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2.STM32 ADC多通道转换详解（附源代码）
3.四足机器人雷达-视觉导航2：Elevation mapping局部高程图测试
4.自动驾驶综述文章

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       小安派-LRW-TH1传感器通用板是安信可开源团队推出的一款创新产品，旨在解决家庭设备网络化管理的传感问题，提升生活便利性。器实通过这款板卡，验源源码用户可以轻松连接各种传感器，码光如温湿度、照传上下配合公式源码烟雾、实验光照、光照感器水浸等，传感实现安全、器实智能的验源源码家庭环境监测。

       连接传感器后，码光小安派-LRW-TH1能够实时监测并收集数据，照传例如在烟雾检测时，实验一旦检测到烟雾数值异常，光照感器板卡会立即发出警报，保障人员安全。连接燃气设备时，系统检测到漏气情况，会迅速发出警报，确保家中安全。

       AiPi-LRW-TH1传感器通用板专为Ra-H设计，通道源码支持I2C、ADC、GPIO等通讯接口，提供电池供电、充电接口，以及拨码开关，便于设备的接入与管理。其通过LoRaWAN协议传输传感器数据，传输距离可达4公里，且在待机状态下的功耗极低，仅为2μA，确保设备持久稳定运行。

       这款板卡广泛应用于智慧农业、智慧路灯、智能家居等多个场景，实现高效的数据传输和智能决策支持。通过集成的传感器接口、充电电路、电池拨码开关等设计，小安派-LRW-TH1为用户提供了一站式解决方案，简化了设备的ccl源码接入和管理过程，提升家庭智能化水平。

       为了深入了解和获取更多资源，用户可以访问在线PCB工程地址、查阅官方文档，以及查看源码，以获取详细的使用指南和技术支持。

STM ADC多通道转换详解（附源代码）

       STMADC多通道转换描述：通过ADC连续采集路模拟信号，并由DMA传输至内存。配置ADC为扫描并连续转换模式，设置ADC时钟为MHZ。每次转换完成，DMA循环将数据传输至内存。ADC可连续采集N次以计算平均值。最终，通过串口输出最终转换结果。

       程序如下：

       为大家提供以下资料供参考：

       - ADC读取光照传感器

       - 深度剖析STM：DMA专题讲解

       - STM USART串口的应用

四足机器人雷达-视觉导航2：Elevation mapping局部高程图测试

       为了四足机器人实现高效的局部高程图构建，结合视觉与雷达技术，确保导航的准确性和稳定性，本文将详细阐述这一过程。四足机器人相较于自动驾驶，需要主动选择落足点，kendo源码因此局部高程图尤为重要。获取高程图，视觉与雷达传感器各有优劣，例如视觉传感器易受光照、遮挡等因素影响，而雷达传感器在噪声、死区和点云稀疏等问题上则有所欠缺。因此，融合视觉与雷达数据，形成互补，成为目前较为稳定的解决方案。

       雷达提供长期可靠的里程计信息，而深度视觉则用于获取局部深度数据，从而建立高程图。这种方案分为实时高程图与全局高程图两种。实时高程图基于深度信息快速构建，实现简便，速度较快，甚至可能无需全局定位数据。然而，视角和深度图质量问题可能导致噪声和空洞。objectarx 源码全局高程图则先建立整个环境的地图，然后基于里程计信息提取局部信息，这种方案需要全局定位信息，但通过利用机器人多视角下的数据采集，不断优化修正全局高程地图，最终提取的局部高程图质量更高。

       实现高程图建立的项目，以ETH开源的“elevation mapping”为代表。本文提供了一个从最初下载、编译到最终基于Gazebo仿真运行简单Demo的过程，旨在帮助快速部署项目。首先，确保ROS的正确安装与更新，采用melodic版本。其次，安装Grid Map、kindr、pcl点云库等依赖库，注意在编译过程中可能遇到的内存不足等问题，确保编译环境的资源充足。在进行PCL库编译时，遇到的“error: ‘PCL_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW’ does not name a type”问题，可以通过修改为“EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW”解决。在下载和编译kindr_ros与elevation mapping后，通过catkin_make进行编译，可能遇到的编译错误如“fatal error”问题，需要找到并修正hpp文件中的错误。

       在完成安装与编译后，通过下载turtlebot3与相关ROS包，建立新的catkin工作空间，下载源码并编译。在编译过程中，可能需要解决与python版本匹配、文件路径等细节问题。运行Demo，基于turtlebot3和RealSense的示例，注意可能需要对脚本进行修改以适应特定的环境或系统配置，如Python版本匹配问题，以及修改地图文件路径。在运行中，通过Rviz观察点云和高程图数据，验证高程图构建的实时性和准确性。

       然而，在实际应用中，还存在一些挑战。例如，运算速度可能无法满足实时需求，尤其是不采用GPU的情况下，刷新频率可能较低。真实世界中的传感器噪声相比仿真环境更大，地图构建效果可能不如预期。此外，需要进一步开发代码以提取局部高程图，并通过UDP或共享内存等方式将其发送给步态控制器。随着机器人运动，全局地图的构建与维护对于计算资源的要求较高，尤其是使用低成本处理器时。面对这些问题，可能需要优化算法、改进资源管理，或直接构建局部地图以适应不同环境与设备的性能限制。

       综上所述，结合视觉与雷达技术构建的高程图，对于四足机器人的局部导航具有重要价值。通过合理利用开源资源与技术工具，可以实现从环境感知到高程图构建的全流程，为机器人的自主导航提供坚实的支撑。面对实际应用中的挑战，持续的技术优化与创新将推动四足机器人在复杂环境下的高效导航与操作能力。

自动驾驶综述文章

       自动驾驶综述：现状与未来技术

       一、概述

       本文深入探讨了自动驾驶系统（ADS）的关键元素，包括当前挑战、系统架构、新兴技术以及核心功能，如定位、建图、感知、规划和人机交互。文章还介绍了用于测试和开发的测试数据集和工具集。

       二、前景与挑战

       自动驾驶的目标包括减少交通事故、缓解交通拥堵、环保出行。它为驾驶员提供了新的可能性，比如优化时间分配和解决出行难题。新兴趋势包括出行服务化和物流行业的革命。

       三、技术介绍

       自动驾驶等级从无自动化（L0）到完全自动化（L5），L3+要求在特定条件下无需驾驶员干预。ODD定义了系统工作的前提条件，DDT则详述了驾驶任务的子任务。系统框架分为单车辆、互联车辆、模块化和端到端，每种都有其独特优势和局限。

       四、传感器与硬件

       保证自动驾驶系统稳定性的是高冗余的传感器，包括相机、雷达、激光雷达和本体感知设备。这些传感器各有优缺点，如相机在特定光照条件下的挑战，而雷达和激光雷达则弥补了深度信息的不足。

       五、关键技术模块

       定位与建图：GPS-IMU融合与SLAM技术被用于定位，但存在误差和环境限制。先验地图定位依赖于地图匹配，但制作地图成本高且易受环境变化影响。

       感知：目标检测、语义分割、3D目标检测等，摄像机在光照变化和外观变化下显得脆弱，传感器融合是解决方案之一。

       评估与规划：风险评估、驾驶行为预测、决策制定中，使用了统计模型和深度学习技术，以优化路径规划。

       六、人机交互与工具

       人机交互关注驾驶员与车辆的沟通，如目的地输入和车辆状态监控。开放源代码框架如Autoware和Apollo，以及模拟器如CARLA和SUMO，是开发和测试的重要工具。