基于无人机视角采集的大量图像数据，以及开源的visdrone计数数据集、UCF-QNRF-eccv2018数据集一起训练了3500轮。示例代码及转换onnx模型的代码均已提供，可部署在GPU服务器上，也可以部署在cpu服务器上，或者arm64架构的板卡上。支持微调训练。开箱即用。

基于CAPL的S19文件解析

毕设课设-基于Hadoop的视频收视率分析，毕设项目-功能比较多-都注释了

利用Matlab实现列车-钢弹簧浮置板-轨道耦合垂向时域仿真的方法。首先对系统参数进行初始化，包括列车质量、钢弹簧刚度和阻尼比等关键参数。接着展示了如何通过微分方程建模列车与轨道之间的相互作用，特别是轮轨接触力的计算以及轨道振动的有限差分离散处理。文中还强调了选择合适的求解器（如ode45），并解释了其原因。最后，通过三维可视化展示了振动波在轨道上的传播情况，帮助识别潜在的共振危险区域。 适合人群：对轨道交通动力学感兴趣的科研人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于研究列车行驶过程中产生的振动特性及其对轨道的影响，可用于优化轨道设计、评估列车运行安全性等方面的研究。 其他说明：本文提供的Matlab代码经过实测验证，能够准确复现《车辆-轨道耦合动力学》一书中的经典案例，并支持自定义多种工况模拟。

建议先看说明:https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/149879196 在增强现实(AR)技术快速发展的今天，Rokid AR眼镜作为国内新兴的AR设备，为开发者提供了强大的空间计算能力和沉浸式交互体验。本实现聚焦于AR技术的核心功能之一——图像识别与跟踪，通过Unity引擎和C#编程，展示了如何在Rokid AR平台上构建精准的视觉识别系统。 图像识别与跟踪技术是AR应用的基石，它使虚拟内容能够与现实世界中的特定标记或图像建立稳定的空间关系。本文将介绍最基础的功能--图像识别与跟踪的完整实现过程。 核心实现原理 系统基于Rokid SDK的事件驱动架构： 图像检测事件：OnTrackedImageAdded响应新图像的识别 实时跟踪事件：OnTrackedImageUpdate处理图像位置/旋转变化 消失处理事件：OnTrackedImageRemoved清理虚拟对象 实现动态的识别后的相应处理。 本工程以插件V3.0.3为例，硬件要求如下： 1）可进行Unity开发的PC设备：支持用于Unity开发的Mac或Windows PC设备。 2）空间计算设备：配备Rokid Station Pro/Rokid Station2设备。 3）眼镜设备：配备Rokid Max Pro/Rokid Max/Rokid Max2眼镜。 软件要求： 1）Unity开发环境：使用Unity 2022 LTS版本。 2）Android Build Support环境：Android SDK、NDK Tools、OpenJDK。 3）移动平台支持：Android Platform号码应为28至34。 4）操作系统要求：YodaOS系统(眼镜系统)版本不低于v3.30.003-20250120-800201。

内容概要：本文详细介绍了使用汇川InoProshop软件实现一阶倒立摆系统的串级PID控制。主要内容涵盖串级PID控制原理、自定义PID功能块的设计、起摆和稳摆程序的具体实现。文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实用的调试技巧和注意事项。通过自定义PID功能块，作者实现了对摆杆角度和小车位置的精准控制，确保了系统的快速响应和高鲁棒性。 适用人群：自动化控制领域的工程师和技术爱好者，尤其适用于有一定PLC编程基础并对PID控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：①帮助读者理解串级PID控制的工作原理及其在复杂系统中的应用；②提供具体实现代码和调试技巧，便于读者在实际项目中复现；③分享常见问题及解决方案，提高系统稳定性和可靠性。 其他说明：文章强调了在实际调试过程中需要注意的问题，如角度传感器噪声处理、电机输出斜率限制、串级PID的参数调整顺序等。同时，作者还分享了一些个人经验和技巧，使得文章更具实战指导意义。

