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7. STM32机器人传感器融合：超声波、IMU、编码器和视觉状态

共计 30 章节
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01
课程导论
传感器融合在STM32机器人中的重要… · 课程目标 · 学习路径与项目总览
课程导论STM32
02
STM32开发环境搭建
STM32CubeMX · HAL库 · Keil/STM32CubeIDE配…
STM32开发环境搭建
03
超声波传感器原理与驱动
HC-SR04工作原理 · 时序图 · GPIO触发与回声捕获
超声波传感器原理驱动
04
IMU传感器原理与驱动
MPU6050/ICM20602加速… · I2C通信 · 原始数据读取与校准
IMU传感器原理
05
编码器原理与驱动
增量式编码器 · 正交解码 · STM32定时器编码器模式
编码器原理驱动
06
视觉传感器基础
摄像头模块（OV7670/OV264… · 图像采集 · 颜色识别与简单视觉状态提取
视觉传感器基础OV7670/OV264
07
传感器数据预处理
滤波方法（中值 · 均值 · 低通）
传感器数据预处理滤波方法
08
坐标系统与姿态表示
机器人坐标系 · 欧拉角 · 四元数
坐标系统姿态表示
09
卡尔曼滤波入门
线性卡尔曼滤波原理 · 状态空间模型 · 预测与更新步骤
卡尔曼滤波入门线性卡尔曼滤波原…
10
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化 · 雅可比矩阵 · 用于IMU与编码器融合
EKF扩展卡尔曼滤波
11
互补滤波与Mahony滤波
互补滤波原理 · Mahony算法实现 · IMU姿态融合与漂移抑制
Mahony互补滤波
12
超声波与编码器融合测距
超声波测距与轮式里程计融合 · 加权平均与置信度评估
超声波编码器融合测距
13
IMU与编码器融合定位
航位推算 · IMU辅助校正 · 消除累积误差的融合策略
IMU编码器融合定位
14
视觉与超声波融合避障
视觉目标检测与超声波测距结合 · 决策树或模糊逻辑避障
视觉超声波融合避障
15
多传感器时间同步
不同采样率处理 · 时间戳对齐 · 缓冲与插值方法
多传感器时间同步不同采样率处理
16
传感器校准实战
超声波温度补偿 · IMU零偏与标度因数校准 · 编码器每圈脉冲数标定
传感器校准实战超声波温度补偿
17
STM32实时操作系统（RTOS）基础
FreeRTOS任务调度 · 消息队列 · 信号量用于传感器数据采集
STM32RTOS
18
传感器数据采集系统设计
多传感器并行采集 · DMA与中断 · 低功耗与实时性权衡
传感器数据采集系…多传感器并行采集
19
机器人运动学模型
差速驱动运动学 · 正逆解 · 基于编码器的里程计模型
机器人运动学模型差速驱动运动学
20
传感器融合算法在STM32上的优化
定点运算 · 矩阵库（CMSIS-DSP） · 内存与计算效率
STM32传感器融合算法
21
实战项目一
基于超声波与编码器的壁障小车——测距 · 避障与里程计融合
实战项目一基于超声波
22
实战项目二
基于IMU与编码器的自平衡机器人——…
实战项目二IMU
23
实战项目三
基于视觉与超声波的智能跟随机器人——…
实战项目三基于视觉
24
实战项目四
多传感器融合的SLAM初探——使用S…
实战项目四SLAM
25
常见问题与调试技巧
传感器读数异常 · I2C通信故障 · 数据漂移
常见问题调试技巧
26
传感器融合性能评估
误差指标（RMSE · MAE） · 测试方法
传感器融合性能评…RMSE
27
高级话题
粒子滤波与无迹卡尔曼滤波简介 · 在STM32上的可行性分析
高级话题粒子滤波
28
系统集成与通信
STM32与上位机（ROS/Matl… · 数据可视化与远程监控
系统集成通信
29
课程总结与拓展
融合算法选型指南 · 未来趋势（AI视觉融合） · 项目改进方向
课程总结拓展
30
综合挑战
设计一个融合超声波 · IMU · 编码器和视觉的完整机器人系统
综合挑战设计一个融合超声…