Advertisement

Arduino库和Python代码用于距离传感器_下载相关文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源提供Arduino库及Python代码,专门用于处理各类距离传感器数据。用户可直接下载所需文件,便于进行相关项目开发与实验操作。 用于距离传感器的 Arduino 库当前版本为四个传感器提供了统一接口:SRF04 & SRF05 超声波游侠、夏普 GP2Y0A21YK 红外距离传感器、夏普 GP2Y0A41SK 红外距离传感器及其他一些夏普距离传感器。目前这个库仅支持上述提到的传感器。 如果您想在此库中使用其他类型的距离传感器,可以通过添加适当的源文件来实现。查看类图以了解结构。对于模拟夏普传感器的新增加功能,则需要复制/粘贴现有的(.cpp 和 .h)文件,并调整函数“getDistanceCentimeter”中的计算参数。您可以从数据表导出这些参数或使用线性回归分析实验数据。 如果有正确工作的代码,欢迎贡献到此项目中来。更多详情和使用方法,请下载后仔细阅读 README.md 文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ArduinoPython_
    优质
    本资源提供Arduino库及Python代码,专门用于处理各类距离传感器数据。用户可直接下载所需文件,便于进行相关项目开发与实验操作。 用于距离传感器的 Arduino 库当前版本为四个传感器提供了统一接口:SRF04 & SRF05 超声波游侠、夏普 GP2Y0A21YK 红外距离传感器、夏普 GP2Y0A41SK 红外距离传感器及其他一些夏普距离传感器。目前这个库仅支持上述提到的传感器。 如果您想在此库中使用其他类型的距离传感器,可以通过添加适当的源文件来实现。查看类图以了解结构。对于模拟夏普传感器的新增加功能,则需要复制/粘贴现有的(.cpp 和 .h)文件,并调整函数“getDistanceCentimeter”中的计算参数。您可以从数据表导出这些参数或使用线性回归分析实验数据。 如果有正确工作的代码,欢迎贡献到此项目中来。更多详情和使用方法,请下载后仔细阅读 README.md 文件。
  • ArduinoACS712电流_C++
    优质
    本资源提供基于Arduino平台的ACS712电流传感器C++代码及配套文件的下载。该库简化了电流测量应用开发流程,适用于电子制作与科研项目。 这是一个用于与ACS712霍尔效应线性模拟电流传感器交互的Arduino库。它支持直流和RMS交流电流测量,并适用于多种类型的ACS712传感器(如ACS712-05B、ACS712-20A和ACS712-30A)。典型应用包括电机控制、负载检测与管理、开关模式电源以及过流故障保护。 由于模拟传感器的精度加上Arduino内置ADC的低分辨率,难以进行精确电流测量。因此,该传感器更适合于检测电流的存在并大致估计其量级,而不适合需要高精度的应用场景。对于更准确的测量结果,请考虑使用如Adafruit INA219这样的数字传感器。 欲详细了解此库的功能和用法,请查阅README.md文件中的说明。
  • VL6180X-Arduino: 适VL6180X与环境光检测Pololu Arduino
    优质
    这段简介描述了针对VL6180X传感器设计的Arduino库,它使开发者能够方便地进行距离和环境光照强度的数据采集与分析。此工具简化了对VL6180X传感器的操作流程,提升了编程效率及应用灵活性。 Arduino的VL6180X库版本:1.3.0 发行日期:2021年1月12日 概述: 这是专为Arduino IDE设计的一个库,旨在简化与ST公司生产的VL6180X传感器之间的通信配置以及通过I²C接口读取距离和环境光数据的过程。 支持平台: 此库适用于Arduino IDE 1.6.x或更高版本;尚未在早期版本中进行过测试。理论上应该兼容所有Arduino兼容板,包括但不限于特定型号的开发板。 入门指南: 硬件准备: 建议从可靠的供应商处购买VL6180X传感器,并且仔细阅读相关的数据手册和应用笔记。 对于支持5V供电的Arduino主板(例如Uno、Leonardo、Mega等),与VL6180X模块之间的连接如下所示: - Arduino板 5V 接 VL6180X 模块 VIN - Arduino板 GND 接 VL6180X 模块 GND
  • Arduino Mega2560激光的测
    优质
    本项目介绍了一种使用Arduino Mega2560与激光传感器实现精准测距的技术方案,并提供了详细的编程代码。 我自己的项目的一个部分是控制代码,红外激光传感器的通讯协议通过串口进行。控制代码相对简单,并且测距精度较高。根据所选传感器型号可以获得具体的精度值,这部分内容值得参考。
  • Cesium插体积可视化_含JavaScript
    优质
    本资源提供了一个基于Cesium平台的JavaScript插件,专为实现传感器体积的三维可视化设计。附带相关文件和源码下载链接,便于开发者学习与实践。 用于可视化传感器体积的 Cesium 插件基于 cesium-sensors 并演变为支持更新版本的 Cesium。 使用方法: 插件预构建缩小版和未缩小版位于 dist 目录中,通过在 HTML 文件中标记后包含 cesium-sensor-volumes.js 文件来加载。 该插件会自动添加对 CZML 属性 agi_conicSensor、agi_customPatternSensor 和 agi_rectangularSensor 的支持。相应的 Entity 属性分别是 conicSensor、customPatternSensor 和 rectangularSensor。 为了将数据直接加载到您创建的 Entity 对象中,必须调用 entity.addProperty 来为每个传感器属性创建一个实例。CZML 处理会自动执行此操作。 更多详情和使用方法,请下载后细读 README.md 文件。