内容概要：本文详细介绍了BLDC直流无刷电机的磁场定向控制（FOC）在Matlab/Simulink中的实现方法。首先，文章解释了FOC控制的基本概念和技术细节，包括转子位置、速度和扭矩的精确控制。接着，文章阐述了FOC控制架构的关键组成部分，如估计模块、诊断模块、控制管理器、FOC算法模块和控制类型管理器。文中还具体描述了三种控制模式——电压模式、速度模式和扭矩模式的工作原理。最后，文章讨论了代码实现过程，帮助读者深入了解FOC控制的具体实现步骤。 适合人群：对电机控制技术感兴趣的工程师、研究人员和学生，尤其是那些希望掌握BLDC电机FOC控制实现的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制BLDC电机的应用场合，如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提高电机控制精度、灵活性和可靠性。 其他说明：通过Matlab/Simulink平台实现FOC控制，不仅有助于理论的理解，还能通过仿真验证实际效果，为后续的实际应用提供有力支持。

基于RRT算法的7自由度机械臂高效避障路径规划技术方案,基于RRT的7自由度机械臂避障路径规划 ,核心关键词：RRT; 7自由度机械臂; 避障; 路径规划;,"RRT算法在7自由度机械臂避障路径规划中的应用" 在当今机器人技术不断进步的背景下，7自由度机械臂作为一种拥有高灵活性和运动自由度的设备，在工业生产、医疗应用等领域中扮演着重要角色。然而，其运动规划的复杂性也随之增加，尤其是在需要实现避障功能的场景中。为了提高7自由度机械臂的运行效率和安全性，基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree，快速随机树）算法的高效避障路径规划技术方案显得尤为重要。 RRT算法属于一类概率路径规划方法，其核心思想是通过随机采样的方式探索配置空间，快速构建出覆盖空间的搜索树，并在搜索过程中不断接近目标点。RRT算法的特点是计算效率高，尤其适合于高维空间的路径规划问题。在7自由度机械臂的避障路径规划中，RRT算法能够有效处理复杂的环境约束和机械臂自身的运动学约束。 在应用RRT算法进行路径规划时，首先需要对机械臂的工作空间进行建模，包括机械臂本身和周围环境的几何形状、尺寸以及可能存在的障碍物。这些信息为RRT算法提供搜索空间和障碍物分布的基本数据。接着，通过不断随机采样，RRT算法逐步构建出搜索树，每一次采样都会尝试将新的节点添加到树中，同时确保新的节点在机械臂的运动学约束范围内，以及不会与已有的障碍物发生碰撞。在这个过程中，算法会通过启发式函数优化搜索方向，朝着目标位置不断拓展。 除了RRT算法，还需要对机械臂的运动学进行深入分析。7自由度机械臂的运动学分析相对复杂，不仅涉及到逆运动学的求解，还包括运动轨迹的平滑性、连续性以及动力学特性。为了实现高效避障，机械臂的运动规划不仅要考虑运动学约束，还要确保运动路径的最优性，即路径最短、耗时最少、能量消耗最小等。 在实际应用中，RRT算法的实现还需要结合计算机辅助设计和仿真技术，通过图形化界面和数字模拟来验证路径规划的合理性和有效性。通过仿真测试，可以发现并修正路径规划中可能存在的问题，如路径中的奇异点、潜在的碰撞风险等。此外，为了应对真实世界中动态变化的环境，RRT算法的路径规划还需要具备一定的适应性和在线更新能力，确保机械臂在执行任务过程中能够实时响应环境变化。 基于RRT算法的7自由度机械臂避障路径规划技术方案是一个集成了机器人学、计算几何、人工智能等多学科知识的综合性技术。它不仅需要高效的算法支持，还需要对机械臂的运动学和动力学特性有深入的理解，以及对环境的准确建模。通过这种技术方案，可以大大提高7自由度机械臂在复杂环境中的作业效率和安全性，拓展其应用范围，实现更加智能和自动化的工作流程。

