摘要：超声波测距是一种典型的非接触测量方式,应用非常广泛。
本文提出了一种基于STM32单片机的高精度超声波测距方案。
与传统单片机相比,STM32的主频和定时器的频率可以通过PLL倍频高达72MHz,高分辨率的定时器为高精度的测量提供了保证。
超声波的发射使用定时器的PWM功能来驱动,回波信号的接收使用定时器的输入捕获功能,开始测距时,定时器的开启将同时启动PWM和输入捕获,完全消除了启动发射和启动计时之间的偏差,提高了测量精度。
为使回波信号趋于稳定,设计了时间增益补偿电路(TGC),在等待回波的过程中随着时间的推移需要将放大器的增益值不断增大,通过实验获取不同距离需要设置的增益值,对应不同时间需要设置数字电位器的增量,并将该参数固化在单片机的FALSH中,在测距过程中,根据时间查询电位器增量表改变电位器阻值,实现回波信号的时间补偿,提高了测量的精度。
为了在减小盲区的同时而不减小测量范围,设计了双比较器整形电路分别处理近、远距离的回波信号,近距离比较器可以有效屏蔽超声波衍射信号从而减小了测量盲区。
传统的峰值检测方法大多通过硬件电路实现,设计较复杂,稳定性差。
本文通过软件算法对回波信号进行峰值时间检测。
不只简化了电路,降低了成本,而且提高了系统的稳定度。
经研究表明,该系统测量精度达到了lmm,盲区低至3cm,量程可达500cm。
本系统在近距离测试时,系统的精度较理想,可作为停车时的倒车雷达使用,也可以用于液面检测(油箱液位),还可以用于自动门感应,机器人视觉识别等。
如果多使用几个测距仪,将这些集成一个大系统,那么整个大系统可用于定位避障。

为解决飞机结构损伤激光在线快速修复过程中同轴送粉喷嘴气体保护效果不佳的问题,利用粒子图像测速(PIV)、烟雾流动显示技术和Fluent软件对喷嘴保护气体流场进行了研究。
系统分析了喷嘴气流速度变化、侧吹气流速度对喷嘴气体冲击射流场的影响。
结果表明,当喷嘴三个喷口气流速度接近一致时,湍流扩散区消失,流场稳定。
当喷嘴中心气流速度小于外环气流速度时,工件表面出现旋涡,破坏了流场的稳定性。
侧风对喷嘴气体保护范围影响较大,随着侧风速度增大,气流轴线偏离喷嘴轴线距离增大。
当侧风速度超过喷嘴气流速度50%时,喷嘴保护气流混入空气,完全得到对金属熔池的保护。

 基于单摄像机成像的电力设备侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；
接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。
文中提出的基于单摄像机成像的电力设备侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设备的监控方面有广大的应用前景。

提供测试用例，输出三维离散点空间坐标，可以直接获得最小二乘法的空间拟合直线，并可以求出每个离散点到空间直线的距离，方便剔除偏离较大的离散点

利用光电鼠标来测距，可以降低研发费用。
经济，也可以用来测量转速等物理量，这样可以不用公用传感器了！

系统由线性麦克风阵列、STM32单片机最小系统、LOED和声音识别模块组成。
8个麦克风能够精确识别360度的障碍物，并将障碍物的距离实时显示在OLED上，并判断障碍物所在的方向。
还能通过语音控制系统的工作形态。

本程序运用如下六种方法计算坡度：①简单差分，②二阶差分，③三阶反距离平方权差分，④三阶反距离权差分，⑤三阶不带权差分，⑥边框差分

针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。

针对弱小目标的检测跟踪问题,提出了一种基于序列检验和Viterbi的检测前跟踪算法;将雷达扫描区域进行划分后,在方位-距离-多普勒平面内联合处理回波信号,为了搜集目标驻留时间内的散射能量,可以通过Viterbi算法搜索连续扫描时允许的目标转移状态,最后通过序列检测做出判决;序列检验可以解决目标检测过程中时延较大的问题,Viterbi算法用来获取检测统计量及目标的轨迹;仿真结果表明,该算法对高速运动的目标具有良好的检测与跟踪功能。

运用Arduino对VL53L0X进行编写，到达可以测量2m以内的物体距离

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。