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

FreakStudio發表於2024-07-09
計算機

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，分為了嵌入式硬體、嵌入式軟體、視覺影像處理、機械、上位機軟體開發和資料分析等六個方向，並結合自身經歷給出相關建議。

正文

有些小夥伴在組隊完成後，常常不確定下一步該學習什麼，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。還不知道怎麼規劃學習路線的同學，還不趕快來抄作業！！！

硬體方向

首先是硬體方向的成員：

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  • 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 等電路模擬軟體；
  • 3.能夠透過閱讀資料手冊，快速搭建電路；
  • 4.會使用示波器、訊號發生器、邏輯分析儀、電子負載、萬用表等常用儀表；
  • 5.透過閱讀論文、查閱資料等方式快速搭建電路。

嵌入式軟體方向

接下來時嵌入式軟體方向應該學會的內容：

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  • 1.熟悉一款或多款微控制器，熟練掌握 GPIO、外部中斷，ADC 模數轉換，定時器，dma 資料傳輸、通訊協議（IIC,IIIC,SPI,序列匯流排（rs485，rs232，rs422，全雙工，半雙工，單工，智慧卡，can 匯流排），單匯流排通訊，usb，usb2.0，usb3.0，網路協議介面）等外設應用；
  • 2.熟練應用 C 語言，會使用 IDE 中基本的除錯方法，包括程式編譯與一鍵下載、單步執行、逐行執行、跳出函式、斷點、執行到游標行、外設暫存器狀態檢視、變數監測、記憶體檢視、邏輯分析、Debug Viewer、系統分析、Event Recorder 除錯、程式碼時間統計、命令視窗、工具箱的使用等；
  • 3.掌握至少一種 RTOS 的使用方法，包括任務建立，任務排程，訊息佇列，訊號量，互斥組，任務同步，記憶體管理，Tracealyzer 除錯追蹤等；
  • 4.瞭解基本的常用通訊協議，包括 modbus、zigbee、藍芽等；
  • 5.會使用基本除錯軟體，包括：Event Recorder+MDK、邏輯分析 Kingst、mcuISP 串列埠助手、ST-LINK Utility、NetAssist 網路除錯、STM32CubeMonitor 記憶體監測、SecureCRT、MobaXterm、whbots PID 除錯工具、usb2s 除錯工具、字型檔製作軟體、putty 遠端連線工具、balenaEtcher 映象燒錄工具、CVSP Driver 虛擬串列埠工具、UltraISO 映象燒錄工具等；
  • 6.熟練使用常見電子模組：OLED 螢幕，DTH11 溫溼度感測器，LM75 溫度感測器，MPU6050，LCD1206，L298N,步進電機，超聲波測距，SD 卡，OV7670 攝像頭，串列埠屏，舵機，繼電器，HC05 藍芽，NRF24L01 單片射頻收發模組，霍爾感測器，無刷直流電機，AD 模數轉換模組（SPI)，遙感模組等。
  • 7.能理解訊號的時序關係，根據資料手冊寫驅動程式。

視覺方向

其次是視覺方向的成員：

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  • 1.可以應用 OpenCV 庫實現影像變換（空域與頻域、幾何變換、色度變換、尺度變換）、影像增強（灰度變換增強、直方圖增強、影像平滑/降噪影像（邊緣）銳化）、紋理分析（取骨架、連通性）、影像分割（閾值分割、基於邊界分割、Hough 變換、分水嶺分割）、影像特徵提取（幾何特徵、形狀特徵、幅值特徵、顏色特徵、直方圖特徵、區域性二值模式( LBP)特徵）、模式識別、目標追蹤等；
  • 2.可以在一款或者多款 MPU 上部署影像處理演算法；
  • 3.對數字影像處理理論基礎、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徵提取及特徵處理；
  • 5.會使用專用於影像處理的微控制器（K210、OpenMV 等）以及一些線上模型訓練平臺。

機械方向

針對學習機械方向的成員來說，對於製作非機器人或運動類專案來說，要求比較簡單：

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  • 1.會使用 SW、NX 等軟體進行基本 3D 建模及運動模擬；
  • 2.會使用 RobotArt、Robcad、Webots 等基本機器人模擬軟體；
  • 3.會使用 3D 切片軟體及 3D 印表機；
  • 4.會使用 ANSYS 軟體進行有限元分析等；

上位機軟體方向：

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  • 1.會使用 PyQT 等 UI 框架進行基本介面設計；
  • 2.會使用基本的多執行緒、多程序、多協程建立及相關通訊機制；
  • 3.可以利用串列埠協議庫、USB 協議庫與下位機完成通訊；
  • 4.可以對下位機傳送的資料進行基本的訊號處理；
  • 5.可以使用阿里雲 studio、kivy 等進行簡單 app 開發；

資料分析方向：

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  • 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、深度學習框架對資料使用分類、擬合、迴歸、決策樹、隨機森林等演算法；

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，希望大家之後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選我的部落格，檢視原文！

原文連結

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