背景第一次尝试完Flutter，就卡在这半天解决看了别人的方案，都试过了，不太好用那我是怎么做的呢，往下看：项目根目录下，打开android目录，点开配置文件gradle.properties这里就两种解决办法：方法一：配置镜像maven={url'https://maven.aliyun.com/repository/public'}方式二：配置代理http[s]代理的配置，自行选择systemProp.http.proxyHost=127.0.0.1systemProp.http.proxyPort=10809systemProp.https.proxyHost=127.0.0.1syst
背景第一次尝试完Flutter，就卡在这半天解决看了别人的方案，都试过了，不太好用那我是怎么做的呢，往下看：项目根目录下，打开android目录，点开配置文件gradle.properties这里就两种解决办法：方法一：配置镜像maven={url'https://maven.aliyun.com/repository/public'}方式二：配置代理http[s]代理的配置，自行选择systemProp.http.proxyHost=127.0.0.1systemProp.http.proxyPort=10809systemProp.https.proxyHost=127.0.0.1syst
模糊PID控制本文主要由三部分构成：模糊PID控制器的原理，模糊PID控制器C++的实现与测试。一.模糊PID原理模糊PID控制流程如下图所示，把目标值Xtarget与输出值Xout的误差e与e的变化率de/dt作为模糊控制器的输入，模糊控制器先对输入进行模糊化处理，接着进行模糊推理，最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数kp,ki,kd，从而达到对PID控制器参数自适应整定的效果。根据以上的描述可知，模糊控制器主要由去模糊化，模糊推理以及去模糊三部分组成。以下将对三部分进行详细讲解。1.1模糊化要实现模糊化首先需要对模糊化进行初始化，初始化包括论域的确定以及隶属度函数的
模糊PID控制本文主要由三部分构成：模糊PID控制器的原理，模糊PID控制器C++的实现与测试。一.模糊PID原理模糊PID控制流程如下图所示，把目标值Xtarget与输出值Xout的误差e与e的变化率de/dt作为模糊控制器的输入，模糊控制器先对输入进行模糊化处理，接着进行模糊推理，最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数kp,ki,kd，从而达到对PID控制器参数自适应整定的效果。根据以上的描述可知，模糊控制器主要由去模糊化，模糊推理以及去模糊三部分组成。以下将对三部分进行详细讲解。1.1模糊化要实现模糊化首先需要对模糊化进行初始化，初始化包括论域的确定以及隶属度函数的
1.VOFA+是啥简单地来说，VOFA+是一个超级串口助手，除了可以实现一般串口助手的串口数据收发，它还可以实现数据绘图（包括直方图、FFT图），控件编辑，图像显示等功能。使用VOFA+，可以给我们平常的PID调参等调试带来方便，还可以自己制作符合自己要求的上位机，为嵌入式开发带来方便。这个是VOFA+的官网VOFA+|VOFA+。2.如何使用VOFA+调试PID2.1VOFA+部分在正式开始使用VOFA+之前，最好先花十几分钟把官网的文档看一遍，熟悉一下基本操作。如果只是想要用VOFA+来进行数据绘图，直接使用一个波形图控件就行，但是如果想要把VOFA+当作一个长期使用的调参助手，我
1.VOFA+是啥简单地来说，VOFA+是一个超级串口助手，除了可以实现一般串口助手的串口数据收发，它还可以实现数据绘图（包括直方图、FFT图），控件编辑，图像显示等功能。使用VOFA+，可以给我们平常的PID调参等调试带来方便，还可以自己制作符合自己要求的上位机，为嵌入式开发带来方便。这个是VOFA+的官网VOFA+|VOFA+。2.如何使用VOFA+调试PID2.1VOFA+部分在正式开始使用VOFA+之前，最好先花十几分钟把官网的文档看一遍，熟悉一下基本操作。如果只是想要用VOFA+来进行数据绘图，直接使用一个波形图控件就行，但是如果想要把VOFA+当作一个长期使用的调参助手，我
动量轮自平衡自行车STM32如何DIY一辆自平衡自行车？下面将制作内容分享给大家，欢迎讨论交流~。目 录一、硬件篇（附淘宝链接，店铺不定，也可自行搜索购买）1.STM32F103C8T6最小系统（小蓝板）2.MPU6050姿态传感器（3.3V供电）3.0.96寸OLED显示屏（四针、IIC通信、3.3V供电）4.HC-05蓝牙模块5.超声波测距模块6.N20电机及驱动（电机选型：DC12VA12型）7. 无刷电机动量轮模组8.舵机9.3S航模电池（注意电池尺寸）10.稳压模块及开关11.轮子及轴承12.车架及转向结构（3D打印）13.电路PCB二、软件篇1.main.c2.PID控制算法3.
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2021全国大学生电子设计竞赛F题智能送药小车前提：本篇文章重在分享自己的心得与感悟，我们把最重要的部分，摄像头循迹，摄像头数字识别问题都解决了，有两种方案一种是openARTmini摄像头进行数字识别加寻迹，即融合代码。另一种是使用openmv4进行数字识别（使用的是模板匹配），然后利用灰度传感器进行寻迹。因为当时python用得不算很熟，最终我们选择了第二种方案使openMV4实现数字识别，灰度传感器寻迹，在控制智能车运动调试的过程中更加简单。当然赛后我们也尝试了使用openARTmini的方案，同样操作容易。其次我们下来也做了方案三K210数字识别，数字识别率可达97.8%，使用open
2021全国大学生电子设计竞赛F题智能送药小车前提：本篇文章重在分享自己的心得与感悟，我们把最重要的部分，摄像头循迹，摄像头数字识别问题都解决了，有两种方案一种是openARTmini摄像头进行数字识别加寻迹，即融合代码。另一种是使用openmv4进行数字识别（使用的是模板匹配），然后利用灰度传感器进行寻迹。因为当时python用得不算很熟，最终我们选择了第二种方案使openMV4实现数字识别，灰度传感器寻迹，在控制智能车运动调试的过程中更加简单。当然赛后我们也尝试了使用openARTmini的方案，同样操作容易。其次我们下来也做了方案三K210数字识别，数字识别率可达97.8%，使用open
