基于无线传输的 LED 点阵显示控制系统

采用无线传输技术能够更便捷、灵活地更新LED点阵屏的显示信息,有利于拓展LED点阵屏的应用范围。上位机程序采用可视化较强的Visual Basic语言来编写,将汉字转换为点阵显示数据并通过串口发送给下位机。下位机以STC12C5A60S2单片机作为主控制模块,采用5片AT24C02外部存储器存储接收到的点阵数据,利用74HC154芯片进行行扫描,利用8片74HC595进行列驱动将信息显示在16×64的点阵LED显示屏上。串口通信部分采用NRF24L01无线传送模块传输点阵数据,实现了无线更新LED点阵显示信息的目的,方便快捷,且外部存储器掉电数据不丢失,使得系统稳定可靠。

小型自动点式播种机及其控制系统的设计

针对目前点式播种机存在种植速率低、费时费力等问题,笔者设计了一种小型自动点式播种机,将打坑、浇水、播种和填土等功能集成于一个电驱行驶的小车上,通过单片机控制,自动完成打坑、浇水、播种和填土4个播种工序,能够极大地提高点式播种的效率。为了验证该点式播种机自动控制的可行性,笔者利用Proteus和Keil软件对控制系统进行了设计与功能仿真。仿真结果表明,设计的自动点式播种机结构简单,开发便利,成本低廉,有利于产品市场化、普及化,对促进农业机械化发展具有重要意义。

基于点线特征的快速视觉SLAM系统研究

SLAM是机器人实现自主运动、完成高级功能的基础和前提。视觉SLAM技术构建的地图颜色、纹理更丰富,近年来一直是SLAM技术研究的热点。然而视觉SLAM技术受环境光照影响较大,且当环境中纹理较弱时,容易造成定位精度低。设计了一种能够实现快速SLAM的控制系统,采用单目相机、惯性测量单元IMU、高性能计算机和显示器构成硬件系统。利用单目相机获取环境图像,通过算法提取相机图像的ORB点特征和LSD线特征,提高弱纹理场景下获取的视觉信息量。同时利用视觉图像回环检测和误差估计,结合视觉图像误差与惯性测量误差进行非线性优化,从而实现更为精准和定位和位姿估计。设计的SLAM系统采用单目相机实现图像获取,提高了前端算法的运行效率;通过点线特征结合,提高了SLAM系统的鲁棒性;通过相机与惯性测量单元的结合,提高了定位和位姿估计的准确性。

基于点线特征的视觉SLAM方法综述

基于点线特征的视觉SLAM方法是解决传统视觉里程计在低纹理场景下定位不准确和鲁棒性差的常见方法。结合近年来的研究成果,本文对基于点线特征的视觉SLAM算法进行框架上的梳理和性能上的比较。首先,归纳视觉SLAM系统框架,并对前端模块的相关算法和对应的数学理论进行阐述。其次,归纳分析相关基于点线特征的视觉SLAM算法优化方法及研究成果,总结各种优化算法的优势和问题。最后讨论基于点线特征的视觉SLAM的研究方向、发展前景和面临的问题。