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OpenMV在无人机中的应用：光流定点与直角转弯技术

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下载需积分: 5 | 16KB | 更新于2024-10-07 | 117 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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教程中主要涉及到的技术和知识点包括光流传感器的原理、无人机的控制算法、定点、巡线以及直角转弯的实现方式，以及如何通过openmv实现这些功能。 光流定点（Optical Flow）是一种基于视觉的传感器，它可以测量传感器与地面上点的相对运动。在无人机领域，光流定点通常被用于实现无人机在飞行中对地面的相对定位，以维持稳定或者在特定位置进行悬停。 巡线（Line Following）技术则是通过检测和跟踪路径（例如地面上的线条或地标）来引导无人机沿着预定路径飞行。这项技术在自动导航和自主飞行中非常关键，它涉及到图像处理和模式识别的知识。 直角转弯（Right Angle Turn）是无人机导航中的一个特定动作，要求无人机能够精确控制转弯的角度，完成直角转弯，这对于执行复杂飞行任务或避免障碍物至关重要。 openmv是一个开源的机器视觉模块，它支持Python语言进行编程，非常适合用于实现无人机的视觉相关功能。openmv模块通常具备图像采集、处理和算法实现的功能，能够较为简单地集成到无人机系统中。 教程中涉及的文件目录名为optical_flow-master，表明这可能是一个版本控制（如Git）下的项目主分支（master），包含了所有核心代码、文档和资源文件。具体到本资源，读者可以期待在代码中找到实现光流定点、巡线和直角转弯功能的函数和类，以及对应的使用示例和说明文档。 本教程的目的是为了让无人机爱好者和开发者能够通过openmv和Python语言，快速上手无人机的高级功能开发，理解视觉传感器在无人机自主飞行中的作用，并能够应用这些技术解决实际问题。"

