在科技飛速發(fā)展的時(shí)代，機(jī)器人已經(jīng)成為教育領(lǐng)域不可或缺的一部分。特別是ROS (Robot Operating System)作為一個(gè)開源的機(jī)器人操作系統(tǒng)，不僅為開發(fā)人員提供了強(qiáng)大的開發(fā)環(huán)境，也為學(xué)生和教育機(jī)構(gòu)提供了許多學(xué)習(xí)資源和工具。隨著ROS教育機(jī)器人的不斷發(fā)展，越來越多高質(zhì)量的ROS機(jī)器人套件推出，適合不同年齡段的學(xué)生和教育工作者。
我們可以使用免費(fèi)的云平臺(tái)SnapEmu來監(jiān)控我們的日常健康狀況。該平臺(tái)的應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)可視化，可以跟蹤長達(dá)一個(gè)月的數(shù)據(jù)，為日常健康監(jiān)測提供了有效的解決方案。此外，SnapEmu支持用戶本地、服務(wù)器或網(wǎng)關(guān)部署。
多年來，在超過100個(gè)Hackster項(xiàng)目中，我們研究了一些非常深入和復(fù)雜的解決方案，從機(jī)器人到視覺處理，創(chuàng)建自己的硬件，當(dāng)然還有涵蓋數(shù)學(xué)等概念的項(xiàng)目，以及fpga中的濾波。
Ai-Thinker開發(fā)的60G雷達(dá)系列模塊是60GHz毫米波雷達(dá)，有兩個(gè)模塊：Rd-60和Rd-61。
家庭自動(dòng)化正在迅速發(fā)展，隨著Matter協(xié)議的出現(xiàn)，創(chuàng)建可互操作且安全的智能家居解決方案變得比以往任何時(shí)候都更容易。在這篇博文中，我們將探討如何使用ESP Zerocode和BeetleESP32C3通過Matter協(xié)議控制兩個(gè)開關(guān)。
在研究了很多門鎖后，我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)門鎖只會(huì)使用BLE進(jìn)行初始配對(duì)。之后，大多數(shù)人會(huì)切換到Wi-Fi進(jìn)行實(shí)際通信。這將使它幾乎不可能打開門鎖一旦它已配置。
本文主要描述如何在VC707上進(jìn)行官方外設(shè)功能測試。
解鎖Arduino與我們令人興奮的直流電機(jī)控制項(xiàng)目的力量!在本指南中，我們將向您展示如何使用L293D電機(jī)驅(qū)動(dòng)器屏蔽來無縫管理單個(gè)直流電機(jī)的方向和速度。這個(gè)項(xiàng)目非常適合對(duì)機(jī)器人和自動(dòng)化感興趣的初學(xué)者和愛好者。無論您是計(jì)劃創(chuàng)建一個(gè)未來的機(jī)器人努力或只是探索，這個(gè)項(xiàng)目是一個(gè)很好的起點(diǎn)。
監(jiān)測空氣質(zhì)量對(duì)于從工業(yè)安全到家庭自動(dòng)化的各種應(yīng)用都至關(guān)重要。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將把MICS-6814多氣體傳感器與基于esp32 -C3的開發(fā)板cararenuity C3 Mini連接起來。我們將讀取一氧化碳(CO)、氨(NH?)和二氧化氮(NO?)的濃度，并使用U8g2庫將它們顯示在OLED屏幕上。
結(jié)合數(shù)字孿生與計(jì)算機(jī)視覺的迷宮導(dǎo)航案例，利用Matlab仿真驗(yàn)證機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)結(jié)果。
在這個(gè)項(xiàng)目中，我們使用L293D電機(jī)驅(qū)動(dòng)屏蔽來控制伺服電機(jī)的方向和角度。這個(gè)項(xiàng)目非常適合對(duì)機(jī)器人和自動(dòng)化感興趣的初學(xué)者。無論您是計(jì)劃創(chuàng)建一個(gè)未來的機(jī)器人努力或只是探索，這個(gè)項(xiàng)目是一個(gè)很好的起點(diǎn)。
自2024年8月推出以來，Raspberry的RP2350微控制器已被各種設(shè)計(jì)人員和制造商采用來開發(fā)自己的電路板。從Raspberry Pico Version 2到具有特定增強(qiáng)功能的變體，例如增加內(nèi)存或額外的外設(shè)，該芯片推動(dòng)了新一代設(shè)備的發(fā)展。
該項(xiàng)目旨在降低成本，同時(shí)為每個(gè)電池模塊提供可擴(kuò)展的BMS。BQ76PL455具有監(jiān)測6-16個(gè)單元的能力，8通道輔助輸入(用于溫度監(jiān)測)和多達(dá)15個(gè)其他ic用于Daisy-Chain，在單個(gè)BQ網(wǎng)絡(luò)中測量多達(dá)256個(gè)單元。
背景：隨著人們對(duì)鐵路運(yùn)輸安全的要求越來越高，傳統(tǒng)的軌道檢測方法需要工人定期沿著軌道行走，觀察軌道的磨損、變形和裂縫。該方法雖然可以直觀地檢測到一些明顯的故障，但耗時(shí)、費(fèi)力、效率低。這種方法已不能滿足現(xiàn)代鐵路系統(tǒng)的需要。為了解決鐵路故障檢測的自動(dòng)化和高效性問題，本課題開發(fā)了一種基于FPGA的鐵路故障檢測系統(tǒng)。該邊緣人工智能系統(tǒng)通過攝像頭捕捉軌道圖像，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)時(shí)檢測軌道缺陷，并自動(dòng)報(bào)告故障信息。
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