2023年电子设计竞赛E题报告(自制原创)

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简介：
本报告为2023年电子设计竞赛E题的参赛作品总结，详述了从构思到实现的全过程，展现了创新思维和技术应用能力。本段落严格按照官方对报告的内容要求及格式要求撰写，并保证原创，请勿盗卖转载。“运动目标控制与自动追踪系统”采用MSP432P401R作为核心控制器，利用OpenMV作为视觉系统的主元件来识别并处理摄像头中出现的红色激光、绿色激光、屏幕边线和黑色胶带。将这些信息发送给MSP432P401R控制核心进行进一步操作。系统使用两块MSP432P401R芯片分别控制两个二维电控云台：第一个云台上安装了红光笔，主控制器根据接收到的屏幕边线位置数据来调整云台的位置，使红色激光在屏幕上移动；第二个云台上装有绿光笔，通过接收第一块MSP432P401R发送过来的红色激光坐标信息控制电控云台带动绿色激光进行追踪。该系统采用增量式PID算法处理坐标信息，以减少目标位置与实际位置之间的误差，并以此来优化对云台的操作。这样可以确保运动目标控制和自动跟踪功能更加稳定可靠。

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2023年电子设计竞赛E题报告(自制原创)

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本报告为2023年电子设计竞赛E题的参赛作品总结，详述了从构思到实现的全过程，展现了创新思维和技术应用能力。本段落严格按照官方对报告的内容要求及格式要求撰写，并保证原创，请勿盗卖转载。“运动目标控制与自动追踪系统”采用MSP432P401R作为核心控制器，利用OpenMV作为视觉系统的主元件来识别并处理摄像头中出现的红色激光、绿色激光、屏幕边线和黑色胶带。将这些信息发送给MSP432P401R控制核心进行进一步操作。系统使用两块MSP432P401R芯片分别控制两个二维电控云台：第一个云台上安装了红光笔，主控制器根据接收到的屏幕边线位置数据来调整云台的位置，使红色激光在屏幕上移动；第二个云台上装有绿光笔，通过接收第一块MSP432P401R发送过来的红色激光坐标信息控制电控云台带动绿色激光进行追踪。该系统采用增量式PID算法处理坐标信息，以减少目标位置与实际位置之间的误差，并以此来优化对云台的操作。这样可以确保运动目标控制和自动跟踪功能更加稳定可靠。

2023年电子设计竞赛E题.pdf

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本文件为2023年度电子设计竞赛E题官方文档，内含详细的比赛规则、评分标准及技术要求，旨在促进学生创新思维与实践能力的发展。 ### 2023年全国大学生电子设计竞赛E题知识点解析 #### 一、题目概述 2023年全国大学生电子设计竞赛的E题是一个综合性较强的项目，要求参赛队伍结合多个领域的知识和技术手段（如电子设计、算法控制及图像处理）来完成一项具有实用价值的电子系统的设计与实现。尽管具体的题目内容未公开发布，但根据往届比赛经验和类似题目的特征，可以推测出一些常见的任务要求和可能的技术难点。 #### 二、可能的任务要求 1. **硬件平台搭建** - **选择微控制器**：常用的微控制器包括STM32系列和Arduino等，这些芯片具有良好的处理能力和扩展性。 - **构建硬件平台**：除了主控单元外，还需要配备传感器（如摄像头、激光传感器）以及执行机构（例如舵机、电机）来搭建完整的硬件基础。 2. **图像处理与识别** - **运用图像处理技术**：通过OpenCV或类似的工具对从摄像头获取的图像进行预处理和分析。 - **目标识别及位置提取**：识别特定的目标物体，如矩形框或激光点，并准确地确定它们的位置信息。 3. **算法控制** - **设计并实现控制算法**：采用PID、轨迹规划等方法来精准操控执行机构的运动路径与动作。 - **激光点跟踪功能**：包括对指定边框进行巡线以及追踪特定目标的任务需求。 4. **系统集成与调试** - **整合各部分组件**：将硬件平台、图像处理模块和控制算法等多个子系统融合成一个完整的控制系统。 - **优化及故障排查**：确保系统的稳定运行，通过性能调优来提升整体效率，并进行必要的测试以解决潜在问题。 #### 三、可能的技术难点与解决方案 1. **提高图像识别的准确性和实时性** - **挑战点**：在复杂环境下精准地定位目标并保持处理速度。 - **应对措施**：通过算法优化和硬件加速技术（如GPU）来改善性能，确保高效且精确的目标检测。 2. **增强控制系统的稳定性和精度** - **核心问题**：如何实现高精度的动态环境下的控制系统，并考虑机械结构对效果的影响。 - **解决策略**：采用先进的控制理论和技术（例如自适应和模糊逻辑），并通过实验调整参数以达到最佳状态。 3. **简化系统集成过程及降低调试难度** - **主要障碍**：不同模块之间的接口兼容性、数据传输同步等问题。 - **解决方案**：制定详细的设计规范，采取分步验证的方法来逐步优化整个系统的性能和可靠性。 #### 四、总结尽管2023年全国大学生电子设计竞赛E题的具体内容可能会有所变化，但其重点在于评估参赛队伍在电子设计、算法控制及系统集成等方面的能力。因此，团队成员不仅需要拥有坚实的专业知识基础，还需注重实践经验的积累以及创新思维的应用才能取得好成绩。需要注意的是，以上分析基于以往经验推测而成，并非官方发布的信息内容应作为参考依据。