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import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import CompressedImage from nav_msgs.msg import Odometry from geometry_msgs.msg import Twist from cv_bridge import CvBridge import cv2 import numpy as np import math import time from transforms3d.euler import quat2euler from test1_yolo_bin import YoloNV12Inferencer bridge = CvBridge() class ImageProcessor(Node): def __init__(self): super().__init__('image_processor_node') self.subscription = self.create_subscription( CompressedImage, '/image', self.image_callback, 10) self.odom_sub = self.create_subscription( Odometry, '/odom', self.odom_callback, 10) self.publisher_ = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', 10) self.lost_lane_counter = 0 self.lost_lane_threshold = 5 self.inferencer = YoloNV12Inferencer('/root/dev_ws/3w/bin/yolov5s_672x672_nv12.bin') self.get_logger().info("✅ YOLO模型加载成功") self.image_cx = self.declare_parameter('image_cx', 320.0).value self.focal_length = self.declare_parameter('focal_length', 550.0).value self.target_height = self.declare_parameter('target_height', 0.3).value # 避障状态及阶段 self.in_avoidance = False self.avoid_stage = 0 # 0=正常巡线，1=避障转弯，2=回正转弯 self.avoid_direction = None # 'left' or 'right' self.avoid_start_time = None # 当前车头朝向 self.current_yaw = 0.0 # 保存最新图像，用于回正阶段检测车道线 self.latest_frame = None self.timer = self.create_timer(0.05, self.control_loop) # 20Hz执行控制 def odom_callback(self, msg): q = msg.pose.pose.orientation _, _, yaw = quat2euler([q.x, q.y, q.z, q.w]) self.current_yaw = yaw def control_speed(self, linear_speed, angular_z): msg = Twist() msg.linear.x = linear_speed msg.angular.z = angular_z self.publisher_.publish(msg) # 你的 img2alpha 和 detect_lane 函数保持不变 def img2alpha(self, frame): hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 50]) black_mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) black_mask = cv2.dilate(black_mask, None, iterations=5) black_mask = cv2.erode(black_mask, None, iterations=5) detection_band = 50 x_coords = np.where(black_mask[-detection_band:] == 255)[1] overlay_color = np.full_like(frame[-detection_band:, :], (0, 255, 0)) frame[-detection_band:, :] = cv2.addWeighted( frame[-detection_band:, :], 0.7, overlay_color, 0.3, 0 ) if len(x_coords) != 0: self.lost_lane_counter = 0 mean_x = np.mean(x_coords) h, w = frame.shape[:2] alpha = float(-(mean_x - w / 2) / (w / 2)) v = 0.3 else: self.lost_lane_counter += 1 self.get_logger().info(f"🚫 未识别车道线: {self.lost_lane_counter} 帧") if self.lost_lane_counter >= self.lost_lane_threshold: self.get_logger().info("🛑 连续 5 帧未识别，停车") v = 0.0 alpha = 0.0 else: v = 0.2 alpha = 0 time.sleep(0.8) return v, alpha def detect_lane(self, frame): hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 50]) black_mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) detection_band = 50 x_coords = np.where(black_mask[-detection_band:] == 255)[1] return len(x_coords) > 0 def detect_obstacle_on_lane(self, frame): detections = self.inferencer.infer(frame) h_img, w_img = frame.shape[:2] for class_id, score, (x1, y1, x2, y2) in detections: if class_id != 0: continue bbox_h = y2 - y1 if bbox_h <= 0: continue distance = (self.target_height * self.focal_length) / bbox_h if distance < 0.6: cx = (x1 + x2) // 2 offset = cx - self.image_cx if abs(offset) < w_img * 0.4: center_threshold = w_img * 0.1 if abs(offset) < center_threshold: direction = 'right' else: direction = 'left' if offset < 0 else 'right' self.get_logger().info(f"⚠️ 触发避障: 距离 {distance:.2f} m, 方位: {direction}") return True, direction return False, None def image_callback(self, msg): img = bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(msg) h1, w = img.shape[:2] bili = 0.4 img_cropped = img[int(h1 * bili):, :] frame = cv2.resize(img_cropped, (160, 120)) self.latest_frame = frame # 保存最新帧供回正检测车道线用 if not self.in_avoidance: obstacle_detected, direction = self.detect_obstacle_on_lane(frame) if obstacle_detected: self.in_avoidance = True self.avoid_stage = 1 self.avoid_direction = direction self.avoid_start_time = self.get_clock().now() self.get_logger().info(f"🚗 避障开始，方向: {direction}") return if not self.in_avoidance: # 保留你原有巡线逻辑不变 v, alpha = self.img2alpha(frame.copy()) self.get_logger().info(f"当前速度和角度为: v={v:.2f}, alpha={alpha:.2f}") self.control_speed(v, alpha) def control_loop(self): if not self.in_avoidance: return if self.latest_frame is None: return now = self.get_clock().now() elapsed = (now - self.avoid_start_time).nanoseconds / 1e9 if self.avoid_stage == 1: angular_speed = 1.046 # 60度/1秒 if self.avoid_direction == 'left': angular_speed = -angular_speed else: angular_speed = angular_speed self.control_speed(0.25, angular_speed) if elapsed >= 1: self.avoid_stage = 2 self.avoid_start_time = now self.get_logger().info("进入回正阶段") elif self.avoid_stage == 2: # 回正时检测车道线，检测到立即切换巡线 if self.detect_lane(self.latest_frame): self.get_logger().info("✅ 回正阶段检测到车道线，立即恢复巡线") self.avoid_stage = 0 self.in_avoidance = False self.avoid_direction = None v, alpha = self.img2alpha(self.latest_frame.copy()) self.control_speed(v, alpha) return angular_speed = 2.093 # 120度/0.6秒 if self.avoid_direction == 'left': angular_speed = angular_speed else: angular_speed = -angular_speed self.control_speed(0.25, angular_speed) if elapsed >= 1: self.get_logger().info("回正完成，恢复巡线") self.avoid_stage = 0 self.in_avoidance = False self.avoid_direction = None v, alpha = self.img2alpha(self.latest_frame.copy()) self.control_speed(v, alpha) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = ImageProcessor() rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() 请你帮我检查我的上述代码是否实现了边巡线边避障

