基于Dragonboard 410c的智能小车(一)

本文介绍了一款使用Dragonboard410c开发板制作的智能小车项目,该小车具备基本行走及避障功能,通过超声波模块与红外模块实现对障碍物的有效检测。

智能小车这个话题大家可能已经没有什么新鲜感了,现在可以看到各式各样的智能小车,最近还是打算用Dragonboard 410c做一个智能小车试试。计划做好后就是实施了,不实施的计划那就只能叫计划了。

  做一个小物品之前,肯定要有一个前期的构思、调研、功能确定和可形性的分析了,接下来就是材料购买、软硬件调试等。

  现在做的智能小车有很多种,并且各有不同的功能,我们要做的智能小车主要是实现了以下功能:首先是行走,其次是避障。这里加了一个超声波测距模块,当在一定距离内发现障碍物,小车进行减速,达到一定距离后会自动转动一定的角度,这样依次重复,直到绕过障碍物。为了防止转动过程中碰到其他障碍物,在小车的边角部位加了一些红外模块,用来检测更近的距离。



小车图

接下来看看相关传感器:

1.超声波模块:

超声波图

这款超声波模块可以实现2cm---4.5m的非接触测距,有2.4---5.5V的宽电压输入范围,自带温度传感器对测试结果进行矫正,而且还具有gpio和串口等多种通信方式,在这里我们用的是GPIO进行通信。因为这样操作比较简单。

只需要在Trig/Tx管脚输入一个10US以上的高电平,系统就可以发出8个40KHZ的超声波脉冲,之后检测Echo/RX脚高电平持续时间,最后根据公式计算出实际距离即可。

2.红外模块:

红外模块图

这个模块可以探测的有效距离是2cm---80cm,当检测到障碍物时,板子上的绿灯被点亮,然后OUT口一直输出低电平。我们也可以通过调节电位器来改变测量的距离。顺时针调节,测量距离变大;逆时针调节,测量距离变小。

器材准备好了,接下来就是软件编写和硬件测试了。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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