随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

用STM32f103zet6单片机做的室内环境监测系统,用到了LCD显示屏,光敏传感器,火焰传感器,红外遥控,烟雾传感器,高感度声音传感器,DHT11温湿度传感器等多个传感器模块综合,

现有应用RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）的WSN（WirelessSersorNetworks）定位算法，特别是Range-based（基于测距技术）的定位算法大多应用于室内环境下，并且RSSI的衰减模型都是根据经验而来，大多数并没有给出相应环境下测量所得到的模型中的可变系数，并且节点的自身定位很少。
论文总结了现有的典型的Range-based的无线传感器网络定位算法，根据实地实验所得到的结果，：拟合出了RSSI的衰减模型，实现了-种特定环境下的基于RSSI的无线传感器网络定位系统，该定位系统由节点自身定位。
  首先，分别在室内和室外测量了RSSI和距离的数值，通过一-系列实验找出了RSSI和距离相关的必备条件，并在此条件下找出了RSSI和距离的拟合关系。
然后在此关系下，采用三边测量法实现了定位系统，并说明了适用的环境。
最后又对系统的测量误差进行分析，并提出了一系列解决方案，提高了定位精度。

基于单片机的室内环境监测的设计比较全，毕业设计的好东西，实现室内环境的全面的检测，有意义。

为提高无人机避障的灵活性和可靠性，提出了一种基于LGMD（LobulaGiantMovementDetector）的无人机避障方法，通过将视场分割为上、下、左、右4个方位，形成4个方位竞争的LGMD（C-LGMD），并利用Matlab软件进行算法实现和视频仿真分析，最后将算法移植到无人机硬件系统，开展悬停测试和实时飞行实验研究。
由视频仿真分析和悬停测试结果表明，该算法能有效分辨来自不同方位的障碍物，具有较好的避障性能和鲁棒性；
在实时飞行测试中，无人机在室内环境中可实现三维空间有效避障，验证了该算法的可靠性。
研究结果为进一步探索无人机高效、可靠避障提供参考依据。

硬件实验平台的搭建：该设计主要由数据采集模块、控制模块、通信模块等三部分组成，其中数据采集模块包括温湿度采集传感器、空气质量检测传感器，控制模块STM32F103ZET6作为中央控制单元，通信模块包括红外发射模块以及移动通信模块。
同时，本设计的软件算法原理主要是基于预测评价指标的最适温度算法及空气质量检测算法实现的。
该系统的工作流程为系统上电后进行硬件模块的初始化，并在可以进行人机交互的触摸屏上完成设置，然后便由数据采集模块进行工作，实现空调的智能化控制以及空气质量的报警功能。
软件代码设计思路：本设计以STM32微控制作为核心处理器，利用PMV、热舒适方程设计最适温度算法，同时利用多传感器对室内的家居环境包括空气质量等指标进行实时的监测，然后控制空气净化器的开启并将房间内的环境监测数据利用GPRS技术发送至用户移动端。
本设计选用STM32F103ZET6作为核心处理器，选用高功能的SIM800C作为GSM模块完成远程移动通信，该模块通过简单的驱动电路与天线外围电路即可实现无线通信模块与STM32的硬件连接。
在环境数据监测方面，选用DHT11温湿度传感器来获取室内环境的实时湿度，选用DS18B20数字温度传感器完成温度数据的采集，为最适温度算法提供输入量。
控制器对空调的自动调节是基于红外编码方案实现。
具体硬件设计电路包括：电源模块，时钟模块，红外发射模块，温湿度采集模块，空气质量监测模块，和GPRS无线通信模块。
首先进行对室内的环境数据进行采集、还原、存储电路和DSP最小系统的设计，然后基于PMV及热舒适方程完成最适温度计算设定，并进行仿真论证，编写单片机程序，实现整个家电的智能化以及环境监测过程。

基于Zigbee与Qt的室内环境检测系统——详细简介QT部分,该资源次要是人机交互部分的代码资源。
包括的次要功能有：（1）上位机与下位机之间的串口通信功能的实现；
（2）温度、湿度、甲烷含量数据的接收与显示；
（3）建立数据库；
（4）设置警报系统；
（5）建立用户注册与登录机制。

室内环境监测系统，为环境数据分析和环境的改善提供数据根据，是智能家居组成的重要部分

本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。
为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿势的随机约束来实现。
本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿势的简单算法。
该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿势和3d地标关联起来。
对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。
利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。
在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。

改革开放后，随着人们的生活物质水平的不断提高，人们对室内环境也提出更高的要求，为此，需要进行室内环境监测系统的设计，以便为室内环境建设提供依据。
而利用AT89C51单片机进行室内环境监测系统设计，能够无效的的实现对室内环境进行检测，为室主提供一个详细的检测数据。

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。