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列车雷达传感器测距和避障碍传感器雷达障碍物检测

列车雷达传感器测距和避障碍传感器雷达障碍物检测

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列车雷达传感器测距和避障碍传感器雷达障碍物检测

列车雷达传感器测距和避障碍传感器雷达障碍物检测,铁路运输系统作为三种主要运输方式中重要的运输方式,对旅客出行和大宗货物的流通承担着重要的运输使命。随着社会的快节奏发展,人们对交通出行的要求越来越高,即交通的及时性和便利性,交通的安全性也越来越高。因此,在现代利用轨道交通运输旅客和货物时,不仅要求高运行效率,还要保证列车的安全出行。但是,由于我国铁路线路铺设范围广,东西地理跨度大,列车运行环境稳定性差。因此,可以发现异物入侵铁路运行建筑边界造成的列车安全事故频繁发生,严重损害了轨道交通的安全。


目前,现有的异物侵权监控手段主要是在危险区域设置防护网,在桥梁、隧道和铁路交叉口安装视频监控设备,并以巡逻工人和司机的形式协助完成。然而,运行安全事故仍不时发生。2019年12月6日凌晨,北京铁路局天津电力段两名在线施工的员工被0G383列高铁路列车撞死。可以看出,由于目前现有的人工和点防护监控方法不满足异物侵权监控的实时性和连续性,对现场维修人员的生命构成了严重威胁。IEC6290标准根据列车运行所需的操作,自动化程度分为不同的自动化系统级别:GOA1到GOA4。当列车在GOA1和GOA2级别运行时,监控轨道应避免列车与轨道上的维修人员发生碰撞,即是由机车司机目视前方行车环境,当发现前方行车环境中有维修人员时,司机鸣笛提示前方人员起到预警作用,同时对列车实施制动,将碰撞事故尽可能的降低。而随着列车的运行速度的提高,仅仅依靠司机难以实现对行车环境的实时可靠监测且司机目视监测距离相对较短容易发生碰撞维修人员事故。故需利用自动化监测设备辅助司机实行监测感知前方运行环境,即逐渐实现列车的全自动驾驶,达到GOA3和GOA4的要求。近年来,随着传感器技术的快速发展,多传感器技术广泛应用于汽车自动驾驶领域,视觉传感器和测距和避障碍传感器雷达传感器已应用于桥梁、隧道和铁路交叉口。本文提出了基于列车雷达传感器列车运行前障碍物雷达传感器检测方法的研究,利用雷达传感器帮助司机连续实时感知列车运行前的驾驶环境,避免列车与轨道上的工作人员碰撞。本文介绍不仅满足了当前高速列车运行向自动化发展的需要。同时,减少了巡逻人员和其他巡逻人员的工作量。对确保列车在线路上的安全运行具有重要的现实研究意义。


国内外研究现状


铁路异物侵权对列车的安全运行产生了严重影响。因此,为了减少异物侵权造成的危害,确保铁路运输的正常和安全进行。结合各国铁路现场异物侵权的特点,国内外科研机构和学者开发了大量的铁路异物侵权检测监测设备。目前,异物侵权检测的区别主要在于驾驶前环境信息的感知设备的差异。但其检测过程基本相同。首先,通过传感器获取当前铁路线路的环境信息,然后通过相应的识别算法或构建检测位置模型,确定环境是否异常或直接通过位置信息确定异物是否侵入铁路机车限制,完成铁路线路异物侵权检测。目前,由于传感器技术的快速发展和匹配的智能检测识别算法理论基础的日益成熟,传感器技术在国内外学者中得到了广泛的应用。


