接上篇
4.3 体系软件规划
4.3.1 魔方复原算法流程
本算法是一个能够给出将魔方任何或许的混乱状况还 原回六面同色状况的算法。现在常用的CFOP法是一种4阶段 算法，总共分有4个复原阶段，均匀步数在50-70步。而恣意 状况的魔方的复原办法现已被证明能够在20步之内，可见这 种办法有很大的冗余，还有提高空间。本算法能在短时刻里 提供出一组均匀步数在 25步左右的解决方案。
魔方有6个面，每个面存在3种操作(正对该面，顺时针 旋转，逆时针旋转，180度旋转)，总共18种操作。首要介绍 一下各个旋转操作的简称：
前面顺时针旋转为【 F 】逆时针旋转为【 F’ 】，180 度旋转为【F2】。后边相应为【B】【B’】【B2】。接下 来介绍算法中的编码。算法有两个阶段，每个阶段有不同的 编码办法，如下表，第一阶段：
通过摄像头或许手动输入收集魔方状况之后，咱们需 要用一种办法保存初始魔方状况。魔方有8个角块，12个棱 块，魔方的摆放为：U蓝色，F赤色，R黄色，L白色，B橙 色，D绿色。首要对它们分类进行编码，角块：
然后，关于每一个角块，还需要一个参数来确认：顺 时针改变次数。如图14（166页），蓝橙黄5号角块处在正确的方位， 可是处在不同的改变状况，第一个是顺时针改变0次，第二 个是顺时针改变1次，第三个是顺时针改变2次(在后文中也 称作逆时针改变1次)。
而关于棱块，只要两种或许，翻转或许正常。如蓝红11号棱块，第一个是 正 常 0 ， 第 二 个 是 翻 转 1 。 扭 转 、 翻 转 是 一个部分相对
于全体 的操作。在图14中， 蓝色是参阅色，改变 是角块与棱块中蓝色 的方位，相关于顶面 中心蓝色来说的。不 同的参阅会导致不同 的成果，假如以黄色 为参阅色，那么角块 中 ， 分 别 扭 转 1 ， 2，0。
如图15，被喷涂 的色彩为参阅色，当
图16 魔方复原算法流程图
图17 操控端算法流程图
处在顶面和底面时，蓝色和绿色是平等参阅色。当处在UD 夹层中的时分，优先参阅蓝色和绿色，当棱块是红黄等非 蓝、绿色的时分，则参阅赤色和橙色相关于中心赤色和橙色 的翻转状况。这样，界说一个魔方的数组int MF[3][3][3][2][b][c];([n行][n列][n层][编号或改变数][第b步][第c次循环])就能够保 存下初始魔方的状况。
图18 QSYS体系规划
关于一个未打乱的魔方，假如你运用除 R，R’，L，L’，F，F’，B 和 B’以外的转法来滚动它，你能生成的 状况仅是魔方一切或许状况群中的一个子群。这个子群表明 为 G1群。而本二阶段搜索算法的思维，便是依据这个G1群，在 第一阶段中，咱们用一切的18种或许的操
作去效果初始状 态，当一切块的翻转、改变为0，且中心棱块都在中心的时 候，则抵达G1群状况，第一阶段完结。第二阶段，咱们用 群的10种或许操作去效果此刻状况，直到一切块的方位都正 确。则魔方复原。详细流程如下图16所示。
4.3.2 操控端算法流程
详细流程图如下图17所示。
HPS端操控开端色彩辨认，将操控信号发送给舵机滚动模块，舵机滚动模块操控机械手臂滚动魔方到达指定方位， 滚动完毕后，舵机模块向色彩辨认模块发送滚动完毕信号， 色彩辨认模块开端辨认9个色块的色彩，辨认完毕后，将识 别到的色彩以及完毕信号发送到HPS操控端。
如此循环6次，获取到54个色块的色彩，HPS操控端对
54个色彩进行整合，是否契合各个色彩的面数，假如契合，
则进行求解魔方，假如不契合，则进行从头辨认。
5 规划办法
5.1 Qsys体系规划
5.2 CCD摄像头运用原理