基于BQ24200的太阳能供电电源设计 双电源切换 本文设计的太阳能供电电源， 由光伏电池、锂电池、锂电池充电管理单元、超级电容器组成。在阳光充足的情况下，利用太阳能对锂电池进行充电，并输出稳定电压，向用电装置供电；当阳光不 足或阴雨天气时，利用锂电池作为后备电源向用电装置供电；同时，采用超级电容器，利用其功率密度大的特点，使电源的负载适应能力(尤其是大功率脉动负载) 有较大的提高。 ### 基于BQ24200的太阳能供电电源设计 #### 一、引言 随着清洁能源的发展，太阳能作为一种可再生资源被广泛应用。针对野外设备如电力系统的输电线路、输电杆塔等的在线监测，由于地理位置偏远无法接入市电，太阳能供电成为一种可行的解决方案。本文介绍了一种基于BQ24200的太阳能供电电源设计，该电源设计结合了光伏电池、锂电池、锂电池充电管理单元以及超级电容器，以确保稳定可靠的电力供应。 #### 二、系统架构与工作原理 ##### 1. 系统架构 该太阳能供电电源系统主要由以下几个部分构成： - **光伏电池**：将太阳能转换为电能。 - **锂电池**：作为储能元件，存储由光伏电池产生的电能。 - **锂电池充电管理单元**：采用BQ24200芯片进行锂电池的智能充电管理。 - **超级电容器**：提供额外的能量支持，尤其在高功率脉冲负载情况下。 ##### 2. 工作原理 - **阳光充足时**：光伏电池将太阳能转换为电能，经过充电管理单元为锂电池充电。此时系统还可以输出稳定电压，直接向用电设备供电。 - **阳光不足或阴雨天气**：系统切换至锂电池供电模式，锂电池作为后备电源继续为用电设备供电。 - **超级电容器的应用**：利用其高功率密度的特点，提高电源的负载适应能力，特别是在应对大功率脉冲负载时表现出色。 #### 三、BQ24200特性与应用 BQ24200是一款专为单节锂粒子电池充电管理设计的芯片，具备以下特点： 1. **电流限制功能**：确保充电过程中不会超过安全电流阈值。 2. **低电压降**：适用于低电压降落的锂离子电池充电设计。 3. **集成500mA功率晶体管**：内部集成了功率晶体管，简化了电路设计。 4. **电压调整精度**：内部电压调整精度为0.5%，保证了充电电压的准确性。 5. **预充电功能**：对于深度放电的电池，先进行预充电修复。 6. **自动睡眠模式**：当输入电压较低时自动进入睡眠模式，减少功耗。 7. **充电状态指示**：提供充电状态指示信号，便于监控电池状态。 #### 四、系统设计细节 ##### 1. 太阳能电池板选择 - **功率选取**：根据实际需求选择合适的功率输出。 - **电压选取**：确保太阳能电池板的输出电压满足BQ24200的工作电压范围（最低门槛电压2.14V，最高工作电压16.5V）。 ##### 2. 蓄电池容量选择 蓄电池容量的选择需综合考虑夜晚用电需求和连续阴雨天气的供电需求，避免过小导致供电不足或者过大造成浪费和缩短电池寿命。 ##### 3. 温度限制 通过监测引脚TS对地的电压来实时监测电池温度。当温度超出设定范围时，BQ24200会停止充电以保护电池。 ##### 4. 超级电容器 超级电容器的加入提高了电源的负载适应能力，尤其是在面对大功率脉冲负载时。其高功率密度和快速充放电能力使得系统在短时间内提供大量能量成为可能。 #### 五、结论 基于BQ24200的太阳能供电电源设计不仅解决了野外设备的供电难题，而且通过智能化管理和高效储能技术实现了稳定可靠的电力供应。该设计不仅适用于电力系统的在线监测设备，还具有广泛的应用前景，如环境监测、安防系统等领域。未来，随着技术的进步和成本的降低，这种太阳能供电系统有望得到更广泛的应用。

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合