国外研究现状


近年来,国外学者和科研机构对铁路异物侵权检测进行了大量研究。其主要研究成果是通过三维激光雷达和摄像机进行车辆识别。该方法将激光雷达与摄像机相结合,实现车辆识别。哥伦比亚学者Rodriguez提出利用Hough变换实现轨道障碍物检测。在研究中,利用Hough变换实现轨道提取,建立检测区并在建立的测试区域进行障碍物搜索和测试。通过录制的视频信息进行障碍物检测,基本上可以检测到所有障碍物。伦敦大学学者ArvindHN提出使用MIMO(Multiple-Multiple-outiple,多输入多输出)雷达实现铁路平交叉口障碍物检测。瑞典研究人员Nishas.Pune实时设计了铁路列车,以实时检测和避障系统。西班牙研究人员GarciaJJ提出了一个基于多传感器的铁路障碍物检测系统,可以为监测系统提供障碍物预警。该系统利用红外和超声波传感器实现障碍物检测,可以检测到颗粒度不小于50cm*50cm*50cm的障碍物目标,并提出了基于模糊逻辑和证据的Dempster-shafer证据理论的多种数据集成技术的组合,以验证对象的存在,从而提供高度可靠的检测系统。韩国铁路科学院KimYJ提出了利用激光雷达传感器实现平交道口障碍物检测算法的设计。研究表明,使用激光雷达传感器算法的平交道口障碍物检测系统对外部环境具有鲁棒性,没有阴影区域。障碍物检测系统的传感器部分由图像处理单元和激光雷达传感器组成。哥伦比亚学者UriberJa提出了基于视频的铁路碰撞预警系统,采用两种互补的方法来检测和跟踪从机车司机的角度捕获的视频障碍物。一种是基于简单帧的方法。它利用Hough变换分析每个视频帧来检测轨道,并在每个轨道上进行系统搜索,以检测可能对驾驶造成危险的障碍物。另一种方法是使用连续帧检测运动对象的轨迹,分析稀疏光流,跟踪候选人并计算其轨迹,以确定其可能的碰撞路径。


国内研究现状


近年来,国内学者和科研机构利用视觉传感器对铁路异物侵权限制检测的主要研究成果是西南交通大学陈若望对列车前障碍物的图像检测算法进行了深入研究。在直轨障碍物检测过程中,提出采用光流法检测直轨障碍物,为克服相机抖动和平移对障碍物检测和识别的影响,提出了补偿图像相邻帧抖动和估计摄像机平移的算法。在检测和识别弯曲障碍物时,提出在检测障碍物静止时自动提取当前背景帧的方法,使背景帧减去当前图像帧,即获得目标图像;在检测障碍物运动时,提出采用三帧差法检测弯曲障碍物。北京交通大学陈重根提出了基于单目视觉的轨道交通异物侵权限制检测方法的研究,利用Hough变换实现了轨道线的提取和检测,并以轨道为中心,提出了检测危险区域之间的差距。周星芳提出了基于多源图像集成的铁路异物侵权限制检测方法的研究。本文解决了特征点误匹配率高的问题,通过获得的图像实现像素级集成,获得了具有丰富特征信息的集成图像,并对集成后的图像进行了特征分类和识别,识别了障碍物的目标,有效消除了夜间光线差引起的光阴影和误检和遗漏检测。王宁利用改进的卷积神经网络对提取的报警图片进行分类和识别,识别是行人入侵引起的报警还是光纤干扰引起的误报警,并通过实验验证了研究中提出的方法,大大提高了行人分类的准确性。马学志提出了基于云台相机的铁路异物侵权限制检测方法。张旭东提出了基于智能相机的铁路异物侵权限制检测系统的设计。兰州交通大学陆永杰提出了静态障碍物的检测方法,并在运动链中实现了静态障碍物检测。郭碧提出了基于单目视觉的列车前障碍物检测识别算法研究,利用Hough变换和Hu不变矩提取轨道模型,通过帧间差分法结合数学形态学等实现疑似目标的定位和分割提取。通过构建Adabost分类器,有效提高了识别准确性。


近年来,研究机构还利用其他传感器对铁路线路异物侵权进行了相应的研究。天津大学庞波设计了一个汽车激光雷达轨道障碍物检测系统,根据反馈信号判断驾驶路线是否有障碍物。张继月提出将视觉传感器与2D激光雷达传感器相结合,实现与铁路异物侵权检测相关的算法研究。在研究中,激光雷达弥补了视觉检测环境适应性差的缺点。林玉兵提出利用三维激光雷达图像实现铁路异物侵权的研究。与此同时,许多高校和铁路相关研究机构也在该领域的研究中取得了一些研究成果。


通过分析,国内外相关学者的研究主要集中在视觉传感器的异物侵权检测和视觉传感器与测距和避障碍传感器雷达传感器的整合上,测距和避障碍传感器雷达传感器一般仅用于检测区域的定位,在很大程度上难以克服环境因素对障碍物识别的影响。鉴于驾驶员视觉、巡逻和单点监控保护和视觉传感器目标检测跟踪不足,本文采用列车雷达传感器进行铁路异物侵权检测研究,可以解决驾驶员视觉、巡逻和单点监控保护的实时不足,也可以解决视觉传感器目标检测跟踪目标位置不准确、环境适应性差的问题。