2023年电子设计竞赛报告

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本报告详述了2023年度电子设计竞赛的各项关键环节与创新成果，汇集参赛队伍的设计理念、技术应用及评审专家的专业点评。本段落将详细解析“2023年全国大学生电子设计竞赛运动目标控制与自动追踪系统（E题）”的相关知识点。 ### 一、引言本设计报告介绍了一个基于STM32F103单片机的运动目标控制与自动追踪系统。该系统能够实现对运动目标的自动追踪，主要依靠STM32F103单片机、DS3115舵机二维云台、稳压模块以及OPENMV4H7R2视觉模块等硬件组件。通过这些硬件的协同工作，系统能够精确地控制云台的转动，从而实现对目标的有效追踪。 ### 二、系统方案 #### 2.1 整体设计方案本设计考虑了两种不同的方案： - **方案一**：利用视觉模块识别原点及边框线来控制云台转向，实现基本功能；通过图形识别计算出边框坐标，控制云台到达指定坐标点。 - **方案二**：采用STM32单片机输出PWM波控制云台，实现复位与激光笔循线功能；通过视觉模块获取目标坐标信息，再由STM32控制云台移动。本设计最终选择了方案二，原因在于方案二更为稳定且易于实现。具体来说，方案一中摄像头循迹过程中目标坐标不断变化，这为openmv模块控制云台带来了挑战。而在方案二中，通过STM32精确控制云台的角度，可以更稳定地实现目标追踪。 #### 2.2 器件选型 - **STM32F103单片机**：作为系统的主控制器，负责整个系统的逻辑控制。 - **DS3115舵机**：用于构建二维云台，实现云台的多维度转动。 - **OPENMV4H7R2视觉模块**：提供图像识别功能，是实现目标追踪的关键部件。 - **ST90S舵机**：配合openmv模块使用，实现更精细的云台调整。 ### 三、理论分析与计算为了实现精准的目标追踪，系统采用了PID算法来控制舵机的转动。PID算法由比例(P)、积分(I)、微分(D)三个环节组成： - **比例环节**：根据偏差的比例值进行调节，能够实现快速响应。 - **积分环节**：消除稳态误差，使得系统能够在长时间内保持稳定。 - **微分环节**：预测偏差的变化趋势，减少超调量，提高系统的动态性能。通过合理设置PID参数，可以有效地提高系统的响应速度和精度。 ### 四、电路与程序设计 #### 4.1 硬件电路设计 - **STM32F103单片机**：通过GPIO端口输出PWM信号控制舵机的转动。 - **舵机云台**：接收PWM信号，实现云台的旋转。 - **OPENMV视觉模块**：连接至STM32的串行通信接口，发送识别结果给主控制器。 #### 4.2 软件设计流程图软件设计主要包括以下几个步骤： 1. 初始化STM32单片机。 2. 设置PWM输出，控制舵机转动。 3. 通过OPENMV视觉模块识别目标。 4. 根据识别结果，利用PID算法计算舵机的控制信号。 5. 更新舵机的位置，循环执行直到完成目标追踪任务。 ### 五、系统测试 #### 5.1 测试仪器及测试方法测试仪器包括示波器、电流表等，主要用于监测PWM信号的质量以及舵机的工作状态。测试方法主要是模拟不同场景下的目标追踪过程，观察系统的响应速度和准确性。 #### 5.2 测试过程数据记录通过对不同距离、不同角度的目标进行追踪测试，记录下舵机的响应时间、追踪误差等关键指标，以便后续分析和优化。 #### 5.3 结果分析通过对测试数据的分析，评估系统在不同条件下的表现，找出存在的问题并进行改进。 ### 六、总结本设计成功实现了基于STM32F103单片机的运动目标控制与自动追踪系统。通过精心设计的硬件电路和软件算法，系统能够有效地追踪运动中的目标，展现出良好的稳定性和精度。未来可以通过进一步优化PID算法、提升视觉识别精度等方式，继续提高系统的性能。

