基于STM32和MPU6050的AACN系统模拟与触发算法验证

车辆事故紧急呼叫装置(Advanced Automated Crash Notification,AACN)有助于实施事故后紧急救援,对减轻交通事故造成的人身伤害具有重要作用。文中使用STM32单片机和MPU6050模块搭建低成本车辆AACN模拟系统,配合电动试验小车构建AACN触发算法模拟验证系统,研究车辆AACN系统的事故识别触发算法。以正面碰撞和侧翻为研究对象,以采集的车辆关键参数为基础,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络辨识事故类型,结果显示,LSTM和Bi-LSTM神经网络对正面碰撞的识别率分别为96.41%、99.28%,对侧翻的识别率均在99.00%以上;使用基于速度变化原理的移动窗口算法进行实时事故检测对比验证,正面碰撞条件下触发正确率为93.3%。综合表明,利用MPU6050采集的车辆姿态参数类型和精度对AACN系统计算与识别是足够的,神经网络算法识别精度较高,神经网络算法和移动窗口算法均能满足AACN模拟系统的事故识别要求。

基于MPU6050和神经网络的颈椎病预防系统设计

针对目前坐姿识别方案存在的监测数据单一、实时性差等问题,设计了一款预防颈椎病的智能监测系统.该系统以STM32F103C8T6芯片为核心,通过MPU6050加速度传感器与HC-SR04超声波测距传感器相结合的方式实现头颈部信息的采集,利用蓝牙模块将数据信息传送给手机移动终端,手机端使用基于全连接神经网络的坐姿分类模型对用户坐姿的数量及持续时间进行识别统计.经测试,该系统对坐姿识别的准确率达到98.24%,可以满足坐姿快速精确识别的需求,可适用于颈椎、近视等疾病的早期预防.

基于MPU9250的智能车姿态控制算法的设计与实现

文章针对智能车或无人机等需要姿态解算的产品在外界环境可视性差,不支持视觉定位,或仅仅物体内部的单个模块需要姿势解算及无法安装摄像头或不可安装摄像头的问题,为更精准有效率获取姿态,做出了相对应的算法设计。针对智能车,该项目主张靠硬件传感器通过算法获取姿态,达到小车控制的目的,使小车行驶更加稳定。采用了卡尔曼滤波算法,完成了对加速度计的信号滤波和对陀螺仪的滤波。做到初始数据真实、稳定。初始数据采用四元数法进行解算。获得小车的姿态角,将加速度计与陀螺仪姿态解算融合,得到精确小车姿态,实现小车在不同环境下的精准控制。

基于支持向量机的mpu6050数据分类

MPU6050是一款常用的惯性传感器,为对其所接收到的位移数据进行分类,提出利用SVM算法实现归类。该方法将传感器获取的加速度和角速度数据作为特征向量输入到SVM分类器中,实现对不同动作的识别。在数据预处理阶段,采用滑动窗口和异常值剔除等技术对原始数据进行处理,优化数据质量和特征提取效果。实验结果表明,该方法可以对MPU6050所接收到的3种动作进行准确分类,具有较好的识别性能和鲁棒性。该方法可应用于智能手环、智能手表等移动终端设备中,实现人体运动监测和数据分析。

瑞萨电子将“Renesas Ready合作伙伴网络”覆盖全部MCU和MPU产品线

瑞萨电子宣布,为其RZ产品家族微处理器(MPU)提供商业级、性能优化的组件—其中包括106个新合作伙伴和160个组件解决方案,进一步扩大“Renesas Ready合作伙伴网络”。在过去三年中,这一受信技术合作伙伴计划已发展至超过200个合作伙伴的规模,共同打造了300多款与瑞萨RZ MPU,以及RA、RX和RL78微控制器(MCU)产品线相配套的即用型组件解决方案。Renesas Ready合作伙伴网络覆盖了8位至64位产品,易于客户应用的扩展。

