传感器

随着技术的发展，生产和应用要求更加简单、精度更高、成本更低、功耗更低的解决方案，厨房秤方案电路不断向着更高集成化的方向发展。 CS1243是一个集成高精度ADC的CMOS单芯片MCU，算是国内比较早的一款应用于厨房秤方案的SoC芯片。 厨房秤方案中模数转换电路现在主要有两种实现电路：由分立元件组成的积分电路和单个模数转换(ADC)芯片。积分电路构成的系统外围电路复杂，对个别元器件要求高，存在功耗大、可靠性不高、温度性能差的缺点；而单个ADC芯片构成的系统具有高精度、低功耗、高稳定性的特点，且外围电路简单有利于生产及维护。 厨房秤芯片 CS1243技术特性 CS1243是一个8位CMOS单芯片MCU，内置4K×16位一次性可编程(OTP)ROM，256B数据存储器(RAM)，有17个双向I/O口，带有2通道24位全差分输入或4通道24位单端输入的Σ-ΔADC，工作电压为2.4V～3.6V，工作电流小于3mA。 如图1所示， CS1243内部集成稳压源，可配置输出四种不同电压值，为传感器供电，通过对内部寄存器的操作来打开或关闭稳压源的输出，此电压同时作为 CS1243内部ADC的参考电压。 CS1243内置1MHz时钟振荡器，内置一个8位定时器，CPU周期最快可达到500KHz，同时内置蜂鸣器驱动。 CS1243有四个中断源：1个ADC中断、2个外部中断、1个定时中断。

随着自动检测和控制系统被广泛应用到各类印刷机械，使得印刷机械的效率速度越来越快，功能越来越强。接近传感器是自动控制系统的关键部件，由于马赫传感器其种类繁多，性能各异。而直接关系到印刷机械的速度和性能稳定性就需要谨慎选择传感器。 印刷机械纸张运行状态检测，单双张检测传感器，双张故障的出现对印刷质量影响较大，双张是印刷过程中最容易出现的故障之一。如果印刷过程中双张故障没有及时被检测出来，会造成印刷机器停机和机器过度磨损，从而降低工作效率并缩短印刷机使用寿命。 因此应用在印刷机械上面的单双张检测传感器推荐使用：TBB-30D25N1-D3、TBB-30D25P1-D3、TBB-30D25P1-DS12、TBB-30D25P2-DS12，一旦检测到两张纸的情况下，传感器的指示灯就会亮起，同时发出一个开关信号，检测到双张纸。 来源： 51CTO 作者： 2851512125 链接： https://blog.51cto.com/14504079/2461970

通过对产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为：核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。 人工智能产业生态图 下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。 智能基础设施 智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。 1. 智能芯片 智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。 训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。 按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片（IBM TrueNorth）。 另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。 随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求 迫切增长，对 CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于技术原因

物联网IoT，顾名思义就是物物相连，万物互联。对于物联网的技术，其实可分为物体本身和联网技术两方面。这个“物”本身就是一些单片机、SOC、传感器等和我们耳熟能详的嵌入式技术的融合体。而“联网”就是我们常见的wifi、蓝牙、Zigbee、NB、LORA等无线通信技术，同时也包括现在比较火热的5G技术。 那么，下面华妹就从物联网的技术架构、感知层关键技术、云端及移动端开发，详细介绍物联网的相关技术，并分析在学习过程中需要掌握的内容。 一、物联网的技术架构 物联网架构可分为三层：感知层、网络层、应用层。 感知层：物联网的先行技术，由各种传感器组成，将物体的数据，通过传感器收集后，由网络层传输出去； 网络层：万物互联互通得以实现的必备要素，包含互联网、云端、运营商网络、各种短距离局域网（如ZigBee等）； 应用层：是物联网与用户的接口，一般以UI界面的形式展现。 二、物联网感知层关键技术 物联网中的物品可能是电器（如洗衣机、冰箱）、物体（如门、窗）等。试想一下，当所有物体都装上了，相当于人类感官系统的传感器，具备神经传输系统的标签技术，以及拥有自己大脑的嵌入式系统...实现了真正的“互联”，那未来场景可能是： 因此，在物联网应用中，物品上要有三项关键技术（一些非物联网的通用技术不作介绍，如模电、数电、射频、PCB布线等知识）：嵌入式系统技术、传感器技术、网络连接技术。 1.

