该设计是以单片机AT89C52为核心的智能悬挂运动控制系统,采用了双路精密步进电机控制定滑轮上的吊绳,使画笔在指定的区域内画出预定运动轨迹。
模块化设计,输入系统采用2×8键盘扫描方式,任意设定坐标原点参数,设置直线的起点与终点;建立数学模型,采用浮点计算,运动轨迹实现高精度,画出任意曲线。

序言第1章引言1.1引言1.2本书综述第2章运动2.1引言2.1.1运动的关键问题2.2腿式移动机器人2.2.1腿的构造与稳定性2.2.2腿式机器人运动的例子2.3轮式移动机器人2.3.1轮子运动：设计空间2.3.2轮子运动：实例研究第3章移动机器人运动学3.1引言3.2运动学模型和约束3.2.1表示机器人的位置3.2.2前向运动学模型3.2.3轮子运动学约束3.2.4机器人运动学约束3.2.5举例：机器人运动学模型和约束3.3移动机器人的机动性3.3.1活动性的程度3.3.2可操纵度3.3.3机器人的机动性3.4移动机器人工作空间3.4.1自由度3.4.2完整机器人3.4.3路径和轨迹的考虑3.5基本运动学之外3.6运动控制3.6.1开环控制3.6.2反馈控制第4章感知4.1移动机器人的传感器4.1.1传感器分类4.1.2表征传感器的特性指标4.1.3轮子／电机传感器4.1.4导向传感器4.1.5基于地面的信标4.1.6有源测距4.1.7运动／速度传感器4.1.8基于视觉的传感器4.2表示不确定性4.2.1统计的表示4.2.2误差传播：对不确定的测量进行组合4.3特征提取4.3.1基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距)4.3.2基于可视表象的特征提取第5章移动机器人的定位5.1引言5.2定位的挑战：噪声和混叠5.2.1传感器噪声5.2.2传感器混叠5.2.3执行器噪声5.2.4里程表位置估计的误差模型5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比5.4信任度的表示5.4.1单假设信任度5.4.2多假设信任度5.5地图表示方法5.5.1连续的表示方法5.5.2分解策略5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战5.6基于概率地图的定位5.6.1引言5.6.2马尔可夫定位5.6.3卡尔曼滤波器定位5.7定位系统的其他例子5.7.1基于路标的导航5.7.2全局唯一定位5.7.3定位信标系统5.7.4基于路由的定位5.8自主地图的构建5.8.1随机构图的技术5.8.2其他的构图技术第6章规划与导航6.1引言6.2导航能力：规划和反应6.2.1路径规划6.2.2避障6.3导航的体系结构6.3.1代码重用与共享的模块性6.3.2控制定位6.3.3分解技术6.3.4实例研究：分层机器人结构参考文献

排列熵的matlab程序，可用于机械的故障诊断、轨迹预测的准确性的判断、医疗生理信号的判断。

动态可视域分析，根据飞机模型飞行的轨迹，进行动态可视域分析。

DataScopev1.0特性：1、无需安装，启动即用2、支持同时刷新多达10个通道的单精度浮点型数据3、支持多种格式的通道数据导入、导出及回放4、支持全屏浏览5、支持图表数据统计、测量及缩放6、支持蓝牙适配器7、支持各通道独立刷新8、支持3D轨迹显示9、3D立方体显示10、航空仪表11、灵活可屏蔽的快捷键支持

本程序是用来对带有空气阻力物体在空中飞行时的轨迹进行预估的采用了最小二乘法进行轨迹拟合，效果误差可以限制在厘米级

一款的Android原生跑步运动应用，除了界面丑点，步数，记时，地图，轨迹，存储数据库信息等功能都没问题

基于Leaflet实现路径轨迹回放功能，另外对Leaflet.Marker类进行扩展，支持设置图标旋转角度

通过Matlab/simulink完成控制系统搭建，由于网上都是基于动力学的LQR控制，所以基于运动学的LQR控制需要自己搭建。
适合学习无人驾驶车辆控制的朋友。
在本人博客中已展示详细控制器函数，如仅对控制算法感兴趣可以阅读对应博客。
本资源提供路径，控制算法，车辆模型和可视化界面，模型由simulink搭建。

用VD算法和CA算法还有CV算法实现kalman滤波器预测动目标轨迹，来实现动目标跟踪，采用的是matlab编程，仿真数据实现。

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。