雷达基本工作原理


雷达传感器发射机产生电磁信号,并通过雷达天线辐射到空间中。发射机产生的部分电磁信号被目标体阻挡,并辐射到其他方向。通过辐射返回雷达的电磁信号被雷达天线接收,并送到接收器。通过目标检测和信息提取,获取目标体的位置信息。


针对目前机器视觉与机器视觉与测距和避障碍传感器雷达集成检测列车运行前障碍物的环境适应性差和距离判断能力差,本文提出利用雷达传感器研究列车运行前障碍物检测方法。分析了铁路线路中列车的运行环境,并根据检测需要设计了检测方案,完成了雷达传感器设备的选择,分析了雷达测量的原始数据。提出的检测方案分模块主要包括:雷达测量数据误差矫正、GPS轨迹线拟合及其定位匹配、检测区域模型构建、障碍物检测判断。


测距和避障碍传感器雷达传感器检测目标平面坐标变换和障碍物检测判断。基于雷达运动坐标系中的目标点位置信息通过平面坐标变换(包括平面坐标旋转变换和平面坐标平移变换)转换为建立的测试区域所在的工程坐标系。其次,将平面坐标变换后的雷达目标点位置信息替换到建立的测试区域模型中进行障碍物检测判断,并得到判断结果。

uA级别智能门锁低功耗雷达模块让门锁更加智能省电节约功耗,指纹门锁并不是什么新鲜事,我相信每个人都很熟悉。随着近年来智能家居的逐步普及,指纹门锁也进入了成千上万的家庭。今天的功耗雷达模块指纹门锁不仅消除了繁琐的钥匙,而且还提供了各种智能功能,uA级别智能门锁低功耗雷达模块用在智能门锁上,可以实现门锁的智能感应屏幕,使电池寿命延长3-5倍,如与其他智能家居连接,成为智能场景的开关。所以今天的指纹门锁更被称为智能门锁。 今天,让我们来谈谈功耗雷达模块智能门锁的安全性。希望能让更多想知道智能门锁的朋友认识下。 指纹识别是智能门锁的核心 指纹识别技术在我们的智能手机上随处可见。从以前的实体指纹识别到屏幕下的指纹识别,可以说指纹识别技术已经相当成熟。指纹识别可以说是整个uA级低功耗雷达模块智能门锁的核心。 目前主要有三种常见的指纹识别方法,即光学指纹识别、半导体指纹识别和超声指纹识别。 光学指纹识别 让我们先谈谈光学指纹识别的原理实际上是光的反射。我们都知道指纹本身是不均匀的。当光照射到我们的指纹上时,它会反射,光接收器可以通过接收反射的光来绘制我们的指纹。就像激光雷达测绘一样。 光学指纹识别通常出现在打卡机上,手机上的屏幕指纹识别技术也使用光学指纹识别。今天的光学指纹识别已经达到了非常快的识别速度。 然而,光学指纹识别有一个缺点,即硬件上的活体识别无法实现,容易被指模破解。通常,活体识别是通过软件算法进行的。如果算法处理不当,很容易翻车。 此外,光学指纹识别也容易受到液体的影响,湿手解锁的成功率也会下降。 超声指纹识别 超声指纹识别也被称为射频指纹识别,其原理与光学类型相似,但超声波使用声波反射,实际上是声纳的缩小版本。因为使用声波,不要担心水折射会降低识别率,所以超声指纹识别可以湿手解锁。然而,超声指纹识别在防破解方面与光学类型一样,不能实现硬件,可以被指模破解,活体识别仍然依赖于算法。 半导体指纹识别 半导体指纹识别主要采用电容、电场(即我们所说的电感)、温度和压力原理来实现指纹图像的收集。当用户将手指放在前面时,皮肤形成电容阵列的极板,电容阵列的背面是绝缘极板。由于不同区域指纹的脊柱与谷物之间的距离也不同,因此每个单元的电容量随之变化,从而获得指纹图像。半导体指纹识别具有价格低、体积小、识别率高的优点,因此大多数uA级低功耗雷达模块智能门锁都采用了这种方案。半导体指纹识别的另一个功能是活体识别。传统的硅胶指模无法破解。 当然,这并不意味着半导体可以百分识别活体。所谓的半导体指纹识别活体检测不使用指纹活体体征。本质上,它取决于皮肤的材料特性,这意味着虽然传统的硅胶指模无法破解。 一般来说,无论哪种指纹识别,都有可能被破解,只是说破解的水平。然而,今天的指纹识别,无论是硬件生活识别还是算法生活识别,都相对成熟,很难破解。毕竟,都可以通过支付级别的认证,大大保证安全。 目前,市场上大多数智能门锁仍将保留钥匙孔。除了指纹解锁外,用户还可以用传统钥匙开门。留下钥匙孔的主要目的是在指纹识别故障或智能门锁耗尽时仍有开门的方法。