我们正在处理一个ROS2 Python代码的检查任务，目标是验证代码是否实现了边巡线边避障的功能。 根据引用[3]和[4]，我们知道巡线通常使用红外传感器或摄像头，而避障则使用超声波传感器。 在代码中，我们需要同时...
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import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import CompressedImage from geometry_msgs.msg import Twist from cv_bridge import CvBridge import cv2 import numpy as np import time # 假设YoloNV12Inferencer类在test1_yolo_bin模块中 from test1_yolo_bin import YoloNV12Inferencer class LineAndObstacleNode(Node): def __init__(self): super().__init__('line_and_obstacle_node') self.bridge = CvBridge() self.subscription = self.create_subscription( CompressedImage, '/image', self.image_callback, 10) self.publisher_ = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', 10) # YOLO 模型加载 try: self.inferencer = YoloNV12Inferencer('/root/dev_ws/3w/bin/yolov5s_672x672_nv12.bin') self.get_logger().info("✅ YOLO模型加载成功") except Exception as e: self.get_logger().error(f"YOLO加载失败: {e}") self.inferencer = None # 避障参数 self.focal_length = 550.0 self.image_cx = 320.0 self.target_height = 0.3 self.repulsion_range = 0.5 self.state = 'normal' # normal / avoiding_turn / avoiding_straight / realignment self.avoid_start_time = 0 self.obstacle_list = [] # 车道线检测参数 self.lost_lane_counter = 0 self.lost_lane_threshold = 5 self.current_frame = None self.last_valid_alpha = 0.0 # 状态超时参数 self.REALIGN_TIMEOUT = 1.5 # 回正阶段最大超时时间 self.AVOID_TURN_DURATION = 0.6 # 避障转向持续时间 self.timer = self.create_timer(0.1, self.control_loop) def image_callback(self, msg): try: img = self.bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 保存原始图像用于YOLO检测 self.raw_image = img.copy() # --- 巡线区域处理 --- h1, width = img.shape[:2] crop = img[int(h1 * 0.4):, :] self.current_frame = cv2.resize(crop, (160, 120)) # --- YOLO处理 --- if self.inferencer: detections = self.inferencer.infer(self.raw_image) self.obstacle_list = [] for class_id, score, (x1, y1, x2, y2) in detections: h = y2 - y1 if h <= 0: continue distance = (self.target_height * self.focal_length) / h cx = (x1 + x2) / 2 offset_y = (cx - self.image_cx) * distance / self.focal_length if class_id == 0: # 假设0是障碍物类别 self.obstacle_list.append((distance, offset_y)) except Exception as e: self.get_logger().error(f"图像处理错误: {e}") def detect_lane_line(self, frame): """检测车道线并返回速度、转向角和检测状态""" if frame is None: return 0.0, 0.0, False try: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 黑色线条 HSV 阈值 lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 50]) black_mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) # 形态学操作增强检测 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) black_mask = cv2.morphologyEx(black_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) black_mask = cv2.dilate(black_mask, kernel, iterations=2) # 检测区域高度 detection_band = 40 x_coords = np.where(black_mask[-detection_band:] == 255)[1] if len(x_coords) > 50: # 确保有足够的像素点 self.lost_lane_counter = 0 mean_x = np.mean(x_coords) h, w = frame.shape[:2] alpha = float(-(mean_x - w / 2) / (w / 2)) self.last_valid_alpha = alpha # 保存有效转向角 return 0.2, alpha, True else: self.lost_lane_counter += 1 if self.lost_lane_counter >= self.lost_lane_threshold: return 0.0, 0.0, False else: # 使用最后有效的转向角 return 0.10, self.last_valid_alpha, False except Exception as e: self.get_logger().error(f"车道线检测错误: {e}") return 0.0, 0.0, False def control_loop(self): now = time.time() elapsed_time = now - self.avoid_start_time # 障碍物检测（仅考虑前方0.5米内的障碍物） valid_obs = [o for o in self.obstacle_list if 0 < o[0] < self.repulsion_range and abs(o[1]) < 0.5] # 状态机实现 if self.state == 'avoiding_turn': # 右转避障阶段 if elapsed_time < self.AVOID_TURN_DURATION: self.publish_cmd(0.15, -0.8) # 右转避障 else: self.state = 'realignment' self.avoid_start_time = now self.get_logger().info("🔄 进入回正阶段") elif self.state == 'realignment': # 回正阶段（优先检测车道线） v, alpha, lane_detected = self.detect_lane_line(self.current_frame) if lane_detected: self.state = 'normal' self.get_logger().info("✅ 检测到车道线，恢复巡线") self.publish_cmd(v, alpha) elif elapsed_time > self.REALIGN_TIMEOUT: self.state = 'normal' self.get_logger().warn("⏱️ 回正超时，强制恢复巡线") else: # 缓慢直行并轻微右转寻找车道线 self.publish_cmd(0.1, -0.3) elif valid_obs and self.state == 'normal': # 检测到障碍物，开始避障. self.state = 'avoiding_turn' self.avoid_start_time = now self.get_logger().warn(f"🚧 检测到障碍物，距离={min(o[0] for o in valid_obs):.2f}m") else: # 正常巡线模式 v, alpha, lane_detected = self.detect_lane_line(self.current_frame) if lane_detected: self.publish_cmd(v, alpha) else: # 未检测到车道线时的安全策略 self.publish_cmd(0.05, self.last_valid_alpha) def publish_cmd(self, speed, steer): """发布控制指令，带平滑过渡""" msg = Twist() msg.linear.x = float(speed) msg.angular.z = float(steer) self.publisher_.publish(msg) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = LineAndObstacleNode() try: rclpy.spin(node) except KeyboardInterrupt: pass finally: node.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() 在这个代码的基础上加