MPS的全称为Modular Powersuits，MPS系统是一套包含工业自动化系统中不同程度的复杂控制过程的教学装置。MPS具有综合性、模块性及易扩充性等特点.应用MPS学生可以完成加工系统中机械设计、组装、编程、传感器、电器控制、调试、操作、维护和纠错等一系列不同层次的课题. 供料工作单元（MPS起点） 功能：供料工作单元的主要作用是为加工过程逐一提供加工工件。在管状料仓中最多可以存放8个工件。供料过程中，双作用气缸从料仓中逐一推出工件，接着，转换模块上的真空吸盘将工件吸起，转换模块的转臂在旋转缸的驱动下将工件移动至下一个工作站的传输位置。加工工件通过传输系统及提取装置从一个工作单元传输到下一个工作单元 。 检测工作单元 检测工作单元的主要作用是检测工件的特性。光电式及电容式传感器完成区分工件的材质。在加工工件被无杆缸提升至检测位置之前，先由反射式光电传感器检测该位置是否安全。模拟量传感器检测工件高度。无杆缸将合格的工件传送至气动滑槽的上层，并将不合格的工件捡出至气动滑槽的下层。 加工工作单元（纯电气单元） 在加工工作单元，分度盘检测到有工件后，便带动工件旋转，完成检测及钻孔工作。 本单元是唯一一个只使用电气驱动器的工作单元。 操作手工作单元 操作手单元配置了柔性2自由度操作装置。提取装置上的气抓手将工件从该位置提起，气抓手上装有光电式传感器用于区分“黑色”及“非黑色”工件

Inter RealSenseT265 Inter RealSenseT265追踪相机T265包括两个带鱼眼的灰度相机，一个IMU和一个因特尔Movidius™ Myriad™ 2 VPU。所有V SLAM算法都直接在VPU上运行，从而实现了极低的延迟和极高的功耗（1.5W）。 注意 对于轮式机器人，里程表输入是鲁棒和准确跟踪的要求。相关API将添加到在即将发布的librealsense和ROS / realsense版本中。目前，底层设备驱动程序中提供了该API. 重新定位API是不稳定的，并计划在将来的版本中进行更新. macOS和Android支持以及OpenVR集成将在将来的版本中提供。 传感器原点和坐标系 为了帮助实现AR / VR集成，T265跟踪设备使用了事实上的VR框架标准坐标系，而不是SDK标准。 正X方向朝右成像器 正的Y方向朝设备顶部向上 正Z方向向内朝向设备背面 跟踪中心对应于PCB上左右单色成像器之间的中心位置。 T265开始跟踪时，将创建一个原点坐标系，并且RealSense SDK提供相对于它的T265姿态。世界坐标系的Y轴始终与重力对齐并指向天空。世界坐标系的X轴和Z轴不是全局设置的，而是由T265开始追踪时的初始方向确定的，并且世界坐标系的z轴是相机轴到地面上的投影。这就意味着当设备以朝下的配置启动时，初始偏航角是随机的，例如无人机。所有的T265

本文主要介绍了卡尔曼滤波器的使用原理，给出了matlab代码，并在STM32F407平台对卡尔曼滤波器进行了验证，传感器为MPU6050与DPS310，测试结果令人满意，速度与高度无累积误差。 系统状态方程 在开始讲卡尔曼滤波器之前需要先提一下状态方程。因为卡尔曼的计算公式是建立在状态方程上的，所以我们需要先写出系统的状态方程。离散状态方程为： 其中 X (k)为当前状态， X (k+1)为下一时刻状态， Φ 为转移矩阵， B 为控制矩阵， u 为控制量， Г 为噪声矩阵， W 为系统噪声， Y 为输出量， H 为输出矩阵， V 为观测噪声。简单来说就是通过这一时刻已知的状态、控制量及系统噪声可以求出此刻的能观测到的输出以及下一时刻的状态。 那什么又是状态呢？对于我们要分析的系统来说，加速度、速度、以及高度就是系统的状态，也就是说公式中的 X (k)就是包含加速度、速度、以及高度的向量。 同理： 而状态转移矩阵 Φ 是表述下一时刻状态与此刻状态关系的矩阵，在本系统中我们能够非常清楚得列出他们的关系，假设我们采样周期T比较短，可以近似认为加速度a几乎不变，则 将上面几个等式写成矩阵形式则为： 由此我们可以得到转移矩阵Φ就是： 对于我们要分析的系统，没有控制量，不考虑其他系统噪声的情况下，后面两项可以直接拿掉，状态方程简化为： 状态方程第一个式子分析完了接下来分析下第二个式子。

