已知不同坐标系的多个坐标点的坐标，求两个坐标系的转换矩阵,是matlab写的程序，三维坐标的。
做机器人视觉导航时用到的这个转换。

本书是一部介绍机器人操作系统(机器人系统编程)的专业性读物。
全书内容包括ROS基础知识,操作系统以及相关代码、模拟器安装,导航与路径规划,语音识别与合成,机器人视觉系统与视觉组合,Dynamixel伺服机。

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。

计算机视觉的目标就是利用计算机来模拟与人类相当的视觉能力，使得计算机也能够像人类一样能够从二维图像中获取三维信息。
在拥有这种能力的同时，还能够分析获取的三维信息，进一步得到现实世界中物体的形状、姿态等，采用合理的描述方法和存储形式，对其进行识别甚至是理解。
计算机视觉的种类很多，双目立体视觉是目前研究较多的一种技术。
目前，立体视觉的技术已经广泛应用到了日常生活中，并且正在改变着生活的质量及方式，如美国“探索者”登月卫星上的机器人视觉系统，数码相机中的人脸捕捉，排爆机器人对危险物的识别，无人自动车的避障系统等，都将立体视觉技术进行了有效的应用，并且已经影响了日常的生活方式。

移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图像处理等专业技术于一体，成为当今机器人研究领域的热点之一。
计算机视觉具有信息量丰富，信号探测范围广，获取信息完整等优点。
近年来广泛应用于自主移动机器人领域，是自主移动机器人导航和避障的一个主要发展方向。
本课题研究的目的包括，设计并构建基于RaspberryPi的视觉移动AGV控制系统，实现自主移动机器人的视觉导航功能。
本论文完成如下几个方面的研究内容。
机器人视觉导航图像处理算法设计，驱动部分设计，跟踪算法设计。
设计开发控制系统，实现摄像机视频流信息的获取。
对于获取的摄像机的视频流信息，通过图像处理算法提取路面信息，并通过串口与下位机进行通信，下位机根据路径信息指定模糊控制算法。
本论文设计了基于视觉导航的自主移动机器人整体结构，包括机械结构和差速驱动控制系统的设计。
为进一步研究基于视觉导航的自主移动机器人，提供了良好的实验平台。

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机器人的视觉相当于机器人的眼睛，机器人视觉系统是当下研究热点。
本文次要研究基于视觉信息的机器人系统，通过对获得的图像信息的处理来实现对机器人的控制。
详细讨论了摄像机标定、图像处理等方面的设计，实现了对机器人控制系统的设计。

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。

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。