将深度学习引入人工智能领域，开展相关机器人技术在自主导航中的方法研究，开发集机械平台、嵌入式硬件、软件系统、SLAM算法、场景识别方法于一体的机器人综合系统框架，结合多传感器融合的环境信息，实时指导路径规划。

SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序SLAM算法的技术文档合集（含37篇文档）slam算法的MATLAB源代码，国外的代码基于角点检测的单目视觉SLAM程序，开发平台VS2003本程序包设计了一个利用VisualC++编写的基于EKF的SLAM仿真器SlamAlgorithmwithdataassociationJoanSolà编写6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包实时定位与建图（SLAM），用激光传感器采集周围环境信息概率机器人基于卡尔曼滤波器实现实时定位和地图创建（SLAM）算法机器人地图创建新算法，DP-SLAM源程序利用Matlab编写的基于EKF的SLAM仿真器源码机器人定位中的EKF-SLAM算法，实现同时定位和地图构建基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化SLAM工具箱，很多有价值的SLAM算法EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真SLAMusingMonocularVisionRT-SLAM机器人摄像头定位，运用多种图像处理的算法slam(simultaneouslocalizationandmapping)仿真很好的入门SLAM自定位导航的一个小程序，适合初学者以及入门者使用slam算法仿真slam仿真工具箱：含slam的matlab仿真源程序以及slam学习程序移动机器人栅格地图创建，SLAM方法，可以采用多种地图进行创建SLAM算法程序，来自悉尼大学的作品，主要功能是实现SLAM算法对SLAM算法中的EKF-SLAM算法进行改进，并实现仿真程序SLAM的讲解资料，机器人导航热门方法

传感器网络节点定位算法matlab代码（Centroid，APIT，DVHOP,BoundingBox，……共7个）无线传感器网络无需测距定位算法matlab源代码。
包括apit，dv-hop，amorphous在内的共7个range-free算法。
在run.m里的算法选择部分可以选择需要运行的算法，算法的参数可以参考对应子目录里的说明。
每个子目录里都有一个pdf文档，是算法的最原始描述。

开发一种新型TiO2纳米线阵列干涉传感器。
首先,通过水热合成法在FTO导电玻璃表面制备了TiO2纳米线阵列薄膜。
然后,以此复合结构作为传感芯片,利用Kretschmann棱镜耦合结构,构建了基于Kretschmann结构的波长调制型薄膜干涉传感器。
最后,以氯化钠水溶液为待测液体介质研究了该传感器对环境介质折射率的灵敏性能。
结果表明:该传感器对1.3335~1.3604范围内的折射率有很好的响应。
TM模式下,在0~3%与3~15%浓度范围内,氯化钠浓度与该传感器的反射光强度分别呈现了良好的线性关系。
TE模式下,在0~3%浓度范围内,氯化钠浓度与吸收强度存在良好的线性关系,而波长基本不变;而在3~15%浓度范围内,随着氯化钠浓度的增加,波长逐渐红移,氯化钠浓度与波长也具有良好的线性关系。

传感器检测技术课件，主要介绍了自动检测技术，一些传感器的工作原理及应用

用verilog语言驱动ATH10温湿度传感器，数码管显示湿度和温度，前四个数码管显示湿度，后四个数码管现实温度

基于原子战舰开发板移植的dht11简易温度报警器，亲测可行，不过由于传感器的原因，不太灵敏。

自己设计的激光传感器夹具图，可以安装在机床上面，很有参考价值，适合学习

电机测速传感器槽型光耦模块的使用（stm32F407正点原子平台）,详情见我博客

基于单片机的加速度传感器信号采集并积分求速度和位移的c语言源码

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。