MPU6050六轴传感器模块技术资料包括模块原理图+-STM32F1程序源码+技术文档资料:MPU-6000 & MPU-6050 寄存器表及其描述(中文版).pdfMPU-6000 & MPU-6050产品说明书(中文版).pdfMPU-6000 and MPU-6050 Product Specification.pdfMPU-6000 and MPU-6050 Register Map and Descriptions.pdfMPU6050六轴传感器模块程序PZ-MPU6050六轴传感器模块原理图.pdfPZ-MPU6050六轴传感器模块开发手册--普中STM32F1开发板.pdf叉积法融合陀螺和加速度核心程序详解（圆点博士四轴）.pdf姿态解算说明（Mini AHRS）.pdf调试工具
上传时间： 2021-10-15
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本书主要针对传感器的物理特性，以及在电子电路中的应用做了详细的解释，是一本不可多得的教材
标签： 传感器
上传时间： 2021-12-16
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
介绍常用光电传感器分类，运动类设备中各种常规光电传感器的电路设计。
上传时间： 2022-02-28
上传用户：jiabin
随着现在高科技的进步，人们的生活水平有了很大的提高。对环境的婴求也越来越高，环境问题开始得到社会的重视。目前，环境监测发展的个重要方向是开发适合中国国情、价格低廉的远程监测系统，而环境监测系统中极为重要的一部分就是如何获得环境参数，只有获得环境参数才能进行后面的分析、决策工作，无线传感器网络能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并传达给用户，具有可快速部署、无人值守，功耗低、成本低等优点，十分适合应用于环境监测系统本文基于 ZisBee协议设计了用于环境监测的无线传感器网络节点，该节点采用超低功耗的MSP430单片机和CC242024G射频芯片，并移植了完全符合 ZigBee2006标准的协议栈，在协议栈上运行自己的脸测程序，能够实时地采集周围环境的温度，湿度和大气压力，并自动校正，将测量的数据通过无线传感器网络传输给下一个节点。该节点体积小，功耗低，并且具有兼容性，能够和不同件平台混合组网，实现应用层的完全致，不但方便了程序开发，而且能使灵活组网，实现zgBe网络的最大优化本文主要对环境监测无线传感器网络的节点的软硬件设计进行了介绍，硬件方面重点介绍了数据采集模块，数据处理模块的接口设计，无线讯模块的板上天线设计、巴伦电路和高频电路设计要点。软件方面重点介绍了测量程序的设计，CC2420无线通讯程序的设计，板上移植的 Z-Stack结构，以及针对环境监测的应用所进行的开发。最后对节点进行了组网实验，将设计节点和CC2430节点故在一起组网，通过 Packet Stiller工具对通讯信息进行监控和解析。实验证明了混合组网的完全可行性，并且通讯良好，信号稳定关键词：无线传感器网络，ZigBee，，环境监测，MSP43，CC2420
上传时间： 2022-03-14
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
一本介绍图像传感器CCD及CMOS详细工作原理，同时对数字图像处理方面展开了介绍，是介绍做图像传感器驱动和应用的经典之作。
上传时间： 2022-04-23
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1、以stm32f103c8t6作为主控单元，对mpu6050六轴姿态传感器进行数据采集2、本程序采用的是官方DMP库进行姿态角计算3、程序以封装好，直接调用一个子函数就可以得到传感器当前的姿态角Yaw、Pitch、Roll4、程序中采用串口方式输出姿态角5、对于匿名上位机的通信协议以做过处理，拿过去直接就可以在匿名上位机上显示3D姿态信息，方便大家调试6、移植非常方便
上传时间： 2022-04-30
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基于 ＭＬＸ９０３９３芯片设计了一种新型的空间角位移传感器，详细阐述了该传感器的工作原理、设计方法和数学模型。该传感器基于霍尔效应可以测量空间 Ｘ、Ｙ 和 Ｚ三个方向的磁场分量，通过数学建模将这三个值转化成空间角位移分量α和β，从而确定一个物体在空间中的角位移。本实验基于一个空间角位移平台和 ＳＴＭ３２硬件开发平台，捕获以及输出ＭＬＸ９０３９３测量数据，经过计算机处理、统计分析以及数学建模，最终得出物体在空间移动时的角位移数据。
上传时间： 2022-05-07
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在工业发展的过程中,有些工程项目是相对比较危险的,其安全性无法达到标准。其中比较典型的就是工业炉窑现场检测工作。所以说,应该设计一种信号来对电路进行科学准确地调理。这种电路的设计的工作原理就是通过传感器来对信号进行采集,然后对信号进行转换,同时将滤波的形式进行处理。经过具体的实验可以看出,电路信号很少会出现失真或者是高噪音的现象。在具体的工作中,对这一信号进行高效的调理具有相对比较重要的应用价值。本文中,笔者主要对这一问题进行了深入研究,仅供参考。
上传时间： 2022-05-09
上传用户：jason_vip1
