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青软实训嵌入式通用智能机器人源码

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简介:
青软实训嵌入式通用智能机器人源码提供了一套全面而详细的代码库,旨在帮助学习者和开发者深入理解并掌握嵌入式系统与智能机器人的开发技能。该资源包含了从基础概念到高级应用的多种示例程序及教程文档,适用于教育机构、个人研究项目以及企业技术研发等多个场景,是探索未来科技领域的重要工具。 在青软实训的智能送餐机器人项目中使用了ROS框架编写控制代码,但代码质量较差,部分代码是从网上抄来的且注释不全。希望以后进行类似实训时能够参考并重写这段代码。

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    青软实训嵌入式通用智能机器人源码提供了一套全面而详细的代码库,旨在帮助学习者和开发者深入理解并掌握嵌入式系统与智能机器人的开发技能。该资源包含了从基础概念到高级应用的多种示例程序及教程文档,适用于教育机构、个人研究项目以及企业技术研发等多个场景,是探索未来科技领域的重要工具。 在青软实训的智能送餐机器人项目中使用了ROS框架编写控制代码,但代码质量较差,部分代码是从网上抄来的且注释不全。希望以后进行类似实训时能够参考并重写这段代码。
  • -项目践--C语言现的件定时.zip
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    本资源提供一份关于利用C语言在嵌入式系统中实现人工智能项目实践的教程,重点讲解了软件定时器的设计与应用。 基于C语言的嵌入式软件定时器项目实践涉及开发一个在嵌入式系统中运行的定时器功能模块。该模块使用C语言编写,旨在实现高效的计时操作以支持各类应用需求。
  • STM32清扫避障设计与现(毕业设计)
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    本项目旨在设计并实现一款基于STM32微控制器的智能清扫避障机器人。通过集成超声波传感器、红外线传感器等,使机器人能够自主识别障碍物和清洁地面污渍。该项目结合了硬件电路搭建与软件编程技术,致力于提升家居自动化水平。 本系统的主控芯片是“STM32F103C8T6”,采用最小系统板进行项目功能的开发。在微控制器领域,STM32系列芯片无疑是一次重大突破。通过对比其他系列(如51系列)单片机发现,此款芯片非常适合用于智能机器人的主控模块。 基于最小开发板,在程序开发过程中可以对电机模块、超声波模块和舵机模块进行操作,以感知未知环境,并测量机器人与障碍物之间的物理距离并在屏幕上显示。通过四个直流减速电机控制扫地机器人的前进、后退、左转和右转动作。在机器人的顶部设置了一块显示屏,用于实时显示时间、电池电量百分比、当前的操作模式以及机器人与障碍物的距离信息。 此外,在机器人上还设计了五个按钮,分别用于设定时间、调整超声波传感器数值阈值、启动机器人及切换操作模式等功能。电源模块使用一节电压为3.7伏的18650充电锂电池(容量为1000毫安),以提供电机驱动所需的电力供应。当电池充满电时,其电压可以达到约4伏。 此外,该系统还配备了TP4056锂电池充电管理模块,并支持使用Type-C数据线直接对扫地机器人进行便捷的有线充电操作。为了进一步提升技术含量,项目中也加入了无线充电模组的设计方案。最后,在完成项目的整体设计过程中,我们利用AD画板软件制作了核心板以确保整个系统的稳定运行和功能实现。
  • 基于风系统
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    本项目开发了一种基于嵌入式技术的智能通风系统,通过传感器实时监测室内空气质量,并自动调节通风设备以优化空气流通,提升居住舒适度和健康水平。 基于嵌入式的智能通风系统资料较为全面,包括硬件连接、软硬件工程以及芯片手册等内容。该系统需要连接名称为Hide_2805密码为asdfghjkl的热点。当前使用的MQTT服务是我注册的服务。硬件部分采用ESP32+DHT11传感器,并配备OLED显示屏和LED灯,编译环境是VSCode与PlatformIO,通讯协议使用的是MQTT,上位机应用则是微信小程序。
  • 设备——扫地
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    嵌入式设备扫地机器人是一款集智能感知、自动清扫于一体的家居清洁助手。它采用先进的导航技术,能高效规划清扫路径,自主避开障碍物,为用户营造干净整洁的生活环境。 东华大学嵌入式设备演讲PPT主题为扫地机器人!课件资源编号233333。
  • 基于Qt的信号灯
