【硬件模块】数码管模块

  • 一位数码管
    共阳极数码管:8个LED共用一个阳极
数字编码
00xC0
10xF9
20xA4
30xB0
40x99
50x92
60x82
70xF8
80x80
90x90
A0x88
B0x83
C0xC6
D0xA1
E0x86
F0x8E

共阴极数码管:8个LED共用一个阴极

数字编码
00x3F
10x06
20x5B
30x4F
40x66
50x6D
60x7D
70x07
80x7F
90x6F
A0x77
B0x7C
C0x39
D0x5E
E0x79
F0x71

在这里插入图片描述

  • 四位一体数码管
    在这里插入图片描述
  • 四位一体数码管控制方式
    位选线(12,9,8,6):控制哪个数码管亮
    段选线(11,7,4,2,1,10,5,3):控制数码管亮什么内容
  • 芯片控制
    在这里插入图片描述
    74HC138位选线控制
    4,5号管脚,低电平有效;6号管脚,高电平有效。4号,5号为0,6号为1时使能
CBA低电平位0
000Y1
100Y2
010Y3
110Y4
001Y5
101Y6
011Y7
111Y8

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
74HC138段选线控制
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
OE :使能管脚,低电平有效
DIR :高电平时传输方向是 A->B 输出;低电平时传输方向是 B->A。如果输入为低电平,输出即为低;输入为高电平,输出即为高。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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