无里程计移动机器人多传感器融合定位算法

为解决无里程计移动机器人室内定位问题,提出一种不依赖里程计数据的多传感器融合定位算法。首先,使用RF2O算法从激光雷达信息中获取移动机器人的运动数据;其次,使用扩展卡尔曼滤波融合IMU数据和RF2O算法计算的数据得到初步的定位数据;最后,使用自适应蒙特卡洛定位算法对定位数据进行修正,解决误差累计问题,得到精确的定位结果。结果表明,本文提出的定位算法可以有效降低测量误差、缩短算法运行时间,具有定位精度高且计算量小的优点,可以满足无里程计的移动机器人的定位需求。

基于STM32F103C8T6单片机的电动车智能充电桩计费系统设计

目前户外电动车的充电桩计费混乱,收费不合理,存在安全隐患。本项目采用STM32F103C8T6单片机为主控芯片,设计一款能按金额充电或按充电时长收费的智能充电桩计费系统。通过实物搭建验证了该系统可通过按键设置充电模式和充电时间,具有显示充电电压、费用及对充电状态的实时监测等功能,具有结构简单、操作便捷、性能可靠、成本低及广泛的社会应用前景和市场推广价值等特点。