基于 CanMV-K230 的激光追踪机器人开发实战
在嵌入式视觉开发领域，将 AI 视觉与实时控制相结合一直是令人兴奋的技术挑战。传统的解决方案往往需要复杂的多设备协作：PC 负责图像处理，下位机负责执行控制，这种架构不仅成本高昂，还存在延迟大、部署复杂的问题。而现在，借助 CanMV-K230 开发板，我们可以在单一设备上实现从图像采集到实时控制的完整闭环，为创客教育和机器人开发带来全新可能。
CanMV-K230 基于嘉楠科技 Kendryte® K230 芯片，集成了双核 RISC-V 处理器和专用 AI 加速单元，算力高达 6 TOPS，是前代 K210 的 13.7 倍。更重要的是，它支持完整的 MicroPython 开发环境，让开发者能够用简洁的 Python 代码实现复杂的计算机视觉任务。本教程将带你一步步构建一个完整的激光追踪机器人系统，通过识别彩色目标并控制舵机实时追踪，深入掌握嵌入式 AI 视觉开发的全流程。
1. 开发环境搭建与硬件准备
开始之前，我们需要准备好所有必要的硬件组件和软件工具。硬件方面，你需要以下设备：
- CanMV-K230 开发板：核心处理单元，负责图像处理和控制系统
- 激光模块：普通 3.3V 激光头，用于指示追踪位置
- 9g 舵机：180 度旋转舵机，用于控制激光指向
- 摄像头模块：推荐使用 CSI 接口摄像头，支持 640x640 分辨率
- 连接线材：杜邦线若干，用于硬件连接
- 5V 电源：为舵机提供独立供电，避免电流冲击开发板
软件环境搭建同样重要。CanMV 官方提供了专用的集成开发环境 CanMV IDE，它支持代码编辑、调试和实时图像预览，极大简化了开发流程。
提示：建议从官方渠道获取最新的开发板资料和固件，确保兼容性。
安装 CanMV IDE 的步骤如下：
- 访问 CanMV 官网下载页面，获取最新版本的 IDE 安装包
- 运行安装程序，选择不包含中文路径的安装目录
- 完成安装后启动 IDE，连接 K230 开发板到电脑
- 等待设备自动识别，确认连接状态指示灯变绿
硬件连接需要特别注意电源管理。舵机工作时会产生较大的电流波动，如果直接使用开发板供电，可能导致系统重启或损坏。正确的连接方式如下表所示：
| 组件 | 开发板接口 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 激光模块正极 | 3.3V 输出 | 电流需求小，可直接使用板载 3.3V |
| 激光模块负极 | GPIO33 | 通过数字信号控制开关 |
| 舵机信号线 | GPIO46 | 配置为 PWM2 输出 |
| 舵机 VCC | 外部 5V 电源 | 避免使用板载 5V，防止电流倒灌 |
| 舵机 GND | 外部电源 GND | 需要与开发板共地 |
连接完成后，建议先用简单的测试程序验证各组件工作正常，再进入完整的系统开发。
2. 系统架构设计与核心原理
激光追踪系统的核心是一个典型的视觉伺服控制回路。系统通过摄像头捕获实时图像，识别特定颜色的目标物体，计算目标在图像中的位置坐标，然后将像素坐标转换为舵机旋转角度，最终实现激光点的实时追踪。
整个系统基于 CanMV-K230 的多核架构进行任务分配：大核运行 RT-Smart 实时操作系统，负责图像采集和视觉处理；AI 加速单元负责运行神经网络模型（如果需要高级识别）；而 PWM 和外设控制则由专用硬件模块处理，确保控制时序的精确性。
在软件架构上，我们采用分层设计：
# 系统软件架构示例
from media.sensor import *
media.display *
machine PWM, Pin
utime
():
():