用于单片机实验教学的红外激光气体检测仪

为了实现科研反哺教学、促进教学与科研的深度融合,研制了一种基于嵌入式多核处理器和数字信号处理器的实验教学用红外激光气体检测仪。该检测仪包括光学系统和电学系统,其中电学系统包含光谱信息感知模块和嵌入式控制模块。利用研制的检测仪开展了氨制冷冷库现场的泄漏氨气浓度的检测应用。结果表明,与传统气体检测仪相比,该检测仪实现了检测仪的网络化与智能化,而且性能满足实验教学要求。

基于MPU9250和数字孪生的人体动作识别系统设计

随着传感器技术的发展,人体动作识别被广泛应用于健康监测、运动跟踪和异常动作检测等领域。本文设计了一款基于MPU9250和数字孪生的人体动作识别系统。首先,通过MPU9250惯性传感器采集人体运动数据,通过对传感器数据进行预处理,构建了一个包含10种人体运动的数据集(静止、站-蹲、蹲-坐、坐-躺、蹲-站、坐-蹲、躺-坐、走、跑和摔倒);其次,我们提出了一种多特征提取融合的深度学习模型,将人工特征提取和自动特征提取相结合;最后,利用卷积神经网络和递归神经网络的特性,对数据集进行分类,同时采用结合数字孪生的方法,将人体运动以网页界面的形式进行在线可视化展示。实验结果表明:本文提出算法在人体动作识别上实现了99.13%的准确度,该系统可以很好地将人体动作数据流进行在线可视化展示,在人体动作识别领域具有良好的应用价值。

列车网络控制系统中MPU的安全设计

随着轨道交通行业对电子控制产品的功能安全要求愈加重视,针对列车网络控制系统TCMS中主处理单元MPU的安全设计也愈加重要。从MPU的电源板、主控板、网络板的硬件原理与软件功能进行了MPU的架构设计说明;依据EN50128标准对MPU的软件系统各阶段设计和测试进行规范,依据EN50129标准对MPU的硬件安全回路失效率进行约束;最后进行MPU的安全回路设计、TCMS中的MPU冗余安全回路设计。从而确保MPU的安全可靠运行,保障TCMS行车安全与稳定。

机械设备振动参数测量系统设计

机械设备振动不仅带来噪音,而且影响机械设备的使用寿命。因此,对机械设备振动监测是十分必要的。根据机械振动的特点,通过加速度和角加速度测量机械设备的三轴位移振动和角位移振动。选用6轴姿态传感器MPU6050测量机械设备振动时的加速度和角加速度,详细分析了MPU6050的I^(2)C接口时序,寄存器配置。以STM32为主控芯片,设计了硬件电路,完成软件程序的设计,可实时将测量的数据显示在OLED屏上,同时通过串口将测量数据送出,供上位机做后端数据处理与故障分析。

一种基于云端的老人摔倒告警系统

老人摔倒可能导致严重后果。鉴于此,开发一种基于云端的老人摔倒检测和告警系统或可避免此类问题。该系统采用STM32F103C8T6单片机作为主控,用传感器MAX30100采集老人的心率和血压值,传感器MPU6050采集老人摔倒的角度及加速度,A/D转换器转化为数字量,借助I2C总线把数字量送至微控制器,用ATK-1218-BD模块实现老人定位,ESP8266-01模块将采集的数据上传至云端,通过手机APP显示。系统可以监测老人当前状态,快速辨别其身姿,获取位置信息,满足实时监测和摔倒报警的要求。测试结果表明:系统总体布局合理,方案可行,运行稳定,误差不超过1%,实现了较精准的身姿识别,达到摔倒报警及远程监测的目的。