但由于有钥匙孔,它表明它可以通过技术手段解锁。 目前市场上的锁等级可分为A、B、C三个等级,这三个等级主要是通过防暴开锁和防技术开锁的程度来区分的。A级锁要求技术解锁时间不少于1分钟,B级锁要求不少于5分钟。即使是高级别的C级锁也只要求技术解锁时间不少于10分钟。 也就是说,现在市场上大多数门锁,无论是什么级别,在专业的解锁大师面前都糊,只不过是时间长短。 安全是重要的,是否安全增加了人们对uA级别低功耗雷达模块智能门锁安全的担忧。事实上,现在到处都是摄像头,强大的人脸识别,以及移动支付的出现,使家庭现金减少,所有这些都使得入室盗窃的成本急剧上升,近年来各省市的入室盗窃几乎呈悬崖状下降。 换句话说,无论锁有多安全,无论锁有多难打开,都可能比在门口安装摄像头更具威慑力。 因此,担心uA级别低功耗雷达模块智能门锁是否不安全可能意义不大。毕竟,家里的防盗锁可能不安全。我们应该更加关注门锁能给我们带来多少便利。 我们要考虑的是智能门锁的兼容性和通用性。毕竟,智能门锁近年来才流行起来。大多数人在后期将普通机械门锁升级为智能门锁。因此,智能门锁能否与原门兼容是非常重要的。如果不兼容,发现无法安装是一件非常麻烦的事情。 uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要是为了避免带钥匙的麻烦。因此,智能门锁的便利性尤为重要。便利性主要体现在指纹的识别率上。手指受伤导致指纹磨损或老年人指纹较浅。智能门锁能否识别是非常重要的。 当然,如果指纹真的失效,是否有其他解锁方案,如密码解锁或NFC解锁。还需要注意密码解锁是否有虚假密码等防窥镜措施。 当然,智能门锁的耐久性也是一个需要特别注意的地方。uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要依靠内部电池供电,这就要求智能门锁的耐久性尽可能好,否则经常充电或更换电池会非常麻烦。
微波雷达传感器雷达感应浴室镜上的应用,如今,家用电器的智能化已成为一种常态,越来越多的人开始在自己的浴室里安装智能浴室镜。但是还有很多人对智能浴镜的理解还不够深入,今天就来说说这个话题。 什么是智能浴室镜?智慧型浴室镜,顾名思义,就是卫浴镜子智能化升级,入门级产品基本具备了彩灯和镜面触摸功能,更高档次的产品安装有微波雷达传感器智能感应,当感应到有人接近到一定距离即可开启亮灯或者亮屏操作,也可三色无极调,智能除雾,语音交互,日程安排备忘,甚至在镜子上看电视,听音乐,气象预报,问题查询,智能控制,健康管理等。 智能化雷达感应浴室镜与普通镜的区别,为什么要选TA?,就功能而言,普通浴镜价格用它没有什么压力!而且雷达感应智能浴镜会让人犹豫不决是否“值得一看”。就功能和应用而言,普通浴镜功能单一,而微波雷达传感器智能浴室镜功能创新:镜子灯光色温和亮度可以自由调节,镜面还可以湿手触控,智能除雾,既环保又健康! 尽管智能浴镜比较新颖,但功能丰富,体验感更好,特别是入门级的智能浴镜,具有基础智能化功能,真的适合想体验下智能化的小伙伴们。 给卫生间安装微波雷达传感器浴室镜安装注意什么? ①确定智能浴室镜的安装位置,因为是安装时在墙壁上打孔,一旦安装后一般无法移动位置。 ②在选购雷达感应智能浴室镜时,根据安装位置确定镜子的形状和尺寸。 ③确定智能浴镜的安装位置后,在布线时为镜子预留好电源线。 ④确定微波雷达传感器智能浴镜的安装高度,一般智能浴镜的标准安装高度约85cm(从地砖到镜子底),具体安装高度要根据家庭成员的身高及使用习惯来决定。 ⑤镜面遇到污渍,可用酒精或30%清洁稀释液擦洗,平时可用干毛巾养护,注意多通风。
冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器屏幕唤醒性能强悍智能感应,随着年轻一代消费观念的转变,冰箱作为厨房和客厅的核心家用电器之一,也升级为健康、智能、高端的形象。在新产品发布会上,推出了大屏幕的冰箱,不仅屏幕优秀,而且微波雷达传感器屏幕唤醒性能强大。 大屏智能互联,听歌看剧购物新体验 冰箱植入冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器触摸屏,重新定义了冰箱的核心价值。除了冰箱的保鲜功能外,该显示屏还集控制中心、娱乐中心和购物中心于一体,让您在无聊的烹饪过程中不会落后于听歌、看剧和购物。新的烹饪体验是前所未有的。 不仅如此,21.5英寸的屏幕也是整个房子智能互联的互动入口。未来的家将是一个充满屏幕的家。冰箱可以通过微波雷达传感器屏幕与家庭智能产品连接。烹饪时,你可以通过冰箱观看洗衣机的工作,当你不能腾出手来照顾孩子时,你可以通过冰箱屏幕连接家庭摄像头,看到孩子的情况。冰箱的推出标志着屏幕上的未来之家正在迅速到来。 管理RFID食材,建立健康的家庭生活 据报道,5G冰箱配备了RFID食品材料管理模块,用户将自动记录和储存食品,无需操作。此外,冰箱还可以追溯食品来源,监控食品材料从诞生到用户的整个过程,以确保食品安全;当食品即将过期时,冰箱会自动提醒用户提供健康的饮食和生活。 风冷无霜,清新无痕 冰箱的出现是人类延长食品保存期的一项伟大发明。一个好的冰箱必须有很强的保存能力。5g冰箱采用双360度循环供气系统。智能补水功能使食品原料享受全方位保鲜,紧紧锁住水分和营养,防止食品原料越来越干燥。此外,该送风系统可将其送到冰箱的每个角落,消除每个储藏空间的温差,减少手工除霜的麻烦,使食品不再粘连。 进口电诱导保鲜技术,创新黑科技加持 针对传统冰箱保存日期不够长的痛点,5g互联网冰箱采用日本进口电诱导保存技术,不仅可以实现水果储存冰箱2周以上不腐烂发霉,还可以使蔬菜储存25天不发黄、不起皱。在-1℃~-5℃下,配料不易冻结,储存时间较长。冷冻食品解冻后无血,营养大化。此外,微波雷达传感器5g冰箱还支持-7℃~-24℃的温度调节,以满足不同配料的储存要求。 180°矢量变频,省电时更安静 一台好的压缩机对冰箱至关重要。冰箱配备了变频压缩机。180°矢量变频技术可根据冷藏室和冷冻室的需要有效提供冷却,达到食品原料的保鲜效果。180°矢量变频技术不仅大大降低了功耗,而且以非常低的分贝操作机器。保鲜效果和节能安静的技术冰箱可以在许多智能冰箱中占有一席之地,仅仅通过这种搭配就吸引了许多消费者的青睐。 配备天然草本滤芯,不再担心串味 各种成分一起储存在冰箱中,难以避免串味。此外,冰箱内容易滋生细菌,冰箱总是有异味。针对这一问题,冰箱创新配置了天然草本杀菌除臭滤芯。该滤芯提取了多种天然草本活性因子,可有效杀菌99.9%,抑制冰箱异味,保持食材新鲜。不仅如此,这个草本滤芯可以更快、更方便、更无忧地拆卸。家里有冰箱,开始健康保鲜的生活。 目前,冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器正在继续推动家庭物联网的快速普及,相信在不久的将来,智能家电将成为互动终端。
全球乐鑫代理商:ESP32-C5诞生I全球RISC-V架构2.4/5GHzWi-Fi6双频双模SoC,乐鑫科技AIoT产品矩阵又添新成员,增加5GHzWi-Fi6产品线: ESP32-C5芯片亮点 搭载32位RISC-V处理器 集成2.4/5GHz双频Wi-Fi6和Bluetooth5(LE) 优化成本与功率,可适用于续航的超低功耗物联网设备 具有高连接可靠性,安全机制完善 由乐鑫成熟的物联网开发框架ESP-IDF提供软件支持 拓展支持从机模式,可通过USB及SDIO接口同外部主机MCU连接,提供无线连接功能 飞睿科技作为全球乐鑫代理商,同时也是出货量大战略合作伙伴,ESP32芯片模组有海量现货供应,欢迎新老客户咨询,支持样品测试验证并提供技术支持。 全球乐鑫代理商ESPUSBBridge项目介绍 通过ESPUSBBridge将ESP32-S2或ESP32-S3转换成USB转UART/JTAG桥接芯片。 ESPUSBBridge 是一个 ESP-IDF 项目,能够利用 ESP32-S2 或 ESP32-S3 在计算机(PC)和目标微控制器(MCU)之间建立桥接,从而替代USB转UART/JTAG桥接芯片(例如CP210x)。 