我们正在处理一个ROS2 Python节点，需要优雅地处理Ctrl+C中断（即SIGINT信号）。目标是在用户按下Ctrl+C时，节点能够执行清理工作：关闭节点、发布停止命令给小车（例如使速度为零），并确保程序完全终止。 在ROS2...
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标题中的“PID.zip_PID 巡线_pid巡线_pid延线编程_虚线 巡线_虚线怎么巡线”揭示了本次讨论的主题：如何使用PID算法实现一个能够沿着设定线路，包括直线、转弯甚至虚线行走的巡线小车。 首先，PID控制器由三个部分...
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做电磁炮的时候写的二维舵机云台追踪的程序，openmv是颜色识别然后返回色块的x和y轴的坐标，openmv的程序得自己写，我这里只有32端的PID程序，舵机用精度越高越好。pid的参数得根据具体的硬件再做调整。
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import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import CompressedImage from geometry_msgs.msg import Twist, Point from std_msgs.msg import Bool from cv_bridge import CvBridge import cv2 import numpy as np import math import time from racecar_description.msg import ObstacleArray from test1_yolo_bin import YoloNV12Inferencer class LineAndObstacleNode(Node): def __init__(self): super().__init__('line_and_obstacle_node') self.bridge = CvBridge() self.subscription = self.create_subscription( CompressedImage, '/image', self.image_callback, 10) self.publisher_ = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', 10) # YOLO 模型加载 try: self.inferencer = YoloNV12Inferencer('/root/dev_ws/3w/bin/yolov5s_672x672_nv12.bin') self.get_logger().info("✅ YOLO模型加载成功") except Exception as e: self.get_logger().error(f"YOLO加载失败: {e}") self.inferencer = None # 避障参数 self.focal_length = 550.0 self.image_cx = 320.0 self.target_height = 0.3 self.repulsion_range = 0.5 self.state = 'normal' # normal / avoiding_turn / avoiding_straight self.avoid_start_time = 0 self.obstacle_list = [] self.lost_lane_counter = 0 self.lost_lane_threshold = 5 self.timer = self.create_timer(0.1, self.control_loop) def image_callback(self, msg): img = self.bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # --- 巡线区域处理 --- h1, width = img.shape[:2] crop = img[int(h1 * 0.4):, :] self.line_frame = cv2.resize(crop, (160, 120)) v, alpha = self.img2alpha(self.line_frame.copy()) print("当前角度: ", alpha) self.publish_cmd(alpha, v) # --- YOLO处理 --- if self.inferencer: detections = self.inferencer.infer(img) self.obstacle_list = [] for class_id, score, (x1, y1, x2, y2) in detections: h = y2 - y1 if h <= 0: continue distance = (self.target_height * self.focal_length) / h cx = (x1 + x2) / 2 offset_y = (cx - self.image_cx) * distance / self.focal_length if class_id == 0: self.obstacle_list.append((distance, offset_y)) def img2alpha(self, frame): hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 黑色线条 HSV 阈值 lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 50]) black_mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) black_mask = cv2.dilate(black_mask, None, iterations=5) black_mask = cv2.erode(black_mask, None, iterations=5) # ✅ 扩大检测区域高度 detection_band = 40 x_coords = np.where(black_mask[-detection_band:] == 255)[1] # ✅ 可视化检测区域（绿色透明覆盖，便于调试） overlay_color = np.full_like(frame[-detection_band:, :], (0, 255, 0)) frame[-detection_band:, :] = cv2.addWeighted( frame[-detection_band:, :], 0.7, overlay_color, 0.3, 0 ) if len(x_coords) != 0: self.lost_lane_counter = 0 mean_x = np.mean(x_coords) frame[:, int(mean_x)] = [0, 0, 255] h, w = frame.shape[:2] alpha = float(-(mean_x - w / 2) / (w / 2)) # 范围约 -1 到 1 v = 0.2 else: self.lost_lane_counter += 1 print(f"🚫 未识别车道线: {self.lost_lane_counter} 帧") if self.lost_lane_counter >= self.lost_lane_threshold: print("🛑 连续 5 帧未识别，停车") v = 0.0 alpha = 0.0 else: v = 0.10 alpha = 0.15 return v, alpha def control_loop(self): now = time.time() valid_obs = [o for o in self.obstacle_list if 0 < o[0] < self.repulsion_range and abs(o[1]) < 0.5] # 状态1：正在右转避障 if self.state == 'avoiding_turn': if now - self.avoid_start_time < 0.6: self.publish_cmd(0.15, -0.8) # 小半圆右转 return else: self.state = 'avoiding_straight' self.avoid_start_time = now # 进入下一阶段，重新计时 return # 状态2：避障后回正 elif self.state == 'avoiding_straight': if hasattr(self, 'line_frame'): v, alpha = self.img2alpha(self.line_frame) if self.lost_lane_counter == 0: self.get_logger().info("✅ 避障后检测到车道线，恢复巡线") self.state = 'normal' self.publish_cmd(v, alpha) return if now - self.avoid_start_time < 0.6: # 仍然朝障碍物方向轻微回正（使用障碍物偏移方向） if valid_obs: obs_y = valid_obs[0][1] steer = 0.4 if obs_y < 0 else -0.4 else: steer = 0.0 self.publish_cmd(0.1 , steer) return else: self.get_logger().info("⏱️ 避障结束，恢复巡线") self.state = 'normal' return # 状态3：检测到障碍物，开始避障 if valid_obs: self.get_logger().warn("🚧 检测到障碍物，执行右转避障") self.state = 'avoiding_turn' self.avoid_start_time = now return # 状态4：正常巡线 self.get_logger().info("🚗 当前状态：正常巡线") if hasattr(self, 'line_frame'): v, alpha = self.img2alpha(self.line_frame) self.publish_cmd(v, alpha) def publish_cmd(self, speed, steer): msg = Twist() msg.linear.x = speed msg.angular.z = steer self.publisher_.publish(msg) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = LineAndObstacleNode() try: rclpy.spin(node) except KeyboardInterrupt: pass node.destroy_node() rclpy.shutdown() 0 if __name__ == '__main__': main() 上述代码实现了巡线加上避障的功能，请你帮我检查检查看看上述代码转弯大小和逻辑是否有问题？小车只用躲避一个障碍物，重点检查小车在躲避完这个障碍物之后回正阶段要是检测到车道线一定要巡线！！