2023年电子设计竞赛E题参考

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本资料为2023年电子设计竞赛E题相关参考资料，涵盖技术方案、电路设计及仿真等内容，旨在帮助参赛者深入理解题目要求，提供创新思路与技术支持。 2023年电赛E题的参考内容可以为参赛者提供一些思路和技术指导，帮助他们更好地理解和准备比赛中的相关问题。这些资料通常包括往届优秀作品分析、技术难点解析以及常用工具介绍等信息，旨在提升选手的技术水平和创新能力。建议参赛团队在准备过程中注重理论与实践相结合，多查阅专业书籍及文献，并积极参加线上线下的交流活动以获取更多灵感和技术支持。同时也要注意创新思维的培养，在确保基础知识扎实的前提下勇于尝试新的方法和技术手段来解决问题。

2023年电子设计竞赛E题资料.zip

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该文件为2023年电子设计竞赛E题的相关资料集合，内含详细的比赛要求、技术规范及参考文献等信息。 **标题与描述解析** 2023电赛E题.zip表明这是一个关于电子竞赛的文件包，可能包含了2023年某次全国大学生电子设计竞赛（NUEDC）中的E题资料。E题是比赛中的一个特定题目，每个参赛队伍需要根据指定的要求进行解答或完成项目。 **标签** 该压缩包的主要内容与用途为提供关于2023年电赛E题的资源和信息。 **压缩包子文件名称列表** NUEDC-2023-E-master可能是项目的主目录，通常在开源软件中master分支表示主要版本。这表明压缩包内包含了解答E题所需的完整项目结构、源代码、设计文档及测试数据等资料。 **详细知识点** 1. **电子竞赛**: 电子竞赛旨在评估学生在电子设计、嵌入式系统和软件开发等方面的能力，鼓励团队合作与实践技能的提升。全国大学生电子设计竞赛（NUEDC）是中国具有影响力的此类赛事之一。 2. **E题**: 各个比赛题目涵盖了不同的技术领域如模拟电路、数字电路、物联网等，并且每道题目都有特定的技术要求和挑战。 3. **压缩文件(.zip)**: .zip是一种常用的文件打包格式，用于传输大量相关资料。此例中，它封装了所有与E题相关的资源便于下载管理。 4. **项目仓库**: NUEDC-2023-E-master可能出自版本控制系统（如Git）中的主分支(master)，包含README文档、代码库及测试数据等。 5. **源码管理实践**: 使用像Git这样的系统对于团队开发非常重要，它支持共享和追踪项目的修改历史。 6. **软件工程实践**: 在解决竞赛问题时，良好的设计原则包括模块化编程、注释编写以及详细的文档记录。这些内容都可能在项目主目录中找到。 7. **硬件设计**: 如果E题涉及硬件部分，则可能会有原理图文件和PCB布局设计等资料。 8. **嵌入式系统开发**: 对于需要进行MCU编程的任务，压缩包内会包含相关代码、固件更新工具及驱动程序等资源。 9. **数据分析与算法实现**: 电子竞赛中常常要求参赛者处理大量数据并执行复杂计算。因此可能包括Python或Matlab脚本以及相关的数据文件。 10. **测试和调试过程**: 包含了用于验证解决方案正确性的测试脚本、报告及自动测试框架。 2023电赛E题.zip是涵盖软件开发到硬件设计，理论知识与实践操作的综合性资源包。通过深入分析该压缩包的内容，参赛者可以更好地理解题目要求并有效推进项目的进展。

