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傳感器接口

摘要：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心

摘要：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心，結合數字溫度傳感器DS18B20和 INTEGRAT10N 公司的無線收發芯片 IA4421的數字化無線溫度傳感器的設計。該設計頻段(433 MHz ISM)無需申請即可使用測溫范圍為一 4o～95℃ ，分辨率為 0．062 5℃ ，工作頻率 433 MHz，接收靈敏度為 109 dBm，最大發射功率 8 dBm，傳輸距離 200 m，采和電池供電。重點介紹該系統的硬件接口、軟件設計以及低功耗設計。該數字化溫度傳感器可應用到各種需要無接觸的場合，實現對現場溫度的“先知先覺”。關鍵詞：ATmega324p；數字溫度傳感器；無線收發；IA4421；ATmega334p

標簽： ATmega Atmel 324p 324

上傳時間： 2013-12-31

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：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心

：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心，結合數字溫度傳感器DS18B20和 INTEGRAT10N 公司的無線收發芯片 IA4421的數字化無線溫度傳感器的設計。該設計頻段(433 MHz ISM)無需申請即可使用測溫范圍為一 4o～95℃ ，分辨率為 0．062 5℃ ，工作頻率 433 MHz，接收靈敏度為 109 dBm，最大發射功率 8 dBm，傳輸距離 200 m，采和電池供電。重點介紹該系統的硬件接口、軟件設計以及低功耗設計。該數字化溫度傳感器可應用到各種需要無接觸的場

標簽： ATmega Atmel 324p 324

上傳時間： 2017-04-28

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隨著社會的發展,出租車是人們生活中非常方便且較普遍的交通工具,但出租車計價器相對較為落后。在過去,出租車采用機械式的計價器,用齒輪比的方式來計算出租車所跑的里程數,并由里程數來換算車費由

隨著社會的發展,出租車是人們生活中非常方便且較普遍的交通工具,但出租車計價器相對較為落后。在過去,出租車采用機械式的計價器,用齒輪比的方式來計算出租車所跑的里程數,并由里程數來換算車費由于機械的齒輪體積比較大,計算不是很準確,而且容易磨損,后來又采用了傳感器方式,利用傳感器接收車的跑動信息,從而計算里程數和車費,但此方法通常使干擾信號也能產生計數脈沖,所以也不完善。現在我們引用單片機技術,使用編碼和解碼信息傳遞這種方式來完成計價器計數脈沖的形成單片機可以很精確地檢測到傳感器信號,這樣計價就會非常準確。完成此裝置所需器件簡單,成本非常低,技術上也容易實現。

標簽： 出租車發展出租車計價器機械

上傳時間： 2014-01-19

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此程序是利用51單片機

此程序是利用51單片機，控制蜂鳴器接口高低電平，讓其發出歌聲。

標簽： 程序 51單片機

上傳時間： 2017-06-28

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單片機應用技術（C語言版）第3版程序源代碼

主要程序代碼有單片機與LED數碼管接口 LED大屏幕顯示器和接口字符LCD 液晶顯示和接口單片機與鍵盤接口 A/D轉換器接口 D/A 轉換器接口串行通信基礎 MCS-51的串行接口 MCS-51單片機雙機通信 RS-232C串行通信總線標準及其接口存儲器的擴展串行口的I/O口擴展數字鐘的設計與制作單片機溫度檢測記錄系統

標簽： 單片機程序源代碼

上傳時間： 2016-04-12

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ftp上傳下載接口

可以開發類似fillzip,cuteftp等FTP工具

標簽： ftp 接口

上傳時間： 2018-08-29

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PLCD電路分析

一種基于峰值跟隨的 P L C D 傳感器信號調理電路及其方法，包括正弦波發生器電路、 P L C D 傳感器、前置處理電路、鑒相電路、峰值跟隨電路、輸出處理電路

