机器人障碍识别
使用MAX8000进行障碍物的识别,从而实现机器人在行走过程中避开障碍提醒,最终仅实现障碍物的识别提示显示功能。
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识别
快的飞起
更新2022-12-05
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内容介绍

一、编程环境

1.学习过程

由于Maxim Micros SDK安装起来很慢,并且使用的电脑不唯一,造成安装调试很麻烦,看到程序文件与Keil可以兼容,索性就放弃了eclipse MaximSDK的使用。直接使用keil,但是官方没有提供Keil的支持包,然后经过对比查找,发行MAX32655与MAX78000的参数基本一致,区别仅在CNN部分。既然有了参照,先编写个MAX32655的helloword的程序进行下载,发现可以输出。大功告成,说明这条路是可以走的。

然后经过各种魔改,MAX32655的头文件与MAX78000的相关头文件。具体就部说了,主要是CNN部分及各个版本的对比修正,最终达到下面的效果,flash就直接用max32655的了自己新生成的有问题一直没有解决。

FlCaiWxvYxtg8sramxqgph-A2-4G

FrWSUVjUQPvDQThiUkQWxad9Rog1

2.移植例程

由于修改了大量的头文件,对于CPU的运行是否造成影响还需要进行测试及验证。过程比较漫长。学习的过程途中也是各种报错,各种不能运行,很是苦恼,多次想放弃继续keil这条路,但是还是慢慢坚持下来了。直接上最后的结果吧。首先建了5个Source存main.c

BSP文件存放各种支持,CMSIS文件夹存放接口函数,Device存放MAX78000的启动文件,FONT存放字体。

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大部分例程进行跑了一遍,实现了电路板上外设的使用,并且驱动了显示屏。相对于修改底层,让例程跑起来还是很简单的。所以就部赘述了。

最终实现的效果

Fm7VYbq5cKbB8ktMabo0UhNfQhFu

二 搭建训练环境

搭建训练环境也是折磨人,我的不同电脑完全遇到不同的情况,然后是各种折磨人,最终在重装了两次电脑操作系统之后最终使用WSL2安装Ubuntu20,具体步骤可以参考https://github.com/MaximIntegratedAI/ai8x-training的README.md文件。

Fm_xVBvqTSOUAT-Nbl0UsxrhE2Ic

然后重新训练了cats-dogs、kws20_v3进行了测试完成功能,其实到这个时候搞的有累了。

后面计划是用摄像头采集障碍物的照片,然后进行标定,再进行训练及下载测试。

附件下载

CNN_20221113.zip

团队介绍

一个爱好电子的工程师

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