ESPUSBBridge创建了一个复合USB设备,可以通过USB电缆被计算机访问。以下是其主要应用场景: 串口桥接:开发者可以运行 esptool 或其他串口终端程序连接到ESPUSBBridgeCDC功能提供的串口上。通过它实现PC和目标MCU之间的双向通信。 JTAG桥接:可以在PC上运行 openocd-esp32,与ESPUSBBridgeJTAG功能相连,作为PC和MCU之间的桥梁,实现两者之间的双向JTAG通信。 大容量存储设备:可以通过PC的文件浏览器访问ESPUSBBridgeMSC功能创建的磁盘,把UF2格式的二进制文件复制到这个磁盘后,将使用它们来烧录目标MCU。目前,ESPUSBBridge支持烧录各种乐鑫微控制器。 注意,上述readme文件仅使用ESP32-S2作为示例,ESPUSBBridge也支持ESP32-S3。 如何编译项目 用户需要使用 ESP-IDFv4.3 或更新版本编译该项目。 使用 idf.pymenuconfig 改变默认配置。项目的具体设置在“桥接配置”的子菜单中; 使用 idf.pybuild 构建项目的二进制文件; 使用 idf.py-pPORTflashmonitor 将烧录ESP32-S2并打开终端程序进行监控。注意,PORT是指由连接到ESP32-S2串口的USB转UART芯片所创建的串口,不是ESP32-S2直接提供的USB接口,这个串口只能用于烧录。此后,ESPUSBBridge即可通过USB接口工作。 将全球乐鑫代理商ESP32-S2(ESPUSBBridge)与目标MCU(ESP32)相连的简单开发板。项目的默认配置已使用此特定设置进行了测试。ESPUSBBridge也可以用于生产和烧录其他类似的开发板。引脚编号、供应商ID、产品ID,以及任何其他设置都可以在 idf.pymenuconfig 中进行修改。 请注意,每块开发板都应有自己的供应商ID和产品ID。您可以在乐鑫USBVendorPID仓库注册产品ID。
基于乐鑫ESP32的可穿戴运动追踪器AI开发板支持图像识别和音频处理,独立创客elektroThing构建的Tracer是一个基于ESP32的开源惯性测量单元检测器。你是否想过在物体上粘贴一个惯性测量单元(IMU)来跟踪它的姿势和运动状态?Tracer能够提供性能安全可靠且低成本的物体跟踪功能。使用魔术贴即可轻松地将Tracer固定在物体上。它可以随着自行车的车架倾斜并进行节奏跟踪,也可以记录网球拍的击球次数,甚至能区分上旋球和切球。尽情发挥想象力,探索Tracer的更多有趣应用吧! Tracer基于现有的开源项目,能够实现与Phyphox的集成,支持用户使用Micropython和Arduino进行编程。用户也可以使用乐鑫ESP-IDF工具对其进行大程度的定制。Tracer是一个基于ESP32创建的开源嵌入式项目。Tracer使用了多种ESP32软件库,使开发者们能够深入了解开发运动追踪器时所需的必要处理和算法。Tracer具有强大的IMU和ToF,可用于感知周围的环境,它还支持Wi-Fi和BluetoothLE连接。 主要功能 使用LSM6DSL实时跟踪物体 VL53L0XToF传感器用于手势控制和测距 使用尼龙搭扣带即可将该装置固定在各种物体上 使用TP4065的板载锂离子电池充电 电池寿命:支持通过BluetoothLE以10Hz连续传输3小时 BluetoothLE传输距离15m(无遮挡,网球场测试) MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3和ESP-WHO开发的小型AI开发板。AnalogLamb是一家成立于2016年的网店,主营开源硬件和创新电子产品。AnalogLamb的MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3(双核XtensaLX7微控制器)和ESP-WHO(人脸识别开发框架)打造,并且支持Wi-Fi和蓝牙的AI开发板。 