標簽： PLCD 電路分析

上傳時間： 2020-12-07

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用三點法實現機器人三維位置測量的研究

用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘要：提出了一種微小爬壁機器人三維位置測量的新方法。筆者通過深入分析研究各種位置測控方法與系統，提出采用單目視覺方法中的聚焦法，以 CCD作為傳感器，用三點法實現對機器人的三維位置測量。驗證性實驗結果表明，本研究提出的測量原理和系統是正確可行的。關鍵詞：機器人；位置測量；CCD傳感器；單目視覺；攝像機標定中圖分類號：TP242．6 文獻標識碼：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技術是智能機器人的關鍵技術，是各種機器人控制系統中極為重要的環節，也是國內外研究的熱點所在。按照測試系統與被測機器人的關系，可以將位置測量技術分為接觸式和非接觸式兩大類。接觸式測量系統由于在測量過程中或多或少地對機器人施加了載荷，因而僅適用于靜態位置測量。而動態位置測量系統主要分 5類：①激光跟蹤系統；@ CCD交互測量收稿日期：2001—07—03 基金項目：國家 863高科技研究資助項目(9804-06)；教育部高等學校骨干教師資助計 3t,j項目作者簡介：張智海 (1973一 )，男，工學碩士，主要研究方向為智能機器人測控技術。系統；③ 超聲波測量系統；④ PSD(positionsensitivede— vice)位置測量系統；⑤ 帶有接近覺傳感器的測量系統。位置測量還可以從另一個分類角度劃分為主動式測量和被動式測量。主動式測量主要可以分為結構光方法和激光自動聚焦法兩類。被動式測量主要可以分為雙目視覺、三目視覺、單目視覺等方法。對比以上各種方法的優缺點，針對筆者研制的微小爬壁機器人的空間三維位置測量的要求，測量系統必須滿足尺寸小、分辨率高、穩定性和可靠性好、時間響應快等特點，提出了采用單目視覺方法中的聚焦法，選用 CCD作為傳感器，用三點法實現對機器人的三維位置測量，并用 Matlab和 V

標簽： 機器人

上傳時間： 2022-02-12

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論文-移動機器人導航與定位技術

移動機器人導航與定位技術隨著計算機技術、微電子技術、網絡技術等的快速發展，特別是通訊技術的進步。機器人技術也得到了飛速發展，移動機器人的關鍵技術得到深入而廣泛的研究。并且部分已經走向成熟，移動機器人應用領域不斷擴展，與制造業相比，移動機器人的工作環境具有非結構化和不確定性。因而對機器人的要求更高。不僅要求機器人完成一定的功能，還需要機器人具有行走功能。對外感知能力以及局部的自主規劃能力等，因此移動機器人的導航與定位技術成為智能機器人領域的一個重要研究方向．也是智能移動機器人的一項關鍵技術。多年來國際國內都有大量的科技工作者致力于這方面的研究開發工作．因而對許多問題的認識與求解都取得了長足的發展。在某些特定的應用領域，移動機器人導航技術已得到了實際應用。本文介紹了移動機器人導航技術研究中的相關關鍵技術。 2移動機器人導航與定位研究的目的移動機器人根據運動行為方式分為自主和半自主式．根據應用的環境有室內和室外機器人之分。無論哪種移動機器人。在它的運動過程中始終要求解決自身的導航與定位問題．也就是 Dm．~ntWhyte提出的三個問題：(1)”我現在何處 ?”，(2)”我要往何處去 ?”，(3)”要如何到該處去?”。其中問題 (1)是移動機器人導航系統中的定位及跟蹤問題，(2)(3)是移動機器人導航系統中的路徑規劃問題。移動機器人導航與定位技術研究的目的就是解決上面的 3個問題．給出已知和未知環境下移動機器人實時導航與定為控制的理論、方法與關鍵技術，并驗證該理論與方法的的實用性：提出適應多種環境的實時導航策略和具有良好可擴展性的移動機器導航體系結構：未知環境中移動機器人的快速環境建模與定位方法：未知環境中基于傳感器的移動機器人局部運動規劃理論與方法：與未知環境中移動機器人導航控制相關的機器學習的基礎理論與方法；移動機器人的故障自診

標簽： 機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu