传感器

准备工作： 实现SensorEventListener接口（需复写onSensorChanged、onAccuracyChanged方法）；创建相应的textview ; 初始化一个SensorManager对象来获取系统的传感器服务。 了解手机的传感器的三维坐标： x轴水平向右，y轴垂直向上，z轴正向指向屏幕正上。 传感器实现方法： 1.加速度传感器 首先在onCreate方法中注册加速度传感器监听器 再在onSensorChanged方法中监听这个传感器值的变化并更新textview的值 。 2.近距离传感器 同样先在onCreate方法中注册近距离传感器监听器，再在 onSensorChanged方法中监听这个传感器值的变化并更新textview的值。 3.方向传感器 方向传感器用于感应手机的摆放位置，它给我们返回了三个角度，这三个角度可以确定手机的摆放状态。 第一个角度：表示手机顶部朝向与正北方的夹角。当手机绕着Z轴旋转时，该角度值发生改变。比如，当该角度为0度时，表明手机顶部朝向正北；该角度为90度时，表明手机顶部朝向正东；该角度为180度时，表明手机朝向正南；该角度为270度时，表明手机顶部朝向正西。 第二个角度：表示手机顶部或尾部翘起的高度。当手机绕着X轴倾斜时，该角度值发生变化，该角度的取值范围是-180~180度。假设手机屏幕朝上水平放在桌子上

VIO和之前的几种SLAM最大的不同在于两点： 首先，VIO在硬件上需要传感器的融合，包括相机和六轴陀螺仪， 相机产生图片， 六轴陀螺仪产生加速度和角速度。 相机相对准但相对慢，六轴陀螺仪的原始加速度如果拿来直接积分会在很短的时间飘走（zero-drift）， 但六轴陀螺仪的频率很高，在手机上都有200Hz。 其次，VIO实现的是一种比较复杂而有效的卡尔曼滤波，比如MSCKF（Multi-State-Constraint-Kalman-Filter）， 侧重的是快速的姿态跟踪，而不花精力来维护全局地图， 也不做keyframe based SLAM里面的针对地图的全局优化（bundle adjustment）。 最著名的商业化实现就是Google的Project Tango和已经被苹果收购的Flyby Media， 其中第二代Project Tango搭载了Nividia TK1并有主动光源的深度摄像头的平板电脑， 这款硬件可谓每个做算法的小伙伴的梦幻搭档，具体在这里不多阐述。 主要问题： 使用 IMU 对相机在快门动作期间内估计相机的运动 , 但是由于 CMOS 相机的快门时间戳和 IMU 的时间戳的同步比较困难 , 且相机的时间戳不太准确 , Guo 等 [52] 对时间戳不精确的卷帘快 门相机设计了一种 VIO (Visual inertial odometry)系统 ,

漏型和源型的输入输出定义 注：这里的输入是说COM或S/S公共点上的电流向PLC内部电路流动的方向，而输出是说对应'X'端口上电流的流动方向。 源型输入与漏型输入，都是相对于PLC输入公共端（COM端或S/S端）而言，电流流入则为漏型，电流流出则为源型。 源型输出与漏型输出，也是相对于PLC输出公共端（COM端或S/S端）而言，换一个角度看，就是X端口上的电流方向，电流流入则为源型，电流流出则为漏型。 对于三棱PLC输入端口的公共端是COM的系列，一般是源型输入，源型是设备自带电源，具有输入驱动源以及输出点（相对于公共点COM）具有电源。 漏型是设备没有自带电源，输入点的驱动需要外部电源，输出（相对于公共点COM）仅仅是无源的触点信号。 一般的输入点都是几个输入点公用一个com点，源型在接线时，因为设备已经具有自带驱动电源，只需要com点和输入点短接即可。而漏型，需要外接电源，才可以驱动输入。 漏型输入：输入端子的电流方向是由外流入模块； 源型输入：输入端子的电流方向是由模块流出（即模块对外电路提供电源）。 使用光电开关输入时，选择漏型或源型输入是很注意的，否则不能匹配。若光电开关为PNP形式，应选择源型输入；若为NPN形式，应选择漏型输入。 三菱FX2N以及以前的PLC，是漏型输入的。 三菱FX3U以及以后的PLC，是可以用跳线更改源型或漏型输入的。不过一个模块只能是一种

Android 常见传感器 在这之前，我们需要了解关于Android的坐标系： 首先，让Activity实现SensorEventListener接口(实现接口需要复写 onSensorChanged ， onAccuracyChanged 方法)，便于监听来刷新数据 然后创建SensorManager对象，然后为它注册加速度传感器监听器 //获取系统服务 sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE); // 注册事件 // * 参数1 ：SensorEventListener监听器 // * 参数2 ：Sensor 一个服务可能有多个Sensor实现，此处调用getDefaultSensor获取默认的Sensor // * 参数3 ：模式 可选数据变化的刷新频率，多少微秒取一次。 sensorManager.registerListener(this, sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER), SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL); 加速度传感器(Accelerometer) TYPE_ACCELEROMETER //加速度传感器 if (event.sensor

C.E.srl SFX14-HS3.1 CAMOZZI 60W1807-0002EX MC2-BEX NA B110HE-DH2T6 Modular prewired switch with spring rod SMW 附件 FFB-1-30005-03 Id.-Nr. 090270 CAMOZZI 71-A622-F080 STXCF050A080 automationdirect OP-613-M Thumbnail Schneider XUYFANEP60002 Micron变压器B350-0486-8F, , 3 208-600 Pri / 85-130 Sec, 德国BD分体式塑料投入式液位计 LMP808耐腐蚀液位变送器/传感器 CAMOZZI 10-6820-5102 50M2P16A0510 Schneider NSYMP208L SureServo PGCN34-5050 Thumbnail CAMOZZI 70-3802-0004 125-20-11/31 MP Filtri LMP2102BWG2P01 CORPO FILTRO BASSA PRESSIONE KAPSTO GPN 930 / 10075 automationdirect WG-237-060-L automationdirect 7000-12721-0000000 Thumbnail