我们正在处理一个ROS2巡线避障机器人的代码逻辑检查问题。用户希望确保在避障后，机器人能够正确回正并重新检测巡线，恢复巡线功能。 根据引用[3]和[4]，我们知道： - 在巡线过程中，如果遇到障碍物，小车会停止并...
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import rospy import actionlib from actionlib_msgs.msg import * from move_base_msgs.msg import MoveBaseAction, MoveBaseGoal from nav_msgs.msg import Path from geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped from tf_conversions import transformations from math import pi from std_msgs.msg import String from ar_track_alvar_msgs.msg import AlvarMarkers from ar_track_alvar_msgs.msg import AlvarMarker from geometry_msgs.msg import Point import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import os music_path="~/'07.mp3'" music1_path="~/'07.mp3'" music2_path="~/'07.mp3'" music3_path="~/'07.mp3'" id = 255 flog0 = 255 flog1 = 255 flog2 = 255 count = 0 move_flog = 0 class navigation_demo: def __init__(self): self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) self.arrive_pub = rospy.Publisher('/voiceWords',String,queue_size=10) self.ar_sub = rospy.Subscriber('/object_position', Point, self.ar_cb); self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60))

好的，我现在需要分析用户提供的这段ROS Python代码，并给出相应的解释和建议。用户之前的问题是关于环境路径的设置，现在转向了ROS导航相关的代码，看起来他们可能在开发一个机器人导航项目，结合了AR标记识别和...
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// 外部声明任务结构体 extern struct __TASK_NAMESPACE { // ... 其他字段 ... int8_t ccd_direction; // 巡线方向：1=顺时针，-1=逆时针 } task_namespace;完整输出这个部分

这样，任务二（顺时针）和任务三（逆时针）就可以通过设置全局方向变量来实现不同方向的巡线控制。 §§相关问题§§: 1. 如何避免全局变量在多任务环境中的竞争条件？ 2. 除了反转偏差值，还有哪些方法可以实现...
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信捷XC系列PLC主从通讯程序的设计与实现方法。信捷XC系列PLC是一款高性能、高可靠性的可编程逻辑控制器，在工业自动化领域广泛应用。文中阐述了主从通讯的基本概念及其重要性，具体讲解了配置网络参数、编写程序、数据交换以及调试与测试四个主要步骤。此外，还探讨了该技术在生产线控制、仓储物流、智能交通等多个领域的应用实例，强调了其对系统效率和稳定性的提升作用。 适合人群：从事工业自动化控制的技术人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要多台PLC协同工作的复杂工业控制系统，旨在提高系统的效率和稳定性，确保各设备间的数据交换顺畅无误。 其他说明：随着工业自动化的快速发展，掌握此类通信协议和技术对于优化生产流程至关重要。
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Qt 5.12.4与Halcon构建视觉流程框架：编译与测试的成功实践

