由于已经在wode中排版无法直接复制到博客中,故本节博客发布使用了图片. 论坛可下载PDF  http://bphero.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=70&fromuid=2 其中关于SS-TWR原理解释部分可以参见早期博文: https://www.cnblogs.com/tuzhuke/p/9948520.html

蓝点DWM1000 模块已经打样测试完毕,有兴趣的可以申请购买了,更多信息参见 蓝点论坛 正文: DWM1000 超宽带测距,使用的TOF(time of fly) 的方式,也就是计算无线电磁波传输时间,通过传输的时间换算成距离. 电磁波传输速率和光速一样,速度是299792.458km/s,可参见百度百科.如果想通过测试这个传播时间换算距离,那么就需要非常高的内部时钟.然...并不是有了高速的内部时钟即可测距,还需要一点,数据送达天线的精确时间,也就是我们发送数据时,何时将数据送到天线,以及接

蓝点DWM1000 模块已经打样测试完毕,有兴趣的可以申请购买了,更多信息参见 蓝点论坛 正文: 首先将SS 原理介绍中的图片拿过来,将图片印在脑海里. 对于DeviceA 和 DeviceB来说,初始化代码都一样,而后面部分是一个while循环,一直执行测距任务. DeviceA(ex_06a_ss_twr_init ) 部分代码 tx_poll_msg[ALL_MSG_SN_IDX] = frame_seq_nb; dwt_write32bitreg(SYS_STATUS_ID, SYS_S

蓝点DWM1000 模块已经打样测试完毕,有兴趣的可以申请购买了,更多信息参见 蓝点论坛 正文: 这一篇内容主要是通过官方源码理解SS-TWR 细节 代码下载链接:https://download.csdn.net/download/duanfei255/10787882 所有代码使用方法:复制example 中的main.c到Keil MDK工程目录,即可编译出不同的工程 使用开发环境:Keil MDK 对应与SS-TWR工程一共有两个文件夹,分别是ex_06a_ss_twr_init 和 e

关于人在隧道工作时都需要准确的精确度确定精准的位置.DecaWave公司的DW1000芯片,对定位上的精确度更是再适合不过了.符合IEEE802.15.4-2011超宽带标准.按照数据手册上应该最小误差在10厘米以内.DW1000的最远传输距离为450米(直视距离,非直视距离为45米).芯片功耗低,可双向测距和定位,可作为室内定位. 单电源电压:2.8 V至3.6 V 数据传输速率:110 kbit/s,850 kbit/s和6.8 Mbit/s: 6频段:从3.5 GHz至6.5 GHz 发射

近些年来随着物联网和机器人技术的大发展,精确定位技术的热度也随之攀升.目前精确定位的技术有很多,如基于wifi.RFID.zigbee.超声波.UWB等技术都可以实现精准定位.由于技术的不同,精度也不尽相同,造假也不同.本文将讲述基于超宽带技术的定位系统的技术实现框架和流程,由于本文主要参考DECAWAVE公司出品的DW1000芯片相关技术问题,因此对DW1000芯片实现产品化具有推动作用. 自从UWB定位芯片DW1000推向市场,UWB定位终于有了竞争力的方案了,芯片方案的出台给了这个行业良性

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

一.前言 HC-SR04超声波测距模块可提供2cm-400cm的非接触式距离感测功能,测距精度可达高到3mm:模块包括超声波发射器.接收器与控制电路.像智能小车的测距以及转向,或是一些项目中,常常会用到.智能小车测距可以及时发现前方的障碍物,使智能小车可以及时转向,避开障碍物,所以,我们今天就来学习一下这个传感器. 二.工作原理 1．给超声波模块接入电源和地.      2.给脉冲触发引脚(trig)输入一个长为20us的高电平方波 3.输入方波后,模块会自动发射8个40KHz的声波,与此同时回

