比賽獲獎的武林秘籍:05 電子計算機類比賽國獎隊伍技術如何分工和學習內容
摘要
本文主要介紹了在電子計算機類比賽中技術層面上的團隊分工和需要學習的內容,分為了嵌入式硬件、嵌入式軟件、視覺圖像處理、機械、上位機軟件開發和數據分析等六個方向,并結合自身經歷給出相關建議。
正文
有些小伙伴在組隊完成后,常常不確定下一步該學習什么,或者如何與隊友分配學習任務以便完成比賽作品。為此,作為學姐,我特別整理了一份指南,列出了不同方向團隊成員所需的必備技能。這份指南將幫助你們更好地規劃團隊的學習任務,確保每個成員都能在比賽中發揮出自己的最佳水平。還不知道怎么規劃學習路線的同學,還不趕快來抄作業!!!
硬件方向
首先是硬件方向的成員:
- 1.能夠完成基本運算放大電路、濾波電路、電壓比較電路、DCDC 電路、電驅驅動電路、MCU 外圍電路設計;
- 2.會使用常用的 NI Multisim 14.0,Proteus 8 Professional,LTspice 等電路仿真軟件;
- 3.能夠通過閱讀數據手冊,快速搭建電路;
- 4.會使用示波器、信號發生器、邏輯分析儀、電子負載、萬用表等常用儀表;
- 5.通過閱讀論文、查閱資料等方式快速搭建電路。
嵌入式軟件方向
接下來時嵌入式軟件方向應該學會的內容:
- 1.熟悉一款或多款單片機,熟練掌握 GPIO、外部中斷,ADC 模數轉換,定時器,dma 數據傳輸、通信協議(IIC,IIIC,SPI,串行總線(rs485,rs232,rs422,全雙工,半雙工,單工,智能卡,can 總線),單總線通信,usb,usb2.0,usb3.0,網絡協議接口)等外設應用;
- 2.熟練應用 C 語言,會使用 IDE 中基本的調試方法,包括程序編譯與一鍵下載、單步執行、逐行執行、跳出函數、斷點、執行到光標行、外設寄存器狀態查看、變量監測、內存查看、邏輯分析、Debug Viewer、系統分析、Event Recorder 調試、代碼時間統計、命令窗口、工具箱的使用等;
- 3.掌握至少一種 RTOS 的使用方法,包括任務創建,任務調度,消息隊列,信號量,互斥組,任務同步,內存管理,Tracealyzer 調試追蹤等;
- 4.了解基本的常用通信協議,包括 modbus、zigbee、藍牙等;
- 5.會使用基本調試軟件,包括:Event Recorder+MDK、邏輯分析 Kingst、mcuISP 串口助手、ST-LINK Utility、NetAssist 網絡調試、STM32CubeMonitor 內存監測、SecureCRT、MobaXterm、whbots PID 調試工具、usb2s 調試工具、字庫制作軟件、putty 遠程連接工具、balenaEtcher 鏡像燒錄工具、CVSP Driver 虛擬串口工具、UltraISO 鏡像燒錄工具等;
- 6.熟練使用常見電子模塊:OLED 屏幕,DTH11 溫濕度傳感器,LM75 溫度傳感器,MPU6050,LCD1206,L298N,步進電機,超聲波測距,SD 卡,OV7670 攝像頭,串口屏,舵機,繼電器,HC05 藍牙,NRF24L01 單片射頻收發模塊,霍爾傳感器,無刷直流電機,AD 模數轉換模塊(SPI),遙感模塊等。
- 7.能理解信號的時序關系,根據數據手冊寫驅動程序。
視覺方向
其次是視覺方向的成員:
- 1.可以應用 OpenCV 庫實現圖像變換(空域與頻域、幾何變換、色度變換、尺度變換)、圖像增強(灰度變換增強、直方圖增強、圖像平滑/降噪圖像(邊緣)銳化)、紋理分析(取骨架、連通性)、圖像分割(閾值分割、基于邊界分割、Hough 變換、分水嶺分割)、圖像特征提取(幾何特征、形狀特征、幅值特征、顏色特征、直方圖特征、局部二值模式( LBP)特征)、模式識別、目標追蹤等;
- 2.可以在一款或者多款 MPU 上部署圖像處理算法;
- 3.對數字圖像處理理論基礎、計算機視覺理論基礎有了解;
- 4.可以使用 Sklearn 庫、Pytorch 框架等機器學習框架實現視覺特征提取及特征處理;
- 5.會使用專用于圖像處理的單片機(K210、OpenMV 等)以及一些在線模型訓練平臺。
機械方向
針對學習機械方向的成員來說,對于制作非機器人或運動類項目來說,要求比較簡單:
- 1.會使用 SW、NX 等軟件進行基本 3D 建模及運動仿真;
- 2.會使用 RobotArt、Robcad、Webots 等基本機器人仿真軟件;
- 3.會使用 3D 切片軟件及 3D 打印機;
- 4.會使用 ANSYS 軟件進行有限元分析等;
上位機軟件方向:
- 1.會使用 PyQT 等 UI 框架進行基本界面設計;
- 2.會使用基本的多線程、多進程、多協程創建及相關通信機制;
- 3.可以利用串口協議庫、USB 協議庫與下位機完成通信;
- 4.可以對下位機發送的數據進行基本的信號處理;
- 5.可以使用阿里云 studio、kivy 等進行簡單 app 開發;
數據分析方向:
- 1.可以使用 Matlab、SPSS、Python、Origin 等對實驗結果進行分析比較、圖形化結果展示;
- 2.可以使用常見的機器學習、深度學習框架對數據使用分類、擬合、回歸、決策樹、隨機森林等算法;
以上六大方向,基本上就是我們整個團隊需要去學習的六大部分,希望大家之后在組隊打比賽分配任務時,可以做到心中有數哦。更多詳細內容可以點擊我的博客,查看原文!
原文鏈接
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