2019-11-21 15:13:01 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术 ，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势： 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有： 机器视觉的应用领域: •识别 标准一维码、二维码的解码 光学字符识别（OCR）和确认（OCV） •检测 色彩和瑕疵检测 零件或部件的有无检测 目标位置和方向检测•测量 尺寸和容量检测 预设标记的测量，如孔位到孔位的距离 •机械手引导 输出空间坐标引导机械手精确定位 机器视觉系统的分类 •智能相机 •基于嵌入式 •基于PC 机器视觉系统的组成 • 图像获取 ：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台 •图像处理与分析 ：工控主机、图像处理分析软件

自动驾驶课程学习 课程来源： 百度apollo 第一章：概述 自动驾驶的五个层级 完全人工控制-部分自动化-有条件的自动化（人类需要随时准备接管）-有地理围栏的自动化-完全自动化 利用云计算来加速计算，算力要达到十倍家用电脑左右 无人驾驶的运作方式 sensor fusion 通过激光扫描来感知周围环境 localization 要利用算法和高精度地图将距离限定在厘米级别 无人驾驶车的组成 CAN（控制器区域网络）、GPS、雷达和接收器、摄像头 雷达的弊端：无法分辨障碍物的类型 雷达的优点：便宜、不受天气条件影响、测速方便 第二章：高精度地图 高精度地图简介 在高精度地图上进行自定位：将高精度地图和车辆通过雷达和摄像机感知到的环境对比，从而准确找到自己的位置：预处理（去掉不合理数据）、坐标转换（将不同视角的数据转化到同一坐标系下）、数据融合（将不同车辆和不同传感器的数据融合）。 利用高精度地图进行探测：借助地图上的数据，弥补传感器在测量长度以及测量条件上的限制，也可以通过地图给出大概范围，从而缩小传感器探测的范围（感兴趣区域，ROI），提高速度和准确率。 利用高精度地图进行规划：和普通地图在导航软件上的使用类似 地图维护团队需要经常地对地图进行更新。 OpenDRIVE标准 高精度地图的生产： 第三章：定位 在高精度地图上确定自己的位置 GPS只能达到1-3m的精度

现实生活中无处不有力的存在，物体之间的相互作用产生力。往往人们会因为应用需要去测量力的大小，类似拉力推力等等，由于力是一个有方向有大小的矢量，我们在测量力的时候需要一个将物理信号转变为可测量的电信号输出的装置，也就是以力学传感器为基础的装置，同样根据力的大小方向不同，应用的环境要求不同，如今已有很多力学传感器。称重传感器，拉压力传感器等这些力学传感器如今应用甚多。 对于每种不同的应用场所，力学传感器的每一个分支里又有不同类型的传感器。如今用在工业机器上测量的拉力传感器就有很多类型针对性的传感器。拉力传感器基于称重传感器的原理，使用两个拉力传递部分来传力，内部构造有其中的力敏器固定，压电片垫片在一侧压在压电片的中心区域，基板部分位于压电片另一侧与边缘传力部分之间并紧贴压电片。根据不同拉力的力度和大小设计出外观不同的拉力传感器，有S型拉力传感器、板环拉力传感器等等。 S型拉力传感器是力学传感器中最为常见的一种传感器,大部分是用于测量固体间的拉力和压力,通常也被人们也称之为拉压力传感器,因为它的外形像S形状,所以习惯上也称S型拉力传感器,它的优点是安装容易,使用方便,适用于吊秤,配料秤,机改秤等电子测力系统.板环拉力传感器同样是外形的缘故而得名，而它的优点是更加适合大量程，恶劣条件下工作，频响特性好，很多被应用在建材、水泥、化工，起重、起吊行业。 拉力传感器的分类比较多

根据不同拉力的力度和大小设计出外观不同的拉力传感器，有S型拉力传感器、板环拉力传感器等等。S型拉力传感器是力学传感器中最为常见的一种传感器，大部分是用于测量固体间的拉力和压力，通常也被人们也称之为拉压力传感器，因为它的外形像S形状，所以习惯上也称S型拉力传感器，它的优点是安装容易，使用方便，适用于吊秤，配料秤，机改秤等电子测力系统.板环拉力传感器同样是外形的缘故而得名，而它的优点是更加适合大量程，恶劣条件下工作，频响特性好，很多被应用在建材、水泥、化工，起重、起吊行业。 拉力传感器的详细参数 额定载荷 5，10，20，30，100，200，300，500kg， 1，2，3，5，10，15，20t 精度等级 C2 绝缘电阻(MΩ) ≥5000(100VDC) 综合误差(%F.S) 0.03 激励电压(V) 9～12 (DC) 灵敏度(mV/V) 2.0±0.02 温度补偿范围(℃) -10 ～ +40 非线性(%F.S) 0.03 使用温度范围(℃) -35 ～ +65 滞后(%F.S) 0.03 零点温度影响(%F.S/10℃) 0.03 重复性(%F.S) 0.01 灵敏度温度影响(%F.S/10℃) 0.03 蠕变(%F.S/30min) 0.02 安全过载范围(%F.S) 150 零点输出(%F.S) ±1 极限过载范围(%F.S) 200 输入阻抗(Ω) 700±7