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差模電感器

  • MLX90614紅外溫度計數據表

    手冊說明;MLX90614 是一款紅外非接觸溫度計 由于集成了低噪聲放大器、 17 位模數轉換器和強大的數字信號處理芯片 MLX90302,使得高精度和高分辨度的 溫度計得以實現。計算所得物體溫度和環境溫度存儲在 MLX90302 的 RAM 單元,溫度分辨率為 0.01 ?C,并 可通過兩線 SMBus 兼容協議接口 (0.02°C 分辨率)或是 10 位 PWM (脈寬調制) 輸出模式輸出。

    標簽: 90614 MLX 紅外 溫度計 數據表

    上傳時間: 2017-03-05

    上傳用戶:cq_tianli

  • AD9208datasheet

    雙通道到模數轉換器AD9208使用說明書,詳細資料

    標簽: datasheet 9208 AD

    上傳時間: 2018-04-12

    上傳用戶:olee1986

  • ADUC7061數據手冊

    ADuC7060/ADuC7061系列是完全集成的8 kSPS、24位數據 采集系統,在單芯片內集成高性能多通道Σ-Δ型模數轉換 器(ADC)、16位/32位ARM7TDMI? MCU和Flash/EE存儲器。

    標簽: ADUC 7061 數據手冊

    上傳時間: 2019-06-11

    上傳用戶:ym331322001

  • 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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  • ADS1256 ads1255資料大集合(軟件驅動源碼+硬件論文資料) 包括了ADS1256芯片資料

    ADS1256 ads1255資料大集合(軟件驅動源碼+硬件論文資料),包括了ADS1256芯片資料的datasheet、中文應用論文資料、基于STM32的例ADS1256程序,已經調通測試過的(還有一些是網絡上面收集的程序24位AD轉換器ADS1255及其應用.pdfads1255.cads1255.hADS1255信息采集.pdfADS1256.Cads1256.hADS1256_old.Cads1256_old.hADS1256芯片資料.pdfSTM32_USB_ADS1256新型8通道ADS1256應用.pdf網絡上的ADS1256或1255參考程序高精度模數轉換器ADS1256的原理和應用.pdfADS1255-52ads1256ADS1256(new)ADS1256AATIchinese_H86新型8通道24位△—∑型模數轉換器ADS1256的原理及應用

    標簽: ads1256 ads1255

    上傳時間: 2021-11-05

    上傳用戶:xsr1983

  • 基于ep3c10e144 FPGA +雙核8位AD928設計的雙通道示波器quartus8.0 ve

    基于ep3c10e144 FPGA +雙核8位AD928設計的雙通道示波器quartus8.0 verilog 工程源碼+ PDF硬件原理圖,雙通道示波器應用到FPGA主控與雙核8位AD9288,AD9288是一款雙核8位單芯片采樣模數轉換器(ADC),內置片內采樣保持電路,專門針對低成本、低功耗、小尺寸和易用性進行了優化。AD9288采用100 MSPS轉換速率工作,在整個工作范圍內都具有出色的動態性能。每個通道均可以獨立工作通道數:2通道模擬帶寬:30MHz采樣率:雙通道,每125Msps垂直精度:8bit存儲深度:每通道不小于8KB電壓靈敏度:10mv/div~5v/div(1:1探頭)掃速范圍:100ns/div~5s/divFFT功能:1024點FFTX-Y功能觸發方式:單次、正常、自動,觸發電壓可調并帶有超前觸發功能480*320/3.5寸高分辨率液晶顯示器。工作電壓:6.2V~9V,推薦使用8V穩壓電源

    標簽: ep3c10e144 fpga ad928 示波器 quartus

    上傳時間: 2022-01-21

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  • ADS8329 Verilog fpga 驅動源碼 2.7V 至 5.5V 16 位 1MSPS 串

    ADS8329 Verilog fpga 驅動源碼,2.7V 至 5.5V 16 位 1MSPS 串行模數轉換器 ADC芯片ADS8329數據采集的verilog代碼,已經用在工程中,可以做為你的設計參考。( input clock,  input timer_clk_r, input reset,  output reg sample_over,  output reg ad_convn,  input ad_eocn,  output reg ad_csn,  output reg ad_clk,  input ad_dout,  output reg ad_din,  output reg [15:0] ad_data_lock);reg [15:0] ad_data_old;reg [15:0] ad_data_new;  reg [19:0] ad_data_temp; reg [15:0] ad_data;reg [4:0]  ad_data_cnt;reg [4:0]  ad_spi_cnt; reg [5:0]  time_dly_cnt;   parameter [3:0] state_mac_IDLE = 0,                state_mac_0 = 1,                state_mac_1 = 2,                state_mac_2 = 3,                state_mac_3 = 4,                state_mac_4 = 5,                state_mac_5 = 6,                state_mac_6 = 7,     state_mac_7 = 8,                state_mac_8 = 9,                state_mac_9 = 10,     state_mac_10 = 11,                state_mac_11 = 12,                state_mac_12 = 13,     state_mac_13 = 14,                state_mac_14 = 15; reg [3:0] state_curr;reg [3:0] state_next;

    標簽: ads8329 verilog fpga 驅動

    上傳時間: 2022-01-30

    上傳用戶:1208020161

  • 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

    上傳用戶:xsr1983

  • 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

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