本资源是模糊滑模控制器的代码，有控制对象，画图程序，希望对你有所帮助。

单片机模糊控制系统设计与应用实例（解压后用超星打开）

用该文件可以实现以下功能:用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json在终端中运行命令pythona.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片在终端中运行pythonlabelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn和faster-rcnn等的输入数据集

第十一届恩智浦智能汽车竞赛电磁直立组华南赛区一等奖代码，速度2.4m/s,方向控制采用了模糊控制。

###2024年上海高职院校技能大赛样题——机器人系统集成应用技术（学生赛）####一、概述2024年的上海高职院校技能大赛中的“机器人系统集成应用技术”赛项旨在考察参赛学生的机器人系统集成设计、安装部署、编程调试等方面的能力。
本次竞赛分为三个模块，总时长为300分钟，选手需在此时间内完成全部竞赛内容。
该竞赛不仅测试学生的理论知识，还着重评估其实际操作能力和团队协作能力。
####二、竞赛规则与注意事项1.**任务书完整性**：选手应确保拿到的任务书完整清晰，如发现缺页或字迹模糊等问题，应及时向裁判报告并申请更换。
2.**竞赛时间管理**：参赛队伍需在5小时内完成竞赛任务，合理安排时间是获胜的关键之一。
3.**文件存储**：竞赛过程中所创建的所有程序文件必须存储于指定位置“D:\技能竞赛”，否则不予评分。
4.**竞赛保密性**：任务书中不得出现任何与参赛者身份相关的信息，否则成绩将被作废。
5.**设备保护**：参赛者应妥善使用竞赛设备，避免人为损坏。
6.**资料处理**：比赛结束后不得带走与比赛相关的任何资料，包括图纸、程序文件等。
####三、任务背景本次竞赛背景设定为企业需要对现有的机器人系统进行集成升级，以支持不同类型的汽车轮毂零件的生产。
这要求参赛者能够运用智能制造技术，结合工业机器人、视觉检测、数控系统等多种设备，实现生产线的自动化和智能化。
1.**集成需求**：参赛者需要设计一个能够处理多种零件的柔性生产线。
2.**产品特性**：轮毂零件具有特定的定位基准、RFID电子信息区域等特征，这些都需要在集成系统中得到妥善处理。
3.**工具选择**：参赛者需要根据不同的任务需求选择合适的工具，比如用于正面和背面拾取的不同工具。
####四、竞赛内容详解#####模块一：机器人系统方案设计和仿真调试（30分）1.**系统方案设计**：-设计各单元的布局分布，绘制布局方案图，并标注每个单元的功能。
-设计控制系统结构，并绘制控制系统通讯拓扑结构图，包括远程IO模块与PLC之间的连接方式和地址。
2.**系统仿真搭建**：-在虚拟调试软件中构建完整的机器人集成应用系统，包括但不限于工业机器人、数控机床、工具、仓储、分拣、检测、打磨等组成部分。
-定义仓储单元中的光电传感器功能，实现对产品零件的检测，并关联相应的变量。
-设置仓储单元的指示灯状态，通过改变颜色反映是否有料。
-定义仓储单元的托盘状态机，设置运动模式为平移，以模拟真实的仓储环境。
####五、职业素养评价竞赛过程中，除了技术层面的要求外，还会对参赛者的工具操作规范性、机械电气工艺规范性、耗材使用环保性、功耗控制节能性以及赛场纪律、安全和文明生产等职业素养进行全面评价。
####六、总结2024年上海高职院校技能大赛的“机器人系统集成应用技术”赛项不仅是一次技术实力的展示，也是对学生综合素质的一次全面考验。
参赛者需要具备扎实的专业知识、创新的设计思路以及严谨的工作态度，才能在这场竞争中脱颖而出。
通过参与此类竞赛，不仅可以提高个人能力，还能促进团队合作精神和技术交流，对未来的职业发展有着积极的影响。

这是《基于模糊控制的路径规划算法的实现》论文的程序，里面包括PPT讲解，开发平台为VC6.0，使用语言为C语言，有兴趣可以下载。

完全是个人做的项目。
（包括数据库，在项目里）前台做的比较简单，只加了框架和flash。
后台代码有详细的注释，包含选课系统的课程项目设计报告。
项目实现了学生查看个人信息、学生信息修改、选课、退选、国际化、分页、模糊查询功能。

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。
全书共11章，主要内容包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、欠驱动系统滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及观测器的滑模控制、离散系统滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制和机械手滑模控制。
每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。

pb自动下拉模糊检索使用datawindow实现，调用showlist=yes方法，可以自适应宽度

基于GA-BP混合算法的多边形模糊神经网络参数优化。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。