大学生机器人比赛实战（二）软件篇

大学生机器人比赛深度开发指南：核心技术详解与实战代码解析

作为参加过多次机器人竞赛的选手，我将详细剖析比赛中的核心技术实现，包括软件架构设计、实时系统应用、各大赛事代码特点以及性能优化技巧。本指南将帮助你从代码层面深入理解如何打造一个冠军级机器人系统。

一、机器人软件架构设计

1.1 分层架构设计

一个完整的比赛机器人通常采用分层架构设计：

应用层（比赛策略）↓
业务逻辑层（任务调度）↓
功能模块层（视觉/控制/通信）↓
硬件抽象层（HAL）↓
硬件层（传感器/执行器）

典型头文件组织：

// hal_uart.h - 硬件抽象层
void UART_Init(uint32_t baudrate);
void UART_Send(uint8_t *data, uint16_t len);// driver_motor.h - 功能模块层
void Motor_SetSpeed(uint8_t id, int16_t speed);// task_control.h - 业务逻辑层
void Control_Task(void *params);// strategy.h - 应用层
void Strategy_Update(GameState *game);

1.2 实时性保障方案

中断优先级配置（STM32为例）：

void NVIC_Configuration(void)
{HAL_NVIC_SetPriority(SysTick_IRQn, 0, 0); // 系统滴答最高优先级HAL_NVIC_SetPriority(EXTI0_IRQn, 1, 0);   // 紧急传感器中断HAL_NVIC_SetPriority(TIM3_IRQn, 2, 0);    // 电机控制定时器HAL_NVIC_SetPriority(USART1_IRQn, 3, 0);  // 通信中断
}

二、RTOS在比赛中的应用

2.1 何时使用RTOS？

需要RTOS的场景：

• 多任务并行处理（如视觉+控制+通信）
• 复杂状态机管理
• 需要精确时序控制
• 系统资源需要动态管理

可以不用RTOS的情况：

• 简单循迹/搬运机器人
• 单任务循环就能满足需求
• 硬件资源极其有限

2.2 FreeRTOS实战配置

CubeMX配置示例：

1. 选择TIM6作为时基源（1kHz）
2. 启用FreeRTOS支持
3. 设置堆大小（≥10KB）
4. 创建关键任务：
   • 控制任务（优先级3）
   • 视觉任务（优先级2）
   • 通信任务（优先级1）

任务创建代码：

void StartDefaultTask(void const *argument)
{// 创建控制任务osThreadDef(ControlTask, Control_Task, osPriorityHigh, 0, 512);osThreadCreate(osThread(ControlTask), NULL);// 创建视觉任务osThreadDef(VisionTask, Vision_Task, osPriorityNormal, 0, 1024);osThreadCreate(osThread(VisionTask), NULL);// 空闲任务中可以监控系统状态for(;;) {vTaskDelay(1000);printf("CPU Usage: %.1f%%\n", osGetCPUUsage());}
}

三、各大赛事代码特点详解

3.1 RoboMaster步兵机器人代码架构

典型控制流程：

// 云台控制任务
void Gimbal_Task(void *params)
{while(1) {// 1. 获取目标信息TargetInfo target = Vision_GetTarget();// 2. PID控制计算PID_Calc(&yaw_pid, target.yaw_angle);PID_Calc(&pitch_pid, target.pitch_angle);// 3. 电机输出Motor_SetAngle(YAW_MOTOR, yaw_pid.output);Motor_SetAngle(PITCH_MOTOR, pitch_pid.output);// 4. 射击决策if(target.valid && target.distance < 3.0f) {Shoot_Control(1); // 单发射击}osDelay(2); // 500Hz控制频率}
}

关键技术点：

1. 双闭环PID控制（位置环+速度环）
2. 弹道补偿算法
3. 超级电容能量管理
4. 装甲健康度监测

3.2 ROBOCON机械臂控制代码

运动学逆解实现：

// 机械臂逆运动学计算
ArmAngles IK_Calculate(Point3D target)
{ArmAngles angles;// 第一关节角度计算angles.base = atan2(target.y, target.x);// 第二三关节角度计算（几何法）float L = sqrt(target.x*target.x + target.y*target.y);float D = sqrt(L*L + (target.z - BASE_HEIGHT)*(target.z - BASE_HEIGHT));angles.shoulder = acos((UPPER_ARM*UPPER_ARM + D*D - LOWER_ARM*LOWER_ARM) / (2*UPPER_ARM*D)) + atan2(target.z - BASE_HEIGHT, L);angles.elbow = acos((UPPER_ARM*UPPER_ARM + LOWER_ARM*LOWER_ARM - D*D)/ (2*UPPER_ARM*LOWER_ARM));return angles;
}

运动规划算法：

// 梯形速度规划
void Trapezoidal_Plan(float current_pos, float target_pos, float max_speed, float max_acc)
{static float current_speed = 0;float distance = target_pos - current_pos;float stop_distance = current_speed*current_speed / (2*max_acc);if(fabs(distance) < stop_distance) {// 减速阶段current_speed -= max_acc * CONTROL_PERIOD;} else if(fabs(current_speed) < max_speed) {// 加速阶段current_speed += max_acc * CONTROL_PERIOD;}// 位置更新current_pos += current_speed * CONTROL_PERIOD;
}

