cx()zhong_y = blobs[largest_blob].cy()# Draw a rect around the blob.img.draw_rectangle(blobs[largest_blob].rect())#将此区域的像素数最大的颜色块画矩形和十字形标记出来img.draw_cross(blobs[largest_blob].cx(),blobs[largest_blob].cy())buf[m] = 1else:buf[m] = 0if m == 0:bei_x = 0bei_y = 0elif m == 1:nan_x = 0nan_y = 0elif m == 2:dong_x = 0dong_y = 0elif m == 3:xi_x = 0xi_y = 0elif m == 4:zhong_x = 0zhong_y = 0blobs = img.find_blobs(black_threshold, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=False)for b  in blobs:#记录大于threshold_pixel值的黑色色块的数量if b.pixels() > threshold_pixel:img.draw_rectangle(b.rect())print(b.pixels())black_num = black_num + 1;print(zhong_x,zhong_y)uart.write(pack_dot_data())print(black_num)print(clock.fps())

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k210关键代码，全部代码比较多，请下载看（开源）

import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
import gc, sys
from fpioa_manager import fm
from machine import UARTfm.register(15, fm.fpioa.UART1_TX, force=True)
fm.register(17, fm.fpioa.UART1_RX, force=True)uart_A = UART(UART.UART1, 115200)class Dot(object):x = 0y = 0ok = 0flag = 0One = 0Two = 0Three = 0Four = 0Five = 0Six = 0Seven = 0Eight = 0dot  = Dot()#数据打包#
def pack_dot_data():pack_data=bytearray([0xAA,0xFF,dot.One,dot.Two,dot.Three,dot.Four,dot.Five,dot.Six,dot.Seven,dot.Eight,0xCC])dot.x = 0dot.y = 0dot.One = 0dot.Two = 0dot.Three = 0dot.Four = 0dot.Five = 0dot.Six = 0dot.Seven = 0dot.Eight = 0lens = len(pack_data)      #数据包大小#pack_data[3] = lens-6;     #有效数据个数#sc = 0#ac = 0#i = 0#while i<(lens-1):#sc = sc + pack_data[i]#ac = ac + sc#i=i+1#pack_data[lens-2] = sc#pack_data[lens-1] = ac;return pack_data
#       #def lcd_show_except(e):import uioerr_str = uio.StringIO()sys.print_exception(e, err_str)err_str = err_str.getvalue()img = image.Image(size=(224,224))img.draw_string(0, 10, err_str, scale=1, color=(0xff,0x00,0x00))lcd.display(img)def main(anchors, labels = None, model_addr="/sd/test.kmodel", sensor_window=(224, 224), lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False):sensor.reset()sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)sensor.set_framesize(sensor.QVGA)sensor.set_windowing(sensor_window)sensor.set_hmirror(1)sensor.set_vflip(1)sensor.run(1)lcd.init(type=1)lcd.rotation(lcd_rotation)lcd.clear(lcd.WHITE)if not labels:with open('labels.txt','r') as f:exec(f.read())if not labels:print("no labels.txt")img = image.Image(size=(320, 240))img.draw_string(90, 110, "no label s.txt", color=(255, 0, 0), scale=2)lcd.display(img)return 1try:img = image.Image("startup.jpg")lcd.display(img)except Exception:img = image.Image(size=(320, 240))img.draw_string(90, 110, "loading model...", color=(255, 255, 255), scale=2)lcd.display(img)task = kpu.load(model_addr)kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1]try:while(True):img = sensor.snapshot()t = time.ticks_ms()objects = kpu.run_yolo2(task, img)t = time.ticks_ms() - tif objects:for obj in objects:pos = obj.rect()img.draw_rectangle(pos)dot.x = pos[0]+(int)(pos[2]/2)    #x坐标dot.y = pos[1]+(int)(pos[3]/2)    #y坐标dot.ok= dot.ok+1img.draw_cross(dot.x, dot.y)img.draw_string(pos[0], pos[1], "%s : %.2f" %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale=2)if (labels[obj.classid()] == "1" and obj.value() > 0.70) or dot.One==1:dot.One = 1else :dot.One = 0if (labels[obj.classid()] == "2" and obj.value() > 0.70) or dot.Two==1:dot.Two = 1else :dot.Two = 0if (labels[obj.classid()] == "3" and obj.value() > 0.70) or dot.Three==1:dot.Three = 1else :dot.Three = 0if (labels[obj.classid()] == "4" and obj.value() > 0.70) or dot.Four==1:dot.Four = 1else :dot.Four = 0if (labels[obj.classid()] == "5" and obj.value() > 0.50) or dot.Five==1:dot.Five = 1else :dot.Five = 0if (labels[obj.classid()] == "6" and obj.value() > 0.70) or dot.Six==1:dot.Six = 1else :dot.Six = 0if (labels[obj.classid()] == "7" and obj.value() > 0.70) or dot.Seven==1:dot.Seven = 1else :dot.Seven = 0if (labels[obj.classid()] == "8" and obj.value() > 0.70) or dot.Eight==1:dot.Eight = 1else :dot.Eight = 0# print("centre_x = %d, centre_y = %d"%(dot.x, dot.y))else :dot.ok = 0dot.flag = dot.okdot.One = 0dot.Two = 0dot.Three = 0dot.Four = 0dot.Five = 0dot.Six = 0dot.Seven = 0dot.Eight = 0if dot.ok>10:dot.flag = 1uart_A.write(pack_dot_data())    #发送数据img.draw_string(0, 200, "t:%dms" %(t), scale=2)lcd.display(img)except Exception as e:raise efinally:kpu.deinit(task)if __name__ == "__main__":try:labels = ["3", "4", "1", "2", "7", "8", "5", "6"]anchors = [1.7048, 1.6693, 1.8474, 2.1746, 2.0003, 1.8557, 2.1034, 2.612, 2.4321, 3.0607]# main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr=0x300000, lcd_rotation=0)main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr="/sd/test.kmodel")except Exception as e:sys.print_exception(e)lcd_show_except(e)finally:gc.collect()

stm32f407代码不好放，直接下载

比赛两辆车车上的核心板AD3D图（自己画的）

对应上面核心板的底板