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一、添加測試程序

由于這里添加了新的硬件外設，無法直接進行軟件仿真，所以我們需要先編寫一些代碼，模擬出OpenMV發送數據到飛控，然后才能進行軟件仿真。當我們通過軟件仿真把OpenMV引導數據引導無人機飛行的頂層邏輯跑通之后，再進行實際飛行測試，這樣能盡量較少在外場Debug的工作量。

二、在引導模式下飛行

添加頂層邏輯代碼，在Guided模式下，如果OpenMV有引導數據過來，就將目標航點設置為識別點，從而飛機將自動飛向目標點。

三、進行模擬飛行

編譯——模擬——Debug——編譯——模擬——……測試通過。

四、刪除測試程序，進行實物飛行

如下圖所示，在“ardupilot/ArduCopter/ArduCopter.cpp”文件中，刪除紅框里的代碼(注意有兩個紅框)，就刪掉了測試程序，下一步可以進行實物飛行測試。

在實物測試中如果遇到問題，請按照本文下方“第六部分 疑難解答”里的步驟檢查問題所在。

五、應用展望

通過測試發現，OpenMV的性能基本滿足大學生電子設計競賽級別的應用需求，但是對于對于更加復雜的應用來講，OpenMV的性能就略顯不足了，后期我們的課程將會添加使用“NVIDIA Xavier NX”來實現更加復雜的AI技術來引導無人機飛行的例程，敬請期待！

但是，“技術實現”不同于單純的“科學研究”，它是一個不斷權衡利弊、不斷折中的過程。OpenMV在易用性、低功耗、體積、重量、成本方面，比“NVIDIA Xavier NX”要強很多，因此將OpenMV集成到無人機上，并不代表者“低端”，一切都需要從實際需求角度出發來進行選擇。

六、疑難解答

本節的例程雖然代碼量不大，但是由于牽涉到兩個硬件設備的聯調，因此請大家不要指望能非常順利地一遍走通所有步驟，遇到問題的時候，請按照如下步驟進行檢測：

1、將OpenMV通過USB接電腦，在線運行，不用解鎖飛機，手拿著飛機對準被識別物體，確保它的確是識別到了目標物體；

這一步解決圖像識別數據源頭的問題，存在如下可能：

沒摘掉鏡頭蓋？

OpenMV鏡頭視場角太小，實際飛行中目標物體一直沒有進入視野？

室外環境，逆光情況下太陽嚴重干擾圖像識別效果？

OpenMV程序沒有寫對？運行一段時間死機了？

2、使用USB轉串口模塊接OpenMV的串口TX引腳，在電腦上的“串口調試助手”上查看原始的幀是否正確發送了出來，波特率是否正確；

注意，這一步看似麻煩，實際上這一步是發現問題的最關鍵一步，存在如下可能：

OpenMV的串口TX、RX弄反了？

OpenMV的引腳號搞錯了，接的根本就不是OpenMV的串口TX引腳？

OpenMV串口的波特率弄錯了？雖然通過串口調試助手可以看到一堆十六進制數據在不斷輸出，但是仔細觀察發現數據的幀頭、幀結構不對；

OpenMV端的線虛接？或者虛焊？甚至線纜本身是虛的？這個概率不小！

3、檢查連線是否正確，注意OpenMV的串口TX接的是飛控的串口RX；

注意這是串口連線時最常見的錯誤！

4、檢查飛控的全部參數列表中對應串口的參數是否設置正確(以視頻教程里的講解為準)；

我猜測有30%的人會在這里出問題。

5、如果以上各個步驟檢查無誤，并且如果你是按照教程里的講解自己手寫的代碼，請直接使用教程中的代碼試試，如果教程中的代碼可以正常運行，而你的代碼不行，請使用Github Desktop這個軟件一行行對比你寫的代碼哪里有問題。

學習本節課的內容遇到問題后，在我們的微信群里提問之前，請嚴格按照上述步驟進行錯誤排查，如果上述所有步驟檢查后依然有問題，再到群里提問，看看大家有沒有好的建議。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的openmv集成应用_使用OpenMV引导无人机飞行的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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