一,项目介绍

基于 STM32 f103c8t6单片机和 DToF 传感器项目,DToF（直接飞行时间）传感器能够通过测量光脉冲从发射到接收的飞行时间来计算目标物体的距离，具有高精度、快速响应等优点。利用tmf8821传感器识别手的上下挥动次数来模拟台灯的亮度，（用led代替了），以及手离传感器的距离和上下挥动来实现菜单的选择。

二,硬件介绍

本次选STM32F103C8T6单片机微控制器型号和DTOF8821传感器，oled屏，led灯。STM32F103C8T6 采用 ARM Cortex-M3 内核，最高主频为 72MHz，具有较高的运算能力和处理速度¹。它包含 64KB 的 Flash 存储器和 20KB 的 SRAM，可以存储大量的程序代码和数据¹。tmf8821传感器具有高灵敏度SPAD检测的Direct ToF技术4x4 可配置的多区域配置，具有多目标检测功能可调视野（最大63°对角线）快速时间数字转换器（TDC）架构。

三,项目框图和设计思路

硬件选择：选择STM32F103C8T6单片机和DTOF传感器，确保它们的兼容性和性能满足项目需求。

电路设计与搭建：设计并搭建STM32与DTOF传感器的电路连接，确保数据传输的稳定性。

编程与算法开发：编写STM32的固件代码，实现数据采集、预处理、手势识别算法以及输出控制逻辑。手势识别算法可以识别挥手、滑动、等手势。

四,软件流程图和关键代码介绍

编写STM32的固件代码，实现数据采集、预处理、手势识别算法以及输出控制逻辑。手势识别算法可以根据项目的具体需求进行定制，如识别挥手、滑动、等手势。

int menu_main(void)

{	
	    OLED_ShowString(1,4,"Start!");
	OLED_ShowString(2,4,"Light!");
	OLED_ShowString(3,4,"Motor!");
    OLED_ShowChar(Flag,1,'>');
	PWM_SetCompare3(0);

	while(1)
{      		//OLED_ShowNum(4,5,push,2);          //È·¶¨

		contrl(hui_don);
        if((hui_don[2-1]<200||hui_don[3-1]<200||hui_don[0]<200)&&x==0)
		{ 
             x=1;
			
			         }

        if(hui_don[2-1]>300&&hui_don[3-1]>300&&hui_don[0]>300&&x==1)        //
		{x=0;
		 key=3; }

     if(key==3)                       //ÏòÏÂ
	 {  
		Flag++;  
	    if(Flag>3)
	    Flag=1;
        OLED_Clear();
	    OLED_ShowChar(Flag,1,'>');
		OLED_ShowString(1,4,"Start!");
    	OLED_ShowString(2,4,"Lignt!");
		OLED_ShowString(3,4,"motor!");

		key=0;
	 }
	 if(key==2)                       //È·¶¨
     return Flag;

	 if(key==1)                       //·µ»Ø
	 return 0;
}}

五,功能展示图及说明

使用了stm32和dtof传感器及led和oled屏，可以通过手势控制灯的亮度

问题:STM32与DTOF传感器之间的硬件连接可能存在问题，如接口不匹配、供电电压不稳定等。

方法:仔细阅读了STM32和DTOF传感器的数据手册，确定正确连接了各个引脚。

使用稳定的电源供电。

六,心得体会

在这次手势识别项目中，我利用STM32微控制器和DTOF传感器，实现了一系列手势的识别。这个过程不仅提升了我的技术能力，还让我对嵌入式系统和传感器技术有了更深的理解。首先，项目的实现让我深刻体会到了硬件与软件的紧密结合。STM32的灵活性和强大的处理能力给我留下了深刻的印象。在编程过程中，我需要不断调整和优化代码，以确保与DTOF传感器的顺畅通信，同时还需要处理各种可能出现的异常情况。这对我来说是一个不小的挑战，但也让我更加熟悉了STM32的编程环境和硬件特性。DTOF传感器作为手势识别的关键部件，其精确度和响应速度直接影响到整个系统的性能。在调试过程中，我发现传感器的数据采集和处理是整个系统中最为关键的一环。为了确保数据的准确性和稳定性，我反复测试和调整传感器的参数设置，同时也对采集到的数据进行了大量的分析和处理。这个过程让我对数据分析和信号处理有了更深入的认识。在实现手势识别算法的过程中，我遇到了许多技术难题。手势的多样性和复杂性使得识别算法的设计变得异常困难。为了解决这个问题，我参考了大量的资料和技术文档，不断尝试和改进算法。最终，通过结合多种技术手段和方法，我成功地实现了对手势的准确识别。这个过程不仅锻炼了我的算法设计能力，还提升了我解决问题的能力。

总的来说，利用STM32和DTOF传感器实现手势识别是一个充满挑战和收获的过程。通过这次项目，我不仅提升了自己的技术能力，还深刻体会到了嵌入式系统和传感器技术的魅力。我相信这次的经验将对我未来的学习和工作产生积极的影响。