新品发布!米尔RZ/G2L核心板引领工业市场32位MPU向64位演进

近些年,基于32位MPU的嵌入式处理器在各行各业得到广泛应用,它为嵌入式设计带来丰富的硬件功能和额外的性能,代表着嵌入式技术发展主流方向,其内核以Cortex-A7、Cortex-A8为主。随着工业物联网的快速发展,嵌入式系统朝着越来越复杂的方向演进,对嵌入式技术开发硬件需求也越来越高,设计工程师必须面对新挑战选择更高性能的处理器。

SOI晶体管和电路的瞬时电离辐射效应研究

基于全介质隔离的绝缘硅(Silicon-on-insulator,SOI)器件与体硅器件的瞬时电离辐射效应存在差异,采用1 064 nm/12 ns激光装置开展了三种SOI晶体管的激光辐照试验,测试了不同激光能量下的晶体管光电流;采用脉冲γ射线辐射源开展了SOI集成电路的瞬时γ剂量率辐射试验,测试了不同剂量率条件下的电路功能、电参数和触发器链状态。研究表明:在相同激光能量条件和相同特征尺寸条件下,SOI晶体管的光电流峰值约为体硅晶体管的3.5%;SOI集成电路在1.0×10^(9)~4.2×10^(11) rad(Si)·s^(-1)的试验剂量率范围内无闭锁效应,但存在显著的翻转效应,表现为功能短暂中断、电流和电压波动以及大量触发器状态错误。翻转效应的主要原因包括晶体管本身的翻转和印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)板级电路的电压波动。

智能倾角LED预警系统设计

提出了一种基于MCU与MEMS微机电惯性传感器技术的高精度倾角测量方法。系统以STM32F103微处理器为控制核心,采用三轴加速度和三轴角速度传感器作为倾角预警系统的主传感器,设计基于加速度和角速率陀螺的互补滤波器,提高倾角的测量精度,并采用LED灯和蜂鸣器的报警实现大倾角的预警功能。实验表明,本系统倾角测量精度可达±0.1°,具有很好的工作稳定性和较高的性价比,可用于无人机、平衡车等应用场合。

肌电信号控制的智能小车实验平台设计

肌电信号是人体肌群在运动时产生的一种微弱信号,该信号蕴藏着与运动相关的控制信息源。提出了一种基于肌电信号的智能小车控制系统。该系统由肌电信号采集模块、无线传输模块、小车控制模块和显示模块等组成。整个系统分为主从两部分。主机采用STM32F103ZET6微处理器对肌电信号进行多通道采集,提取所采集信号的特征值。将特征值分为测试集和训练集,并对不同手势信号贴上对应的标签,使用K最近邻(KNN)算法对测试集进行准确度分析以实现对不同手势的识别。识别结果通过无线传输模块发送给从机小车,小车接收到主机发送的内容后进行相应的动作。测试结果表明,所提出的方法在不同时间段信号采集的平均准确率可达91.14%以上,系统具有很好的鲁棒性。

基于手势识别的矿车智能控制技术研究

针对露天矿区用于物料运输的矿车控制需求,设计一种基于手势识别的矿车智能控制系统。首先,通过配有加速度传感器的数据手套采集手势数据,经蓝牙模块实现信息的无线传输,再利用微控制器ATmega328P实现控制信息的分析和处理,采用PID控制算法得出矿车的电机转动参数,从而实现对矿车车轮的控制。同时,设计以树莓派4B为主控,搭载有LCD显示器、扬声器、麦克风和摄像头等模块的系统,用以实现音视频的实时互传等功能。实验结果表明,该系统能根据手势的变化对矿车的行驶进行准确地控制,具有十分可观的应用前景。

一种模型微处理器的汇编器设计与应用

“微机原理”课程是大多数理工科高校学生的必修课程,当前“微机原理”教学常常被限制在x86指令集架构及其典型芯片的框架内,针对教学缺乏灵活性的问题,课程组在x86的基础上开发了一种模型微处理器,为了配合模型微处理器开展“微机原理”教学,通过设计并实现了一种模型微处理器的汇编器,具有源程序输入、编辑、汇编、调试及仿真等功能,可以顺利地将模型微处理器应用于“微机原理”教学中。通过教师的教学应用和学生上机编程练习,证明了模型机汇编器设计方案的有效性,极大地推动了“微机原理”课程教学改革的实施。