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    本项目采用嵌入式Qt技术开发智能交通信号控制系统,旨在优化城市道路通行效率和安全性。通过实时数据分析调整红绿灯时序,减少拥堵与事故发生率。 可以实现交通信号灯,并包含完整报告和文档。
  • 聊天
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    本项目提供了一个基于文本的人工智能聊天机器人实例源码,适用于学习和开发,帮助理解自然语言处理与对话系统的基本原理和技术实现。 人工智能聊天机器人是一种利用自然语言处理技术与用户进行对话的程序。它可以理解和生成人类的语言,为用户提供各种服务和支持。这些服务包括但不限于提供信息查询、解答问题、娱乐互动等。随着技术的进步,这类机器人的应用范围也在不断扩大,并且它们在客服、教育和智能家居等领域发挥着越来越重要的作用。
  • 【2023新书】《边缘》——利学习应对际挑战(831页PDF)
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    《边缘人工智能》是一本深入探讨如何在设备端实现高效机器学习技术的应用指南,全书共831页,旨在帮助读者解决实际问题和挑战。本书详细讲解了嵌入式系统中利用机器学习进行智能决策的方法和技术,涵盖了从理论基础到实践应用的全面内容。 ### 边缘人工智能:用嵌入式机器学习解决现实问题 #### 一、书籍概述 《边缘人工智能:用嵌入式机器学习解决现实问题》由Daniel Situnayake和Jenny Plunkett共同撰写,全书共计831页。作为2023年的最新出版物,该书为读者提供了关于边缘人工智能领域的全面介绍。书中不仅涵盖了理论基础和技术细节,还提供了实用的案例研究,帮助读者理解如何将概念转化为实际应用。 #### 二、边缘人工智能的核心概念 **边缘人工智能**(Edge AI)是指在数据产生的位置或附近处理数据的人工智能技术。与传统的云计算模型不同,边缘计算将计算资源和数据处理能力部署在网络的边缘节点上,以减少延迟并提高数据安全性。 ##### 1. **边缘计算的优势** - **低延迟**:由于数据处理发生在设备本身或靠近设备的地方,因此减少了数据传输到远程服务器所需的时间。 - **隐私保护**:敏感数据可以在本地处理,无需传输到云端,从而增强了数据的安全性和隐私性。 - **减少网络带宽需求**:通过在本地处理数据,可以显著降低对网络带宽的需求。 - **可靠性**:即使在网络连接不可用的情况下,边缘计算也能继续运行,提高了系统的可靠性。 ##### 2. **关键技术和工具** - **硬件平台**:包括微控制器、单板计算机等设备,这些通常具备一定的计算能力和内存空间。 - **软件框架**:如TensorFlow Lite和PyTorch Mobile等,支持在资源受限的设备上部署机器学习模型。 - **模型压缩与优化技术**:为了适应边缘设备的计算限制,需要采用剪枝、量化等方法来减小模型大小并提高效率。 #### 三、从概念到部署的实践指南 本书详细介绍了如何将边缘人工智能的概念转化为可实施的应用程序。作者通过一系列案例研究,展示了如何选择合适的硬件平台、训练和部署机器学习模型,并提供了一些实用技巧和建议。 ##### 1. **案例分析** - **智能摄像头系统**:利用边缘计算实现即时目标检测和识别,减少数据传输需求。 - **环境监测**:通过野外传感器网络收集数据并在本地进行实时分析,以监测环境变化。 - **医疗健康**:开发能够监测患者生命体征的智能穿戴设备,及时发现异常情况并采取行动。 ##### 2. **关键技术实践** - **模型优化**:讲解如何使用剪枝、量化等技术来减小模型大小和提高运行速度。 - **数据管理**:讨论有效收集、存储和预处理数据的方法,以支持边缘设备上的机器学习任务。 - **安全性和隐私保护**:探讨设计安全的边缘系统方法,确保数据的安全性和用户的隐私不受侵犯。 #### 四、总结 《边缘人工智能:用嵌入式机器学习解决现实问题》是一本内容丰富且实用性极强的技术书籍。它不仅覆盖了边缘计算的基本概念和技术细节,还提供了大量的案例分析和实践经验分享,对于希望进入这一领域的专业人士来说是不可或缺的参考资料。无论是初学者还是有经验的专业人士,本书都能提供有价值的指导和启发。
  • STM32车PCB
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    本作品为一款基于STM32微控制器的智能车辆电路板设计,集成了先进的嵌入式技术,专为智能驾驶应用打造。 智能车PCB设计涉及到将各种电子元件集成到一块电路板上,以实现车辆的智能化功能。这包括传感器、微控制器和其他关键组件的布局与连接,确保信号传输准确无误且系统运行稳定可靠。此外,在设计过程中还需要考虑电磁兼容性以及散热问题,从而保障智能车在实际应用中的性能表现和安全性。