### Hella TAS-71 版本标定流程解析 #### 一、概述 Hella TAS-71 版本标定流程文档详细介绍了如何对Hella TAS-71系列的小总成进行标定，确保其性能达到最优状态。整个过程分为初始化、静态标定与动态优化三个阶段。本文将深入探讨这些阶段的具体步骤和技术细节。 #### 二、初始化阶段 在初始化阶段，主要任务是完成传感器的基本配置和准备。具体步骤包括： 1. **连接传感器**：将待标定的最小总成（传感器）连接至测试台。 2. **供电**：对连接好的传感器进行上电处理。 3. **软件准备**：通过调用`APS.dll`文件来实现以下功能： - **创建芯片目标**：为传感器的芯片创建一个目标对象，以便后续操作。 - **初始化芯片目标**：进一步配置芯片目标，如设置芯片参数等。 - **创建传感器目标**：基于芯片目标创建传感器目标。 - **设置编程参数**：根据需要设置传感器的编程参数。 此外，文档还特别指出，对于ASIC的不同命名（如ASIC1、ASIC2等）以及PGI2代通讯端口参数的设置需参照帮助文件。这一阶段的目标是确保所有硬件设备都已正确连接，并且软件环境已经准备好，为后续标定流程打下基础。 #### 三、静态标定阶段 静态标定阶段是在不受扭状态下进行的，目的是对传感器的基本输出特性进行校准。该阶段主要包括以下步骤： 1. **读取OTP位**：使用`APS.dll`中的函数读取传感器内部已烧写的OTP位串，并将其保存以便追溯。 2. **写入位串**：将读取到的位串写回传感器。 3. **信号检测与调整**： - 检测T1、T2信号的频率和占空比。 - 通过公式计算T1ROC和T2ROC值，并进行相应的调整。 - 公式示例：\( T1ROC = (T1 - 50) ÷ 75 × 12 × 3072 ÷ 20 \)，其中\( T1 \)为当前T1信号的占空比。 - 根据计算结果调整T1、T2信号，以确保其处于合理的范围内。 4. **角度信号的静态标定**： - 读取P、S信号的占空比，并通过特定算法计算角度偏移值。 - 调整角度信号，使其满足静态标定的要求。 此阶段通过多次调整和检测，确保传感器在不受扭状态下能够提供准确的输出信号。 #### 四、动态优化阶段 动态优化阶段则是在传感器受到外部旋转力的情况下进行，旨在进一步优化传感器的性能。具体步骤如下： 1. **驱动伺服电机**：在不受扭的状态下，顺时针和逆时针旋转传感器360度，并记录下各个信号的变化情况。 2. **数据处理与分析**： - 对采集到的数据进行平均处理，得到T1_AV和T2_AV的平均值。 - 基于平均值再次计算ROC值，进一步调整信号。 3. **信号优化**：通过综合前两次ROC值和动态采集的ROC值进行信号优化，确保传感器在动态条件下的性能也达到最优。 #### 五、总结 通过对Hella TAS-71版本标定流程的详细分析，我们可以看出整个标定过程不仅涉及硬件的连接与调试，还需要软件层面的支持与配合。从初始化到静态标定再到动态优化，每个阶段都有明确的目标和细致的操作指南，确保传感器能够在各种条件下都能发挥最佳性能。这对于提高产品的可靠性和稳定性至关重要。

pcsx2-rr：PCSX2-rr-具有TAS工具的Playstation 2仿真器（现在已合并到PCSX2 Core中！）

输入并看到主是善的（ps34：8） 圣经记忆

使用InduAsisit进行Hella TAS-71版本标定流程.pdf

TAS服务器框架在算法交易平台中的应用.pdf

实验代码：relation_Extraction.zip

完整英文版 IEC 60747-16-10：2004 Semiconductor devices - Part 16-10：Technology Approval Schedule (TAS) for monolithic microwave integrated circuits（半导体器件--第16-10部分：单片微波集成电路的技术审批表（TAS））。IEC 60747-16-10:2004规定了与单片微波集成电路的设计、制造和供应有关的术语、定义、符号、质量体系、测试、评估和验证方法以及其他要求，符合IECQ-CECC体系对电子元件质量评估的一般要求。

关系抽取数据集，公开数据集，主要为监督学习方法。一共包含8000个训练句子、2717个测试句子，目前在测试集上最好结果f1值为89.5.

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精度和处理速度得到大大提高。