基于四电极多频率扫描的生物阻抗法人体成分测试仪设计

生物阻抗包含丰富的人体病理和生理电信号,可以作为医务人员准确判断病人症状和治疗疾病的主要依据。基于此,提出一种基于Cole-Cole理论的人体多种参数测量系统。构建人体阻抗模型,通过碳纳米材料电极对人体阻抗进行采集分析,得到人体的各种成分参数。通过信号发生电路产生注入人体的低频信号,利用幅度检测电路检测流经人体电流产生的电压,采用分段检测法测得人体不同分段的阻抗信息;信号经放大电路输入RT1052微处理器,对数据和人体成分参数相关性进行分析,得到人体各种成分参数并显示测量结果。通过对系统进行测试分析,得出所设计系统能够准确地对人体蛋白质、脂肪等参数进行测量,误差范围可以控制在5%以内,具有很好的应用前景。

基于细菌觅食算法的嵌入式机械臂角度控制器设计

进行机械臂角度控制器设计过程中,为提高机器人机械臂灵活性,降低关节角度控制误差,设计一种细菌觅食算法的嵌入式机械臂角度控制器;首先,构建机械臂动力学模型以获取机械臂的柔性特征及其关节位置,根据获取的信息确定角度控制器的硬件逻辑结构和算法;然后,使用ARM微处理器嵌入式操作系统,设计包含移动控制终端和机械臂控制端的控制器硬件结构;最后,采用细菌觅食算法优化控制器参数,并实现代码完成机器人机械臂角度的精准跟踪控制;实验结果表明:所提方法的位姿跟踪精度高达99%、物体偏移距离在0~0.2 mm之间,控制运行时间在0.33~0.78 s之间,表明所提方法的角度控制误差小、稳定性强,能够保证机械臂关节角度无超调,具有极高的机器工程应用价值。

基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计

铁路轨道作为移频信号的传输载体,其对于信号对象传输轨迹疏密度的辨别能力,决定了轨道体系对移频信号的测量准确性;为实现对信号对象传输频率的准确辨别,设计基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统;将电源模块输出的电量信号,按需分配至STM32F103微处理器、移频信号辨别模块与DSP测量单元之中,完善各级应用部件之间的连接关系,实现铁路轨道移频信号测量系统的硬件方案设计;确定移频信号的Duffing振子描述条件,针对其定义形式,构造移频信号的相空间,完成对铁路轨道移频信号的提取;求解铁路轨道的Lyapunov指数,并构建移频信号的Duffing方程,确定混沌测量参数的取值范围,实现对铁路轨道移频信号的测量,联合各级应用部件,完成基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计;实验结果表明,上述系统测量所得信号传输轨迹疏密度与真实轨迹疏密度相似度较高,并且测量结果准确率最高值达到了84%左右,说明其能够实现对铁路轨道移频信号的准确测量。

一种嵌入式MPU指令译码器设计

针对与 Intel系列微处理器兼容的嵌入式微处理器单元 (MPU) ,讨论其译码器的设计问题。通过分析比较两种可行的读入方案 ,择优选用了在状态机控制下的指令读入机制 ,并设计了具有 8个状态的状态机来控制指令读入 ,实现了复杂指令简单化的目的。采用表格技术将译码器与微程序的设计分离。译码器位于 MPU指令流水线的中部 ,其输出队列的长度影响 MPU的性能 ,文中近似采用 M/ M/ 1 / K排队系统的分析方法 ,确定了输出队列长度。译码器与 MPU的其它部分联调完成后 ,使用具有实际意义的应用程序进行测试的结果表明 ,该译码器的设计是合理有效的。