如何将Halcon视觉技术和Qt框架相结合，构建一个强大的视觉处理流程框架。文中首先阐述了选择Qt 5.12.4的原因及其优势，接着描述了框架的具体构建方法，包括利用Qt的跨平台特性和界面设计工具创建用户界面，以及用Halcon进行图像处理与识别。随后，文章讲解了编译过程中需要注意的关键步骤，如正确引入Halcon的头文件和库文件，并提供了一个简单的代码示例。最后，作者分享了测试阶段的经验，强调了确保系统在各种情况下都能正常工作的必要性。通过这次实践，证明了两者结合可以带来更高效、更稳定的视觉处理解决方案。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是对计算机视觉和图形界面开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Qt与Halcon集成应用的开发者，旨在帮助他们掌握从框架搭建到实际部署的全过程，从而提升自身技能水平。 阅读建议：读者可以在阅读过程中跟随作者的步伐逐步尝试相关操作，以便更好地理解和吸收所介绍的知识点和技术细节。
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【CAD入门基础课程】1.4 AutoCAD2016 功能介绍.avi

一、AutoCAD 2016的新增功能 版本演进: 从V1.0到2016版已更新数十次，具备绘图、编辑、图案填充、尺寸标注、三维造型等完整功能体系 界面优化: 新增暗黑色调界面：使界面协调深沉利于工作 底部状态栏整体优化：操作更实用便捷 硬件加速：效果显著提升运行效率 核心新增功能: 新标签页和功能区库：改进工作空间管理 命令预览功能：增强操作可视化 地理位置和实景计算：拓展设计应用场景 Exchange应用程序和计划提要：提升协同效率 1. 几何中心捕捉功能 新增选项: 在对象捕捉模式组中新增"几何中心"选项 可捕捉任意多边形的几何中心点 启用方法: 通过草图设置对话框→对象捕捉选项卡 勾选"几何中心(G)"复选框(F3快捷键启用) 2. 标注功能增强 DIM命令改进: 智能标注创建：基于选择的对象类型自动适配标注方式 选项显示优化：同时在命令行和快捷菜单中显示标注选项 应用场景: 支持直线、圆弧、圆等多种图形元素的智能标注 3. 打印输出改进 PDF输出增强: 新增专用PDF选项按钮 支持为位图对象添加超链接 可连接到外部网站和本地文件 操作路径: 快速访问工具栏→打印按钮→PDF选项对话框 4. 其他重要更新 修订云线增强: 支持创建矩形和多边形云线 新增虚拟线段编辑选项 系统变量: 新增多个控制新功能的系统变量
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电力电子领域单相PWM整流模型的主电路与控制模块实现研究

内容概要：本文详细探讨了单相PWM整流模型的设计与实现，重点介绍了主电路和控制模块的具体实现方法。主电路作为整流模型的核心部分，涉及功率因数、电流稳定性和调节范围等因素，常采用全桥或多级整流等拓扑结构。控制模块则由PWM控制器、传感器和执行器组成，负责调节交流电源的输入，实现所需电压和电流波形。文中还强调了算法设计、硬件接口设计和参数调整与优化的重要性，指出这些因素对于提高整流效果和效率至关重要。 适合人群：从事电力电子领域的研究人员、工程师及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解单相PWM整流模型工作原理和技术细节的人群，旨在帮助他们掌握主电路和控制模块的设计要点，提升电力系统的稳定性和效率。 其他说明：文中提到的相关技术可以通过进一步查阅专业文献和技术资料获得更深入的理解。
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这是sanllin的第一次尝试开发app，调用kimi的文本识别和图像识别

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/39ff61edf06f 这是sanllin的第一次尝试开发app，调用kimi的文本识别和图像识别（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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C++基本概念

文章目录前言一、示例二、基本概念1.数据类型2.运算符优先级3.常见概念总结 前言 c++是一门面向对象的编程语言。 它跟c语言一样需要经过：预处理->编译->汇编->链接。 一、示例 这里对命名空间（namespace）应该怎么理解： 对于不同库中相同名称的函数、类、变量等可以通过命名空间来区分。相当于同一个目录下的两个 #include <iostream> //命名空间 using namespace std ; string str； int m
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电力系统状态估计中基于最小二乘的分布式鲁棒算法及其优化应用

内容概要：本文探讨了基于最小二乘法的分布式鲁棒电力系统状态估计（PSSE）的源代码复现与性能评估。文......
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