双边关系是最常见的配置.在多方有一方的引用,一方也有多方的引用.双边关系能够很方便地查询数据.看一个班级与学生的双边关系. 班级(Clazz类)与学生(Student类):一对多关系.班级中有学生属性,学生中有班级属性,二者是双边关系.(Class是关键字,不能用) 分析:Clazz为一方,Student为多方.Clazz中有Student集合属性,Student中也有Clazz类型属性. 环境:MyEclipse10,新建Web Project名为hibernate 1.Clazz.java

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

因为随着百度地图的api的升级,测距的函数以及语句都发生的一定变化. 在调用api测距的时候通常我们使用的是语句map.getDistance(marker1,marker2); 但为什么这么简单的测距语句会显示NaN呢,也就是你的有一个点并不是所谓的坐标点.这个苦恼了我很久,因为百度知道上关于确定一个点的坐标都用的是老版本的语句,所以造成了这种后果.在这里要提醒大家,在百度地图api1.3之上的版本,获得marker坐标的语句是marker.getPosition(); 要通过比如marker

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { Mat src = imread("misaka.jpg"); Mat dst; //参数是按顺序写的 //高斯滤波 //src:输入图像 //dst:输出图像 //Siz

超声波传感器 超声波是一种超出人类听觉极限的声波即其振动频率高于20 kHz的机械波.超声波传感器在工作的时候就是将电压和超声波之间的互相转换,当超声波传感器发射超声波时,发射超声波的探头将电压转化的超声波发射出去,当接收超声波时,超声波接收探头将超声波转化的电压回送到单片机控制芯片.超声波具有振动频率高.波长短.绕射现象小而且方向性好还能够为反射线定向传播等优点,而且超声波传感器的能量消耗缓慢有利于测距.在中.长距离测量时,超声波传感器的精度和方向性.都要大大优于红外线传感器,但价格也稍贵.

前言 上一节我们已经基本上把超声波硬件的发射和接收模块全部做好了,接下来我们着手开发一个软硬结合的基于C#的平面定位软件! 目录 一.整体思路 二.效果提前展示 2-1.软件部分展示 2-2.硬件部分展示 三.基于C#的客户端软件说明 3-1.整体框架介绍: 3-2.部分技术细节介绍 3-2-1.串口操作 3-2-2.JiSuan函数说明及核心算法介绍 四.阶段小结 五.相关链接 一.整体思路 >_<" 如下图,利用我们上三节开发的超声波发射与接收设备构成一个:2固定接收头+1可移动

前言 上一节我们已经研究了超声波接收模块并自己设计了一个超声波接收模块,在此基础上又尝试用单片机加反相器构成生成40KHz的超声波发射电路,可是发现采用这种设计的发射电路存在严重的发射功率太低问题,对齐的情况下最多只有10CM.本节主要介绍并制造一种大功率超声波发射装置~ 目录 一.浪里淘金,寻找最简超声波功率提高方案 1.1.优化波形发生程序 1.2.尝试各种其他超声模块方案 1.3.用三极管放大信号 1.4.MAX232放大信号方案 二.步步为营,打造高效准确超声测距算法 2.1.接收MCU

前言 上一节我们已经大致浏览下目前销售的超声波测距模块同时设计了自己的分析电路,这次由于我买的电子元件都到了,所以就动手实验了下!至写该笔记时已经设计出超声波接收模块和超声波发射模块,同时存在超声波发射模块功率太小的问题,下面主要做该过程的总结! 一.尝试找出一个简单的超声波接收电路: >_<" 首先根据我现有的电子元件,最终找到一个比较适合的简单设计方法:这里用一个芯片CX20106A也就是上一节我说的这种方案简单但是不利于理解超声波接收部分的具体细节!但是为了方便设计,我还是选择

原文链接:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 另外一篇相似的英文资料:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html#Index   1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用b

原文:ArcGIS API for Silverlight实现地图测距功能 问题:如何实现地图测距功能? 地图工具栏 <Grid x:Name="gToolMenu" Height="100" VerticalAlignment="Top" Opacity="0.8" HorizontalAlignment="Right" Width="467"> <Rectangle