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基于蓝牙和DSP的<b>家用</b>医疗保健智能机器人设计

  • BSL64xx是一dsp的程序代码

    BSL64xx是一dsp的程序代码,用于在windows系统下直接访问dsp提供的函数。主要要参卡的是pc104规范和dsp的csl

    标签: BSL dsp 64 xx

    上传时间: 2015-08-22

    上传用户:gmh1314

  • 蓝牙手机控制器

    蓝牙手机控制器,通过蓝牙由手机的J2me程序搜索服务端,PC负责接受信号,并对鼠标键盘进行操作,实现手机作为PC遥控器的目的

    标签: 蓝牙手机 控制器

    上传时间: 2014-01-09

    上传用户:1079836864

  • 蓝牙亮灯实验

    里面有蓝牙点灯实验的操作步骤,还有实验的源代码。

    标签: 蓝牙实验

    上传时间: 2015-05-02

    上传用户:cascas

  • 杰里蓝牙芯片原理图 AC6925B单声道蓝牙方案标准原理图

    该资料是国产蓝牙芯片AC6925B的原理图,用于蓝牙音箱的设计,可连接手机蓝牙,通过蓝牙音箱播放手机音乐.

    标签: 蓝牙

    上传时间: 2022-06-01

    上传用户:wangshoupeng199

  • 杰里蓝牙芯片 AC6928A Datasheet 

    该资料是国产杰里蓝牙芯片AC6928A的规格书,该芯片性价比非常高,高度集成了蓝牙BLE5.0,内置了M0内核的高速单片机,性能强悍,外围元器件很少,适用于蓝牙音箱,蓝牙音响等.

    标签: 蓝牙

    上传时间: 2022-06-01

    上传用户:20125101110

  • 蓝牙协议规范文档core V4.2

    蓝牙协议规范文档core V4.2,蓝牙开发人员的主要参考资料。

    标签: 蓝牙

    上传时间: 2022-06-27

    上传用户:20125101110

  • HX711模块和 LCD1602的电子秤设计,精度1g

    基于HX711模块和 LCD1602的电子秤设计,精度1g

    标签: hx711 模块 lcd1602 电子秤

    上传时间: 2022-07-29

    上传用户:aben

  • 基于SPCE061A单片机的家居智能机器人设计

    家居智能机器人的核心控制部分采用双CPU体系,主从CPU分布计算,保证了实时性要求。主机以SPCE061A单片机为核心,外扩了嵌入式语音识别应答模块、智能报警及灭火模块、电机驱动控制模块等功能模块。从机作为专门的定位处理芯片,实现系统定位的功能,同时将处理得到的信息通过串口通信传递给上位机。超声波传感器、红外传感器、霍尔传感器、接触传感器等多传感器信息融合技术的采用,保证了智能机器人系统信息处理的快速性和正确性。

    标签: SPCE 061A 061 单片机

    上传时间: 2014-12-01

    上传用户:康郎

  • 基于MCF52255的两轮自平衡巡线机器人设计

    设计了MCF52255高性能微处理器为控制核心的两轮自平衡巡线机器人的硬件和软件系统

    标签: 52255 MCF 自平衡 巡线

    上传时间: 2013-12-24

    上传用户:s蓝莓汁

  • 基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制

    基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要:利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制.该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化.在仿真实验中。取得了理想的效果. 关键词;BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中,避障轨迹的生成是一个重要的问 题.对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成, 是较为困难的.有关这方面的研究,目前已有许多方 法.一些神经网络模型被设计出来,产生实时的轨迹 生成.文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况.[3]提供的神经网络模型,能为智能机器 人产生导航的避障轨迹,然而模型在计算上相当复 杂.文献[43提供了Hopfield神经网络模型,能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成,并在文献[5] 中,严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题.并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来,每层构造相似于[43中的网络结构.它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型,然而它却加倍了计算量,尽管文献[4,6]提供的 方法能在动态环境下,产生时实避障轨迹,但都具有 较慢的运动速度,在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行,因为机器人要比较好地完成避障动 作,必须不能滞后于障碍物动作变化

    标签: 神经网络 智能机器人

    上传时间: 2022-02-12

    上传用户:得之我幸78