SmartThings是一个智能设备控制系统，它包括：SmartThings Cloud（云平台）、SmartThings Hub（网关）、SmartThings Mobile（手机客户端）以及各种关联的设备或服务。 假设我们有这样一个控制场景：当大门打开，则开启客厅的电灯，并向主人发送一条短信。如何实现这一控制呢？首先我们需要一个开关传感器，当大门被打开的时候，传感器感应并将事件上报到平台，平台收到这一事件报告之后，控制客厅电灯的开关打开，同时通过短信服务发送一条短信息。 当然，诸如传感器、电灯开关这些设备可能没有网络接口，无法直接与平台通信，这时就需要网关作为中转站。网关负责将传感器的状态改变抽象成一种事件，上报给云平台，然后接收并执行云平台下发的指令。网关并不是必须的，如果一个智能设备具有网络接口并支持SmartThings的通信协议，完全可以跳过网关直接与云平台通信。 SmartThings的应用逻辑是在云平台中实现的，也就是说“如果...那么...”这样的控制逻辑不是在手机客户端、网关、传感器上处理，而是在云平台中根据预先设定的条件和逻辑实施控制的。为什么这样做呢？SmartThings认为，“设备”与“智能”应该是分开的，也就是说作为传感器不要求它具有高智能，它只要负责检测，而通信部分交由网关完成。在云平台中，各种传感器事件和设备操作被抽象成标准的接口，例如Event

MPU6050的原始数据分析 个人经验来讲，如果对IIC总线协议很熟悉的情况下，获取6050的原始数据就不是什么太大的难题，毕竟再怎么复杂也只是一个传感器而已，就像你打电话给传感器，要它的数据，然后它返回给你，仅此而已。 首先，要了解6050是干什么的： MPU-6000（6050）为全球首例整合性6轴运动处理组件，相较于多组件方案，免除了组合陀螺仪与加速器时间轴之差的问题，减少了大量的封装空间。（来自百度百科） 简单说，就是该传感器能获取XYZ三个轴方向的角速度和加速度，包含6个16位的ADC来表示这些值，关于传感器的测量原理，可以简单想象类似下图的模式，是不很直观。 当然，用过AD转换的童鞋都知道，这个是会有精度问题的，6050也一样，而且受到的噪声影响更大，但本次不讨论这个问题，仅讨论怎么获取原始数据 话不多说，上代码 初始化代码实现 /*--------MPU6050地址宏定义---------*/ #define MPU6050_SLAVEAddr 0xd0 //IIC写6050地址 #define MPU6050_ACCAddr 0x3B //MPU加速度读值地址 #define MPU6050_GYROAddr 0x43 //陀螺仪读值地址 #define MPU_Remove_Sleep 0x6B //解除休眠地址 #define MPU_GYRO_Smple

[STM32]基于MQ135+STM32的环境空气质量检测* MQ135+STM32源代码下载 使用模块： STM32F103C8T6 MQ135空气质量传感器模块 OLED液晶IIC接口 MQ135使用说明： 1.DOUT输出数字信号，TTL 输出有效信号为低电平（输出低电平时信号灯亮） 2.AOUT输出模拟型号，模拟量输出随浓度增加而增加，浓度越高电压越高 实验原理： 本文使用AOUT作为模拟信号输出引脚，直接将AOUT脚接STM32的AD转换的输入脚，ADC将采集到的模拟信号转换为数字信号。在正常环境中，即：没有被测气体的环境，设定传感器输出电压值为参考电压，这时，AOUT端的电压在1V左右，当传感器检测到被测气体时，电压每升高0.1v，实际被测气体的浓度增加20ppm（简单的说：1ppm=1mg/kg=1mg/l=1×10-6 常用来表示气体浓度，或者溶液浓度。），根据这个参数就可以在单片机里面将测得的模拟量电压值转换为浓度值。 特别提醒：传感器通电后，需要预热20s左右，测量的数据才稳定，传感器发热属于正常现象，因为内部有电热丝，如果烫手就不正常了。输出浓度和电压关系的比值并非线性，而是趋于线性,所以测量值存在误差。 本实验代码是基于正点原子的ADC实验修改的。 MQ135 adc代码如下： #include "adc.h" #include "delay.h" ////