南方的卡皮巴拉
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这家伙很懒,什么也没写!

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<span style="color:#222222;font-family:Tahoma, Simsun;font-size:15px;background-color:#FFFFFF;">未倍频:总线时钟频率=晶振频率/2;</span>

<span style="color:#222222;font-family:Tahoma, Simsun;font-size:15px;background-color:#FFFFFF;">倍频后:总线时钟频率=PLLCLOCK(锁相环产生的时钟频率)/2;</span>

<span style="color:#222222;font-family:Tahoma, Simsun;font-size:15px;background-color:#FFFFFF;">加编码器   闭环就行了</span>

以下是一些参加大学生工程实践与创新能力大赛的优秀作品:

  • 智能类

    • 慧眼护航 —— 智能驾驶人机安全综合监控系统:在第 10 届全国高校安全科学与工程大学生实践与创新作品大赛中获三等奖的作品。该系统基于驾驶员面部特征和信任状态评估,为智能网联汽车行驶提供安全保障。
    • 智能物流搬运车:如 2023 年中国大学生工程实践与创新能力大赛中,桂林电子科技大学王卫鑫、卢志科等同学的作品,能实现物料的自动搬运、路径规划、智能避障等功能,可应用于工厂、仓库等物流场景。
  • 能源类

    • 太阳能电动车:在第八届湖南省大学生工程实践与创新能力大赛中,湖南涉外经济学院帅有鑫、任忠华等同学设计的太阳能电动车获得一等奖。利用太阳能作为主要能源,通过高效太阳能电池板收集光能并转化为电能,驱动车辆行驶,具有环保、节能的特点。
    • 温差电动车:在 2023 年中国大学生工程实践与创新能力大赛中,桂林电子科技大学罗剑荣、刘子健等同学的作品,利用温差发电技术,将环境中的温差能转化为电能,为车辆提供动力,探索了新能源利用的新途径。
  • 仿真类

    • 5G 知识科普虚拟仿真游戏:在 2023 年中国大学生工程实践与创新能力大赛中,武汉科技大学王宇杰、李俊等同学的作品,以 5G 知识科普为题材,结合科学知识、工程训练及寓教于乐三个要素进行开发,通过虚拟仿真的方式,让玩家在游戏中学习 5G 知识。
    • 环保主题多功能小游戏:同样在 2023 年中国大学生工程实践与创新能力大赛中,武汉科技大学张凌霜、雷淑芬等同学的作品,围绕环境保护主题开发,集科普、娱乐、教学等多功能于一体,通过虚拟互动体验激发玩家环保意识

精度标准

  • 定位精度:搬运机器人在比赛场地内定位自身位置的精度应控制在 ±5mm 以内,这样才能准确地在不同区域之间移动并完成物料搬运任务,确保机器人清楚知道自己与各个目标位置的相对关系。
  • 物料识别与抓取精度:对于物料的位置和颜色识别要准确无误,识别精度需达到 95% 以上。在抓取物料时,机械爪的定位精度要在 ±3mm 以内,以保证能够稳定抓取物料而不使其掉落。
  • 放置精度:将物料搬运至指定地点并精准摆放,放置位置与目标位置的偏差不能超过 ±5mm,且要确保物料的摆放方向和姿态正确,满足色环的颜色及环数或二维码、条形码指定的颜色及位置要求。

效率标准

  • 任务完成时间:在初赛和决赛规定的时间内完成所有物料的搬运任务。例如初赛时,要在合理的时间内完成从原料区到粗加工区再到暂存区的物料搬运和码垛;决赛时,根据更复杂的任务场景和物料情况,也需高效完成搬运。
  • 路径规划效率:机器人应能在短时间内规划出合理的搬运路径,通常在接收到任务后的 10 秒内生成有效路径规划方案。路径规划要尽量避免不必要的迂回和碰撞,以提高整体搬运效率。
  • 避障响应速度:当检测到障碍物时,机器人能够在 0.5 秒内做出有效的避障反应,调整行驶方向或速度,确保安全避障的同时不影响整体搬运任务的进度。
  • 连续运行稳定性:在整个比赛过程中,机器人需要具备连续稳定运行的能力,不因软件或硬件故障导致频繁停机或重启。一次完整的比赛过程中,机器人因故障导致的停机次数不应超过 1 次,且停机时间累计不超过 3 分钟。

    • 滤波算法:采用滤波算法对传感器采集的数据进行处理,去除噪声和干扰信号。如均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。均值滤波通过对多次采集的数据求平均值来平滑数据;中值滤波将采集到的数据排序后取中间值作为有效数据。
    • 阈值优化:根据实际环境和传感器特性,合理设置阈值。通过实验和调试,找到最佳阈值范围,使传感器能准确区分轨迹和背景。
  • 路径规划与控制算法

    • 改进路径规划算法:采用更先进的路径规划算法,如 A * 算法、Dijkstra 算法等,根据环境和目标生成更优路径。对于复杂轨迹,可结合机器学习算法,让小车通过学习不断优化路径规划。
    • 应用 PID 控制算法:PID 控制算法可根据传感器反馈的误差信号,动态调整小车的转向角度和速度,实现平稳且精准的循迹效果。通过调整比例、积分、微分参数,使小车对误差快速响应并稳定跟踪轨迹。
  • 程序优化与调试

    • 代码优化:对循迹程序进行优化,减少不必要的计算和循环,提高程序运行效率,确保小车能及时响应传感器信号并做出准确动作。
    • 系统调试:对小车进行系统调试,在不同环境和轨迹条件下进行测试,收集数据并分析问题,针对性地调整硬件和软件参数,不断优化循迹性能

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