# LED_locate

**Repository Path**: caishuyangyang/led_locate

## Basic Information

- **Project Name**: LED_locate
- **Description**: LED-光电池阵列实现物体定位
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-02-22
- **Last Updated**: 2023-03-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LED-光电传感器阵列定位

## 训练数据采集

将小球悬挂在支架上，通过步进电机调节x，y坐标，测量范围为[0,9]，步长为一个单位，通过调节绳长调节z坐标，测量范围为[0,2]，步长为一个单位；每个位置测量多组数据，每测量完一个坐标点，将LED熄灭一定时间，将小球移动到下一个位置时重新点亮

## 训练数据处理

在处理测量数据时，我们小组发现数据存在一些噪点，我们小组采取如下策略消除噪点：

+ 对同一个位置的多组数据使用均值滤波处理
+ 用原数据减去滤波后的数据，并计算绝对值
+ 设定一个阈值，当绝对值大于该阈值时认为这个数据是噪点
+ 从原数据中删去噪点数据，再次使用均值滤波处理，得到最后结果

最后将得到的特征数据归一化处理，得到训练数据

主要文件：`txtData\\txt2csv.py`，`oridata\\deal_tool.py`，`_01XlsReader.py`

## 网络搭建

我们添加了两层隐藏层，节点个数均为100，激活函数选用 ReLU 函数，同时为了防止模型的泛化能力随层数的增加而下降，我们在层与层之间添加了残差块:

```python
class ResBlock(nn.Module):
    '''
        残差块
    '''
    def __init__(self,node):
        super(ResBlock,self).__init__()
        self.node=node
        self.linear1=nn.Linear(self.node,self.node)
        self.linear2=nn.Linear(self.node,self.node)
  
    def forward(self,x):
        y=F.relu(self.linear1(x))
        y=self.linear2(y)
        return F.relu(x+y)
```

主要文件为 `_02Netbase.py` ，主要功能封装进 `BP` 类和 `ResNet` 类.

## 训练策略

```python
epcho=400
lr=1e-3
#选择优化器
optimizer=torch.optim.Adam(params=bp.parameters(),lr=lr)
Loss=nn.MSELoss() #选择损失函数
```

训练400轮，学习率为0.001，选择Adam优化器，损失函数选择 MSELoss

## 串口通信

我们小组选择使用 stm32 控制 LED灯和光电传感器数据的读取，将有效数据作为一个整体发出，发送周期50ms；

## 线程管理

主要分为四个线程，线程之间利用 `Queue` 进行通信，通过 `threading` 库实现并行：

### 获得 stm32 读取的数据

以10ms为周期读取串口数据，同时将光强数据转换为 `tensor`类型，将转换好的数据存入消息队列，主要文件 `_04serial.py`，主要功能封装进 `mySerial` 类.

### 处理光强数据并发送

从消息队列中获取光强数据，用训练好的模型处理光强数据，得到相应的坐标数据，将坐标数据发送到消息队列，主要文件 `_05Publisher.py` ，主要功能封装进 `Publisher` 类.

### 将坐标数据可视化

从消息队列中获取坐标数据，填入到播放器接口，主要设置了2D和3D两种类型播模式，两种模式各占用一个线程，实时可视化坐标数据，主要文件 `_03Player.py` ，主要功能封装进 `Player2D` 和 `Player3D` 类.