目录

引言环境准备自动驾驶小车系统基础代码实现：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应用场景：自动驾驶应用与优化问题解决方案与优化收尾与总结

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

下载并安装 STM32CubeMX下载并安装 STM32CubeIDE配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目安装必要的库和驱动程序下载并集成 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

<code>#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。

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6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

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。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。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

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。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。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。