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本资源为2023年电子设计竞赛E题的相关材料，包含题目要求、技术文档和示例代码等，旨在帮助参赛者更好地理解和完成比赛任务。 2023电赛E题.zip

2023年电子设计竞赛E题视觉代码

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2023年电子设计竞赛E题视觉代码聚焦于利用计算机视觉技术解决电子设计领域的挑战性问题。参赛者需通过创新算法实现高效准确的图像处理与识别，推动智能硬件的发展。视觉处理技术在机器人电赛中的应用在机器人电赛领域里，视觉处理技术扮演着重要角色，它能够帮助机器更好地感知环境并识别目标物体。本段落将深入探讨2023年某特定赛事中视觉部分的代码设计，并解析其中使用的视觉处理技术。 1. 视觉处理概述该技术通过使用相机或光学设备获取图像信息，并运用计算机算法来分析和提取有用的数据，广泛应用于机器人、自动化及图像识别等多个领域。 2. 电赛中的应用实例在比赛过程中，参赛队伍通常会利用视觉技术实现目标定位与追踪等功能。以具体赛事为例，在该竞赛的特定任务中，团队借助视觉处理方法实现了对正方形区域的准确识别，并输出其坐标信息。 3. 图像增强策略图像增强是提升原始图片质量的一种手段，通过减少噪声和伪影的影响来提高最终结果的质量。根据操作方式的不同可以分为基于空间域的方法（直接修改像素值）以及频谱领域的调整两种途径，在本次竞赛中团队采用了前者以优化目标识别的精度。 4. 阈值设定阈值设置是指在图像处理过程中定义一个标准，用于筛选出与当前任务相关的特征信息。比赛中所采用的具体参数为 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] ，以此确保只保留关键数据。 5. 轮廓提取轮廓检测是识别图像中物体边缘的过程，对于理解目标形状和位置至关重要。在比赛中使用了 find_blobs 函数来进行此操作，并进一步计算出每个对象的中心点坐标。 6. 目标距离测量通过分析图像中的信息可以估算目标之间的相对距离，这对于导航任务来说非常重要。本项目采用 blobs.w() 方法来估计物体宽度并据此推算实际间距。 7. 图像展示与标记最后一步是将处理后的结果可视化呈现出来，方便观察和调试程序效果。使用了 img.show(), draw_rectangle 和 draw_cross 函数绘制轮廓及中心点位置，并显示整个图像画面。总之，在机器人电赛中视觉技术的应用不仅提高了机器人的环境感知能力，还为解决复杂的任务提供了强有力的支持工具。通过以上介绍可以更全面地理解该领域内常用的技术手段及其具体应用实例。

2023年电子设计竞赛E题云台自动追踪程序

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本项目为2023年电子设计竞赛E题参赛作品，专注于开发一套高效的云台自动追踪系统软件。该程序能够精准捕捉并跟踪目标，具备高度灵活性和稳定性，适用于多种应用场景。本程序可实现2023年电赛E题的所有要求，使用两个OpenMV4 Plus摄像头。主函数main1负责红色激光校准、扫描外围铅笔框以及巡黑框，并具备随时暂停及重新启动的功能。另一个主要功能由main2函数控制绿色激光跟踪红色目标，同样支持暂停和重启操作。

