80C51单片机的水下机器人主要由电气和机械两大部分组成，电气部分由8052单片机模块、无线遥控模块、输入驱动模块、输出驱动模块、等组成。
机械部分由浮力桶、主甲板、下壳体、潜浮电机、前进左右电机等组成。
其基本原理为：无线遥控模块发出指令码，输入模块接收指令码并由三极管放大后送给单片机模块解码，解码后单片机模块根据指令意图给输出驱动模块发出指令，输出驱动模块根据指令驱动电机从而实现水下机器人的各个方向的运动和机械手的动作。
机械部分由浮力桶、主甲板、下壳体、潜浮电机、前进左右电机等组成。
其基本原理为：无线遥控模块发出指令码，输入模块接收指令码并由三极管放大后送给单片机模块解码，解码后单片机模块根据指令意图给输出驱动模块发出指令，输出驱动模块根据指令驱动电机从而实现水下机器人的各个方向的运动和机械手的动作。
2024/5/10 12:58:10
402KB
1
MOTOMAN机器人的控制软件的通讯程序，本下载是motocom32.dll的安装文件，安装后生成VB、VC所需的dll等相应文件以及例程。
2024/5/4 10:11:36
15.9MB
1
Pepper/Nao机器人如何调用百度翻译API说明参见https://blog.csdn.net/weixin_43509791/article/details/83856540
2024/5/4 10:54:01
4KB
1
论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
26.44MB
1
概率机器人的作者塞巴斯蒂安的授课PPT，包括离散滤波，fastslam，卡尔曼滤波，粒子滤波，运动模型，感知模型，slam等等
2024/4/24 20:06:10
21.71MB
1
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。
2024-04-09 15:03
15KB