3.3 电赛智能车控制代码

模糊PID控制实现：

// 模糊PID控制器
float Fuzzy_PID(float error, float error_rate)
{// 模糊化输入int e_level = Fuzzy_Map(error, -10, 10, 7); // 7个等级int ec_level = Fuzzy_Map(error_rate, -5, 5, 7);// 查模糊规则表const int rule[7][7] = {{1,1,1,2,2,3,3},{1,1,2,2,3,3,4},// ... 其他规则};int level = rule[e_level][ec_level];// 去模糊化float delta_kp = level * 0.1f; // 比例系数调整// 动态调整PID参数pid.Kp = BASE_KP + delta_kp;return PID_Calculate(&pid, error);
}

图像处理优化技巧：

// 快速巡线算法
void Find_TrackLine(uint8_t *image, int width, int height)
{int center = width / 2;int left_edge = 0;int right_edge = width - 1;// 从中间向左右搜索边界for(int i = 0; i < height; i++) {uint8_t *row = image + i * width;// 向左搜索for(int j = center; j > 0; j--) {if(row[j] - row[j-1] > THRESHOLD) {left_edge = j;break;}}// 向右搜索for(int j = center; j < width-1; j++) {if(row[j] - row[j+1] > THRESHOLD) {right_edge = j;break;}}center = (left_edge + right_edge) / 2;Draw_CenterLine(center);}
}

四、高级功能实现

4.1 视觉识别优化

OpenMV代码示例：

# 色块识别与追踪
import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)# 定义目标颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)while(True):img = sensor.snapshot()# 寻找色块blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)if blobs:max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())# 计算目标在图像中的位置img.draw_rectangle(max_blob.rect())img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())# 计算偏航角度（假设摄像头水平FOV=60度）yaw_angle = (max_blob.cx() - img.width()/2) * 60.0 / img.width()print("Yaw Angle: %.1f" % yaw_angle)

4.2 通信协议设计

自定义串口协议：

#pragma pack(1) // 单字节对齐
typedef struct {uint8_t head;    // 0xAAuint8_t type;    // 数据类型uint16_t len;    // 数据长度uint8_t data[32];// 数据内容uint16_t crc;    // CRC校验
} UART_Frame;// 帧解析函数
int UART_Parse(uint8_t *buf, int len)
{UART_Frame *frame = (UART_Frame *)buf;// 校验帧头if(frame->head != 0xAA) return -1;// 校验CRCif(CRC_Check(buf, sizeof(UART_Frame)-2, frame->crc) != 0) {return -2;}// 处理数据switch(frame->type) {case VISION_DATA:memcpy(&vision_data, frame->data, sizeof(vision_data));break;case GAME_STATE:game_state = *(GameState*)frame->data;break;}return 0;
}

4.3 运动控制优化

速度前馈控制：

void Motor_Control(float target_pos, float current_pos)
{static float last_pos = 0;float speed = (current_pos - last_pos) / CONTROL_PERIOD;last_pos = current_pos;// PID控制float error = target_pos - current_pos;float pid_out = PID_Calculate(&pid, error);// 速度前馈float feedforward = speed * FF_GAIN;// 输出叠加float output = pid_out + feedforward;PWM_SetDuty(output);
}

五、调试与优化技巧

5.1 实时调试方法

SWD调试配置：

1. 在CubeMX中启用SWD接口（SWCLK+SWDIO）
2. 在Keil/IAR中配置调试选项：
   • 选择ST-Link调试器
   • 设置复位模式为"硬件复位"
   • 启用"运行到main()"

实时变量监控：

// 在Watch窗口添加这些变量
volatile float motor_speed;   // 加volatile防止优化
volatile int32_t encoder_val;
volatile uint8_t system_state;

5.2 性能优化技巧

关键代码优化：

// 优化前
for(int i=0; i<100; i++) {value += array[i] * coefficients[i];
}// 优化后（使用指针+循环展开）
int *p = array;
int *c = coefficients;
int sum = 0;
for(int i=0; i<100; i+=4) {sum += p[0]*c[0] + p[1]*c[1] + p[2]*c[2] + p[3]*c[3];p += 4;c += 4;
}

内存优化策略：

1. 使用内存池管理动态内存
2. 关键数据结构对齐到32位
3. 启用编译器优化（-O2/-O3）
4. 使用DMA减少CPU开销

六、比赛经验总结

6.1 开发流程建议

1. 需求分析阶段（1周）：

   • 详细分析比赛规则
   • 确定技术指标（速度/精度等）
   • 制定测试方案

2. 原型开发阶段（2周）：

   • 搭建最小系统
   • 验证核心算法
   • 完成基本功能

3. 系统集成阶段（1周）：

   • 模块联调
   • 性能优化
   • 编写技术报告

4. 测试改进阶段（持续）：

   • 模拟比赛环境测试
   • 收集数据改进算法
   • 完善故障处理机制

6.2 常见问题解决方案

电机控制异常：

1. 检查电源电压是否稳定
2. 验证PWM信号是否正确
3. 检查编码器接线
4. 调整PID参数（先P后D最后I）

视觉识别不稳定：

1. 优化光照条件
2. 增加图像滤波
3. 采用多帧验证机制
4. 使用深度学习替代传统算法

通信丢包问题：

1. 降低波特率测试
2. 增加数据校验
3. 优化天线位置
4. 采用重传机制

通过本指南的系统学习，你将掌握机器人比赛开发的核心技术要点。记住，优秀的比赛作品=扎实的基础+创新的设计+充分的测试。建议从简单功能开始，逐步迭代完善，最终打造出具备竞争力的机器人系统！