ESP32-S3主频高达240MHz,内置512KBSRAM,集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE),并支持远距离模式(LongRange)。芯片拥有更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM,支持用户配置数据缓存与指令缓存。它还具有45个可编程GPIO和丰富的外设接口。 ESP-WHO是乐鑫为AIoT应用推出的人脸检测与识别开发框架。将ESP-WHO与乐鑫自己的ESP-EYE、经亚马逊FreeRTOS认证的ESP-WROVER-KIT或其他ESP32开发板一起使用,只需额外添加一些外设(如摄像头和屏幕),就可以轻松构建完整的AIoT解决方案。MapleEyeESP32-S3就是这样诞生的。 MapleEyeESP32-S3拥有一个200万像素摄像头、两个LCD和一个麦克风,能够实现图像识别和音频处理,并支持通过Wi-Fi进行图像传输,使用MicroUSB端口进行调试。它还具有充足的存储空间,包含8MB八进制PSRAM和一个8MB的flash。 MapleEyeESP32-S3规格 与乐鑫ESP32-S3-EYE兼容 无线模组:ESP32-S3-WROOM-1模组搭载ESP32-S3双核XtensaLX7处理器,频率高达240MHz,集成了用于AI加速的向量指令,拥有512KBSRAM,8MBPSRAM和8MBOctalSPIflash 存储:MicroSD卡接口 显示器:2个1.3英寸TFTLCD,可通过开关进行选择 摄像头:200万像素OV2640 音频:用于VAD(语音活动检测)和ASR(自动语音识别)的数字麦克风 USB:1个MicroUSB,用于供电和调试 传感器:3轴加速器 其他:4个按钮 供电:通过MicroUSB端口的5V电压,或电池连接器和充电器IC
乐鑫wifi模块代理商智能家居彩屏HMI人机界面,目前智能家居所应用的物联网设备种类越来越多,数据交互存储都是在云端,用户都是通过手机APP进行配网,没有专门的网关设备进行管理,不仅配网步骤繁琐,还有一个主要的因素是实时性不高,断网后更是无法应用。面对这一堆的问题,乐鑫wifi模块代理商就提出了基于5G和Wi-Fi6的智能家居中心的解决方案,方案不仅应用了5G和Wi-Fi6低延时、高速率特性,还保留了传统的WAN接口,用户可以5G、Wi-Fi、WAN之间自动无缝切换。同时应用乐鑫wifi模块代理商ESP32AI语音,让方案不仅支持本地化一键自动配网,还可以用你赋有磁性或是甜美的声音就能让家庭应用变的智能起来。 此方案可以基于本地化部署模式,支持更多的定制化环境,同时还增加了很多云产品所不具备的功能和集成。另外方案的应用还非常具有成本效益和确定性的扩展方式。如新接入一个扩展设备增加的成本很低,因为是本地化部署,客户以及用户都不需要为新增的设备做额外的费用支付。 彩屏HMI人机界面基于乐鑫wifi模块代理商ESP32 WIFI/蓝牙二合一双核CPU低功耗主控直接驱动彩屏的soc芯片,主频高240M,可以驱动SPI、MCU接口LCD彩屏、摄像头、TP等,同时可搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。 彩屏HMI方案可扩展功能强大,开发者可通过开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,让开发者尽情发挥想象力进行二次开发的同时,还极大缩短用户的开发周期。 乐鑫wifi模块代理商基于ESP32的面向可视化触摸屏幕的开发板,板卡搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。开发者还可以通过对开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,极大缩短用户的开发周期。方案常被应用于86盒温控器、带屏网关、热水器、烤箱等智能家居和智能家电领域。
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