舵机是一种广泛应用于机器人、无人机和模型制作等领域的微型伺服马达，它能够根据接收到的脉冲宽度调制（PWM）信号精确地改变其旋转角度。
在本项目中，我们将探讨如何使用STM32微控制器对舵机进行控制。
STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARMCortex-M内核的微控制器系列，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口著称。
在基于STM32的舵机控制系统中，主要涉及到以下几个关键知识点：1.**STM32硬件接口**：STM32芯片通常具有多个PWM通道，如TIMx模块，可以产生不同频率和占空比的PWM信号。
我们需要选择一个合适的定时器通道来输出舵机所需的PWM信号。
2.**PWM生成**：STM32的定时器工作在PWM模式下，通过设置预分频器、自动重载值和比较寄存器，可以生成不同频率和占空比的PWM波形。
舵机通常需要的PWM频率在50Hz左右，占空比变化范围为1-2ms，对应舵机的角度范围通常为0°到180°。
3.**软件编程**：使用STM32CubeMX或HAL库初始化定时器和GPIO，配置PWM通道的工作模式。
之后，在主程序中，根据需要改变比较寄存器的值来调整PWM的占空比，从而控制舵机的角度。
4.**舵机驱动**：理解舵机的工作原理，知道如何通过改变PWM信号的占空比来控制舵机的转动。
这涉及到电机控制理论，包括速度和位置的反馈控制。
5.**中断服务函数**：在某些应用中，可能需要实时响应舵机的位置变化，这时可以设置定时器中断，当PWM周期到达时触发中断，更新舵机角度或者处理其他任务。
6.**调试与测试**：使用开发板上的串口或其他通信接口，将舵机的控制信号实时发送到STM32，通过示波器或逻辑分析仪检查PWM信号是否符合预期，同时观察舵机的实际动作是否正确。
7.**电源管理**：考虑到舵机的功率需求，确保STM32和舵机的供电稳定，避免电源波动影响控制精度。
8.**安全机制**：为了防止舵机过度旋转造成损坏，可以设置角度限制或超时保护，当舵机超出预定范围时停止发送PWM信号。
通过以上这些步骤，你可以实现一个基于STM32的简单舵机控制系统。
实际应用中，可能还需要结合传感器数据、算法控制等高级功能，以实现更复杂的运动控制。
对于初学者，理解并掌握这些基本概念和实践技巧，是进入STM32和舵机控制领域的重要一步。

NRF24L01是众所周知的较为难调的无线通讯模块，但其传播距离远，2.4G射频信号强，体积较小，是小型四轴无人机、手持显示平台的极佳选择，本次上传资源是基于STM32F103C8T6单片机的SPI1、SPI2的收、发例程，希望能提供一定的帮助！

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

自己尝试写的无人机灯光秀的路径规划，有些不成熟，二分法

2.1VegaPrime开发过程VegaPrime作为一专业的视景仿真开发平台其开发流程自成体描述了VegaPrime结合Creator进行视景仿真开发的通用流程[16]3.1OpenFlight(*.flt)数据库格式OpenFlight数据格式是Multigen公司将所要仿真的环境与对象通过数学方

采用蚁群算法的无人机路径规划程序，采用matlab编程。

OpenCVHaar特征分类器识别H字符用xml文件，带H字符图片供打印，参考网上opencv人脸识别代码换一下xml文件名即可使用。
可用作无人机着陆用。
在无较大的旋转情况下基本能识别。

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具有移动性模式信息的无人机网络规模定律

包含的5个文件是：1，UL3030：2018ANSI/CAN/ULStandardforUnmannedAircraftSystems-无人机安规。
2，ISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人飞机系统的分类和分类。
3，ISO21384-4-2020Unmannedaircraftsystems—Part4Vocabulary-无人机系统的词汇。
4，ISO21384-3-2019Unmannedaircraftsystems—Part3Operationalprocedures-无人机系统的操作程序。
5，BSISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人机系统的分类和分类。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。