2023年电子设计竞赛E题程序（完整版）

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本资料为2023年电子设计竞赛E题的完整解决方案，包含详细的设计思路、代码实现及测试结果分析。适合参赛者参考学习。 2023年电子设计竞赛E题的程序是针对该题目的一份完整解答方案，在四川赛区获得了第二名的好成绩。这份程序不仅展示了高水平的技术能力和创新能力，还体现了参赛者对问题的深刻理解和精准解决方案的能力。通过分析这个程序，我们可以深入了解E题目的挑战和解决方法。具体来说： 1. 在第一问中，误差被控制在0.3毫米以内，这表明了参赛者的精确操作及他们对相关设备或算法的深入掌握。 2. 第二问要求在1.5秒内完成任务，并将误差控制在1厘米之内。这对程序的速度和准确性提出了很高的要求，显示出高效的算法应用。 3. 第三问需要在2.0秒的时间内完成指定的任务并保持全程无出界，这不仅考验了程序的实时处理能力，还考察了其对边界条件的严格管理和预防机制的设计。 4. 第四问则是在19秒之内完成任务且全程不越界。这对程序提出了稳定性和可靠性的要求。从这些数据指标可以看出，这份程序不仅仅满足于基本的任务执行，还在时间效率和精确度上追求极致表现。它体现了参赛者扎实的理论基础、丰富的实践经验以及对相关硬件与软件的深入理解能力。通过分析该程序，我们可以学习到如何将工程问题转化为实际解决方案的方法，并从中获取宝贵经验。同时，这份作品也为我们提供了在电子设计竞赛中的优秀案例和灵感来源，展现了学生们的技术实力和创新精神。此外，团队合作也是成功的关键因素之一，在高强度的比赛环境中尤其重要。每个队员需要发挥自己的特长并共同解决难题。该程序的成功不仅在于技术方案的独创性和实用性，还在于参赛者所展现出来的技术水平与创新能力。对于正在参与或即将参加类似竞赛的学生来说，它是一份宝贵的学习资料和参考案例，具有很高的学习价值。总之，2023年电子设计竞赛E题完整版程序是高质量参考资料之一，在高效率、高精度的程序设计方法方面提供了丰富经验，并展示了如何将理论知识应用于实际问题解决中的有效方案。

2023年电子设计竞赛E题视觉模块.pdf

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该文档为2023年电子设计竞赛E题关于视觉模块的设计与实施方案，涵盖了硬件选型、软件开发及系统调试等技术细节。本段落将详细介绍视觉处理在机器人竞赛中的应用，并以OpenMVcam进行图像处理和对象识别为例展开讨论。通过阅读本段落，读者不仅能理解视觉处理对于提高机器人的表现力的重要性，还能学习到如何利用OpenMVcam来执行关键的图像处理任务。一、视觉处理的作用视觉技术是现代机器人竞赛的核心部分之一。它使机器人能够感知周围环境中的物体，并据此作出反应和调整行动策略。比如，在足球机器人比赛中，通过使用视觉处理技术，机器人可以识别球场上的球以及对手的位置，从而更有效地执行比赛计划。二、OpenMVcam介绍 OpenMVcam是一款专为嵌入式设备设计的微小摄像头模块，它能够进行实时图像捕捉与分析，并且支持Python编程语言。这款设备的优点包括： - 实时处理能力：能快速响应并解析视频流。 - 灵活性高：体积小巧便于安装在各种机器人上。 - 功能全面：具备多种高级视觉算法库，可用于实现从简单的颜色检测到复杂的物体识别等多种应用。三、图像增强为了提升机器人的感知准确性，在竞赛中经常需要对获取的原始图像进行预处理。这一步骤包括了诸如对比度调整等操作来优化目标对象的可见性。在本段落的例子中，我们将展示如何通过特定算法提高图像质量以更精确地识别比赛场地中的关键区域。四、物体检测准确快速地定位并区分不同的物体是机器人竞赛成功的关键因素之一。为此，我们采用了阈值分割和连通域分析等方法来实现有效的目标分类与跟踪功能。五、处理流程概述要完成上述任务，通常需要遵循以下步骤： 1. 图像采集：利用OpenMVcam获取当前画面。 2. 前期准备：应用图像增强技术改善视觉效果。 3. 物体识别：通过设定阈值和搜索特定模式来定位目标物体。 4. 确定位置：计算出各个感兴趣对象的确切坐标信息。 5. 展示结果：将处理过的图像反馈给用户或机器人控制系统。六、总结综上所述，视觉技术在推动机器人竞赛领域的发展中扮演着不可或缺的角色。借助于像OpenMVcam这样的工具以及适当的编程技巧，参赛者能够显著提升他们机器人的性能和竞争力。我们期待这篇文章能激发更多人对于这一领域的兴趣，并鼓励大家探索更多的创新解决方案。