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熱釋電紅外傳感器

該文設計的 D S P最小系統可應用于教學

該文設計的 D S P最小系統可應用于教學，本科生通過在此硬件平臺上實現 F S K的調制及 F I R濾波器的實現兩個實驗，可以掌握 D S P硬件調試方法，增加對 D S P開發過程，以及 D S P基本算法實現的理解。文中所設計的 D S P最小系統由 T I公司的定點 D S P芯片 T MS 3 2 0 V C 5 4 0 2及其相關電源和時鐘電路、片外擴展存儲器、A ／ D、D ／ A、標準 U A R T接口構成

標簽： 最小系統應用于

上傳時間： 2016-10-09

上傳用戶：caozhizhi
nesC 是對 C 的擴展 [2]

nesC 是對 C 的擴展 [2] ，它基于體現 TinyOS 的結構化概念和執行模型而設計 [1] 。 TinyOS 是為傳感器網絡節點而設計的一個事件驅動的操作系統，傳感器網絡節點擁有非常有限的資源 ( 舉例來說., 8K 字節的程序儲存器,512 個字節的隨機存取儲存器) 。 TinyOS 用 nesC 重新編寫。本手冊描述 nesC 的 1.1 版本, 在第 3 段中概述了它與 1.0 版的不同。

標簽： nesC 擴展

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：王小奇
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

上傳用戶：lepoke
：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

上傳用戶：84425894
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

上傳用戶：LouieWu
倉庫下線條碼源碼

倉庫下線條碼源碼，可以接收紅外掃描條碼，報表輸出

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上傳時間： 2014-12-05

上傳用戶：qq521
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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恒流LED驅動芯片 NU510 PWM調光雙色溫應用詳解

臺灣數能NU510ES是一款低壓線性恒流驅動芯片，高達30V耐壓，高精度恒流，低壓差，功率電流可外掛電阻任意調節電流至最大350mA,NU510恒流芯片主要應用場景如下：一般 LED 照明 LCD 背光商業照明燈條、燈帶 RGB 裝飾燈 LED 手電筒 RGB 顯示器/指示燈/裝飾燈 LED車燈照明/轉向流星燈備註：雙色溫調光調色主要是通過改變 C1、C2 容量的大小，造成 VDD 的上電時間延時不同。多顆電容順序增大，就能產流量燈效果。 NU510提供SOT23-6封裝、SOP-8封裝兩種形式，用戶可以根據實際情況靈活選用，通常150mA 以下采用SOT23-6封裝，150-350mA采用SOP-8封裝。

標簽： led 驅動芯片 nu510

上傳時間： 2022-01-07

上傳用戶：shjgzh
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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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