基于STM32单片机的寝室扫地机器人

寝室扫地机器人技术的研究与设计旨在通过科技改变学生的日常生活。本文介绍了该寝室扫地机器人的驱动系统、感知系统、清扫系统、控制系统和校正系统。硬件上以STM32F103ZET6为微控制器,通过超声波模块、红外传感器、MPU6050传感器和光电编码器反馈的信息来确定位置信息和下一步工作。结合学生寝室固定环境采用固定模式清扫。采用闭环控制系统使扫地车尽可能走直线,提高清扫覆盖率。通过光电编码器和直流电机的差速控制实现任意固定角度的转弯,并记录小车直线行驶的路程信息。前方的超声波传感器判断该扫地车离墙壁和障碍物距离,红外传感器检测墙壁和障碍物,避免发生碰撞。通过固定的转弯反应动作实现避障。针对寝室固定环境,该扫地机器人具有较强应用价值。

基于最优Kaiser窗的动态同步相量测量算法

非线性开关元件的应用使得电力信号中出现带外干扰(out-of-band interference,OBI)信号。由于OBI的频率靠近基波频率,信号间频谱干扰严重,导致基波测量精度严重降低。针对此问题,考虑OBI信号的特征,充分利用Kaiser窗的优良旁瓣特性,同时兼顾算法的综合性能(包括测量精度、响应时间和计算量),文章提出基于最优Kaiser窗的动态同步相量测量算法。首先,利用泰勒级数建立基波动态信号模型;其次,在不同参数Kaiser窗条件下利用最小二乘求解模型参数;再建立综合评价公式对不同参数下的测量结果进行评估,然后选出在OBI存在情况下最优的Kaiser窗参数并代入动态模型中;最后,在不同工况下验证算法的性能。仿真结果表明,与对比算法相比,所提算法在增加有限计算量的前提下,在静态和动态工况中均能有效减小OBI的影响,保持总相量误差(total vector error,TVE)低于1%,获得更高的测量精度,能够为OBI干扰下系统的安全稳定运行提供可靠的数据基础。