基于STM32的智能体感变形滑板设计

来源 :信息技术与信息化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qipini
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通过对现有的智能滑板车进行研究,针对以STM32为核心的滑板,从外观、内部性能以及在滑板运行过程中是否安全的问题提出了更为完善的方案。首先对STM32的性能和串口进行分析,然后根据模块选择相应的重力传感器并接入主芯片。接着进行重力感应的模拟调试,运行正常后开始进行整个滑板的组装并安装蓝牙模块和LED模块。同时,在外观上也设计了可拆卸把手,最大程度上保证了行车安全。最后,实现了利用无线通信控制系统达到人性化设计,通过重力感应模块进行智能方向、速度调节。
其他文献
在深入研究自然资源业务基础上,制定了自然资源大数据资源体系和数据标准,设计了"一张图"应用、数据共享、档案查询、辅助决策等专题应用模型。采用面向服务架构,应用云计算、大数据、GIS等多种技术,研发了济南市自然资源大数据中心系统,实现了自然资源数据的全业务、全过程综合管理,创新了自然资源数据的全生命周期管理手段,有效提升了业务管理水平。
在新冠肺炎防治领域存在大量的定性与定量需求,若采用感性估计的方法会产生较大的人为误差,且可能与疾病传播学相悖。针对以上问题,基于Python开发系统、使用了SIR传染病模型与随机森林模型等多种数学模型对全球新冠肺炎确诊病例与中国各地区的风险区划分数据进行了分析,比较不同模型之间的局限性,分别建立了新冠肺炎疫情预测模型与风险区评估模型。实验证明,模型有较高的正确率,建立有效的预测模型与风险评估模型对遏制疾病传播有较大的指导意义也为机器学习在疫情防治领域的应用提供了参考。