代码是修改野火例程的，板子用的是STM32核心板。
主要用了STM32的LCD，TIM，RTC和EEPROM，DHT11实现了测定当前车速，超速报警，总里程技术并掉电恢复，单次里程计数和计时，实时时钟显示，温度湿度测定。

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

序言第1章引言1.1引言1.2本书综述第2章运动2.1引言2.1.1运动的关键问题2.2腿式移动机器人2.2.1腿的构造与稳定性2.2.2腿式机器人运动的例子2.3轮式移动机器人2.3.1轮子运动：设计空间2.3.2轮子运动：实例研究第3章移动机器人运动学3.1引言3.2运动学模型和约束3.2.1表示机器人的位置3.2.2前向运动学模型3.2.3轮子运动学约束3.2.4机器人运动学约束3.2.5举例：机器人运动学模型和约束3.3移动机器人的机动性3.3.1活动性的程度3.3.2可操纵度3.3.3机器人的机动性3.4移动机器人工作空间3.4.1自由度3.4.2完整机器人3.4.3路径和轨迹的考虑3.5基本运动学之外3.6运动控制3.6.1开环控制3.6.2反馈控制第4章感知4.1移动机器人的传感器4.1.1传感器分类4.1.2表征传感器的特性指标4.1.3轮子／电机传感器4.1.4导向传感器4.1.5基于地面的信标4.1.6有源测距4.1.7运动／速度传感器4.1.8基于视觉的传感器4.2表示不确定性4.2.1统计的表示4.2.2误差传播：对不确定的测量进行组合4.3特征提取4.3.1基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距)4.3.2基于可视表象的特征提取第5章移动机器人的定位5.1引言5.2定位的挑战：噪声和混叠5.2.1传感器噪声5.2.2传感器混叠5.2.3执行器噪声5.2.4里程表位置估计的误差模型5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比5.4信任度的表示5.4.1单假设信任度5.4.2多假设信任度5.5地图表示方法5.5.1连续的表示方法5.5.2分解策略5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战5.6基于概率地图的定位5.6.1引言5.6.2马尔可夫定位5.6.3卡尔曼滤波器定位5.7定位系统的其他例子5.7.1基于路标的导航5.7.2全局唯一定位5.7.3定位信标系统5.7.4基于路由的定位5.8自主地图的构建5.8.1随机构图的技术5.8.2其他的构图技术第6章规划与导航6.1引言6.2导航能力：规划和反应6.2.1路径规划6.2.2避障6.3导航的体系结构6.3.1代码重用与共享的模块性6.3.2控制定位6.3.3分解技术6.3.4实例研究：分层机器人结构参考文献

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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。