2、基于相移的飞行时间成像系统:原理、应用与发展

基于相移的飞行时间成像系统:原理、应用与发展

1. 自然交互与传感器需求

在当今时代,计算机、机器以及各类自动化系统都需要以自然的方式与环境进行交互,其中包括人机交互。自然交互(NI)是双向的,这意味着机器不仅要向外部用户或环境提供正确的信息和操作,还要以自然的方式从它们那里提取所需信息,而不是强迫环境或其中的人类去迎合机器的非自然期望。

1.1 移动机器人领域

移动机器人领域是这一趋势的典型体现。该领域的研究范围广泛,包括用于在结构不良和非结构化环境中运行并与人类自然交互的机器人。这就要求在控制和机载传感器方面具备更高的复杂性。控制需要从反应式转向审议式,其中提取高级信息和进行适当的任务规划起着关键作用。对高级信息的需求,例如让机器人识别位置、物体、人员和行为等,促使人们需要新型传感器来提供可用于提取此类信息的数据。传统的传感器设置,如基于旋转镜激光扫描仪和低分辨率超声波传感器的设置,已无法应对移动机器人当前面临的挑战。如今,彩色相机和3D传感器成为了任何旨在从环境中提取最多信息并减少干扰的实际移动机器人的必要传感器。显然,提取类人信息可以使用类人概念,从而做出类人决策,最终实现类人行为和交互。因此,现实世界中机器人应用的成功与高级信息的可观测性密切相关,这也凸显了2D/3D传感器在当今机器人技术中的关键作用。

1.2 游戏领域

游戏领域可能比移动机器人领域更贴近大众。计算机游戏需要用户与机器之间进行紧密的交互。传统的解决方案是使用物理人机界面(HMI),如键盘、鼠标或具有多个按钮和滚动条的特定游戏设备。随着游戏的逼真度和复杂性不断提高,用户能够在虚拟空间中执行广泛的操作。因此,能够实现更快、更精确控制的自然交互方式变得非常受欢迎

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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