CCD摄像头是指运用CCD传感器的摄像头。CCD图画 传感器可直接将光学信号转化为模仿电流信号，电流信号经 过放大和模数转化,完结图画的获取、存储、传输、处理和复 现。其明显特点是：1.体积小、重量轻；2.功耗小，作业电 压低，抗冲击与轰动，功用安稳，寿命长；3.灵敏度高，噪声低，动态规模大；4.呼应速度快，有自扫描功用，图画畸 变小，无残像；5.运用超大规模%&&&&&%工艺技术出产，像 素集成度高，尺度准确，商品化出产成本低。因而，许多采 用光学办法丈量外径的仪器，把CCD器材作为光电接纳器。 CCD 从功用上可分为线阵CCD 和面阵CCD 两大类。 线阵CCD通常将CCD内部电极分红数组，每组称为一相， 并施加相同的时钟脉冲。所需相数由CCD芯片内部结构决 定 ， 结 构 相 异 的 C C D 可 满 足 不 同 场 合 的 使 用 要 求 。 线 阵 CCD有单沟道和双沟道之分，其光敏区是MOS%&&&&&%或光敏 二极管结构，出产工艺相对较简略。它由光敏区阵列与移位 寄存器扫描电路组成，特点是处理信息速度快，外围电路简 单，易完结实时操控但获取信息量小，不能处理杂乱的图画(线阵CCD如右图所示)。面阵CCD的结构要杂乱得多，它由许多光敏区排列成一个方阵，并以必定的方法衔接成一个 器材，获取信息量大，能处理杂乱的图画。咱们所运用的 CCD摄像头什物如图18。
5.3 舵机操控原理
舵 机 接 出 来 三 根 线 ， 红 色 的 是 电 源 线 ， 棕 色 的 是 地 线，橘黄色的是信号线。舵机的作业电压在4.8V到6V之间， 供电电压不同，会影响舵机滚动的速率以及舵机的输出力 矩。咱们的板子上面的供电是5V电压。舵机里边是一个步进电机、一个基准电路以 及其它部 件，信号线输入不同的信号时会和基准电路进行比较，从 而决议舵机的滚动方向。舵机旋转的视点由脉冲的高电平时 间决议，在一个周
期为20ms的脉冲里边高电平继续的时刻 决议了舵机滚动的视点，180度舵机对应联系如下：
0.5ms–0 度，1ms–45度，1.5ms–90度，2ms–135度，2.5ms–180度。我 们所运用的舵机什物
如图19（170页）所示。
5.4 色彩辨认原理
5.4.1 BP神经网络
神经网络是一种运算模型，由很多的节点(或称“神经 元”或“单元”)相互衔接构成。每个节点代表一种特定的 输出函数，称为激励函数(activation function)。每两个节点之 间的衔接都代表关于通过该衔接信号的加权值，称为权重 (weight)，这相当于人工神经网络的回忆。网络的输出则依 网络的衔接办法、权重值和激励函数的不同而不同。网络本 身通常是自然界的某种算法或许函数迫临，也能够是一种逻 辑战略的表达。如图20（170页），是一个BP神经网络图。
其间包括3个层次：
输入层：输入层各神经元担任接纳外接的输入信息，并传递给中心层各神经元 躲藏层：中心是内部信息处理层，担任信息改换，依据信息改变才能的需求，中心层能够规划为单隐层或许多隐 层结构；最终一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进 一步处理后，完结一次正向传达处理进程；输出层：望文生义，输出层向外界输出信息的处理成果；当上层的神经元输出通过衔接加权求和后，传递到下
一个神经元时，通过激励函数处理后，才作为本层输出，激 励函数一般有以下几种方法：
线性函数
阈值函数
Rectified linear函数
Sigmoid函数
本次色彩辨认选用的激励函数为Retified linear函数。采 用54*3个神经元作为输入层，输入54个待分辨色块的R ,G,B 值，两个躲藏层，神经元数分别为300与100，输出层为54个 神经元，输出每个色块的色彩分类成果。0表明白色，100表 示赤色，200表明蓝色，300表明绿色，400表明黄色，500表 示橙色，输出取在规范值邻近，取最靠近的数为输出。(未 完待续)