  • 一款Arduino的Modbus主控,支持从机控制_C++
    优质
    这是一款专为Arduino设计的C++ Modbus主控库,便于用户实现与各种传感器及其他设备的数据交互。该库支持通过简单的函数调用对Modbus从机进行读写操作,并提供详细的文档和示例代码以帮助开发者快速上手使用。 该库旨在使用Arduino作为Modbus主站,并通过Modbus RTU通信协议与传感器或从站设备进行通信。它提供了许多“高级”功能,以帮助那些不熟悉 Modbus 协议的用户能够简单地获取来自 Modbus 设备的信息。 内容包括: - 关于modbus映射的相关注意事项 - 支持的数据类型介绍 - TTL 和 RS485/RS322 电气通信标准的使用说明 - EnviroDIY Mayfly及其他Arduino板硬件接口建议 更多详情和使用方法,请下载后仔细阅读README.md文件。
  • 融合处理工具的Python_Jupyter笔记本
    优质
    本资源提供用于传感器数据融合处理的Python代码及辅助文档,以Jupyter Notebook形式呈现,方便用户学习和应用先进的数据融合技术。 这些工具是由梅赛德斯团队在开发传感器融合模块过程中创建的。我们暂时按原样提供它们,但如果您发现有改进的空间,请随时提交任何 PR!1. matlab_examples/ 在这里您可以找到用于生成项目示例数据的 Matlab 代码。如果您可以访问 Matlab,请随意使用它来生成自己的数据进行练习。请注意:这不是完成项目的必需步骤,并且您无需拥有 Matlab 许可证。有关更多详情和使用方法,请下载后阅读README.md文件。
  • Arduino及其他微控制的统计_C++_
    优质
    这是一个包含C++代码和相关文件的资源包,专注于为使用Arduino和其他微控制器的用户提供统计数据处理功能。通过此资源,开发者可以更便捷地进行数据收集、分析等操作,适用于各种项目需求。 为了在必要时节省宝贵的SRAM资源,提供了两个版本的库:IntStatistics.h - 仅使用整数数学 Statistics.h - 使用浮点数学 在Arduino草图中包含浮点数学将消耗超过200字节的SRAM开销。 方法: - 构造和配置 - `Statistics(numSamples)` - 指定要收集的样本数量 - `setNewSampleSize(numSamples)` - 更改样本大小(重置已收集的数据) - `reset()` - 重置已收集的数据 添加数据: - `addData(val)` - 向集合中添加一个数据点 数据分析: - `[type] mean()` - 所有采集数据的算术平均值 - `[type] variance()` - 数据方差 - `[type] stdDeviation()` - 标准偏差(在整数版本库不可用) - `[type] maxVal()` - 最大数据点 - `[type] minVal()` - 最小数据点 更多详情和使用方法,请参考README.md文件。
  • 融合模块化框架MSF(基EKF)_C++
    优质
    本资源提供一个多传感器融合模块化框架(MSF),采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现数据融合。附带完整C++源码及配置文件,适合机器人导航和定位研究使用。 标题中的“MSF”指的是“Multi Sensor Fusion”,这是一个用于处理来自多个传感器数据融合的模块化框架。本项目基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF),这是一种广泛应用在估计理论中的算法,用于非线性系统的状态估计问题。EKF通过线性化非线性函数来近似系统动态,从而实现对复杂环境下的动态对象进行精确跟踪。 该框架主要设计用于时延补偿的单传感器和多传感器融合。时延补偿是解决传感器数据中固有延迟问题的关键技术,在实时系统中尤为重要,确保不同传感器的数据能够同步并正确融合。此框架提供了详细的使用指南,用户需要下载并阅读README.md文件以获取具体操作步骤和应用方法。 标签为“C++”,表明这个多传感器融合模块化框架是用C++编程语言实现的。C++是一种强大的、高效的编程语言,特别适合处理计算密集型任务,如实时传感器数据处理和滤波算法的实现。 在压缩包文件名称列表中,“ethzasl_msf-master”可能代表这是由ETH Zurich(瑞士联邦理工学院)的一个团队开发的项目,并进行了版本控制。master通常表示项目的主分支,即最新的稳定版本。 实际应用中,EKF常被用于无人机导航、自动驾驶汽车、机器人定位和目标跟踪等领域。MSF框架将EKF与多传感器融合相结合,可以提高系统的鲁棒性和准确性。在使用过程中,开发者需要理解EKF的基本原理,包括状态空间模型、预测和更新步骤,并根据具体问题调整滤波器参数。同时,对于多传感器融合,需了解各传感器的特性如精度、延迟和噪声等,并合理设计融合策略。 这个项目提供了一个强大的工具,使工程师和研究人员能够利用C++实现EKF算法,有效地处理来自多个传感器的数据进行高精度的状态估计。为了充分利用此框架,用户需要具备一定的C++编程基础及对滤波理论和传感器融合的理解。通过详细阅读文档和示例代码,可以将该框架应用于实际项目中解决多传感器数据融合问题。
  • DHT11温湿度
    优质
    本资源提供DHT11温湿度传感器的库文件免费下载,帮助开发者轻松获取环境中的温度和湿度数据,适用于各类硬件开发平台。 dht11温湿度传感器库文件下载