1.vb课程设计 关于GIS的
2.单片机毕设开源 51单片机 汽车倒车防撞报警系统 (源码+硬件+论文)
3.飞行时间 8x8 多区域测距传感器，测距配90 度视场扩展板(基于面向STM32 Nucleo 的码测 VL53L7CX
4.激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！

vb课程设计 关于GIS的

       ä¸ç”¨æ‰¾æºç ï¼Œå®‰è£…一个VS.net 或，安装ArcGIS Enigne 9.2 Develope Kit for .NET 或9.3,下载直接在VS的IDE里面配置这些功能就行了，里面的SQL查询、距离测量、缓冲区分析那是要自己开发，不过简单，你必须学AO。建议你不要找什么源码，动手摸索了，这样对你才有好处。如果是为了完成任务的那种心态，对自己以后就业不好。

       æµ‹è·å°±ç”¨AO的INewLineFeedback画线判断一个IPolyline的长度

       ç¼“冲就用AO的ITopologicalOperator 接口的Buffer方法来做。

       åœ°å›¾åæ ‡æ˜¾ç¤ºåŠŸèƒ½æ¯”较简单，给MapControl加一个onmousemove事件，移动时获得地图的坐标mapx,mapy，显示在状态条中。

       SQL查询就用IQueryFilter根据你输入的SQL进行查询，查询后，通过IFeatureCursor接口访问这些IFeature，通过IFeature的get_value方法获得每个IFeature的属性值。

       ç¼–辑工具就只用配置Editor工具按钮放到你的toolbarcontrol中

       ä»¥ä¸Šéƒ½æ˜¯åœ¨ArcGIS Engine里面实现的方法。自己动手弄吧，多实践，对你有帮助。

单片机毕设开源 单片机 汽车倒车防撞报警系统 (源码+硬件+论文)

       本文章介绍基于单片机的汽车倒车防撞报警系统，涵盖源码、测距硬件设计与论文。码测

       该系统采用STCC单片机最小系统、下载python爬电影源码LCD显示器、测距HC-SR超声波测距模块、码测蜂鸣器和按键电路等硬件。下载系统由自锁按钮启动，测距超声波模块测量距离，码测数据经单片机处理后显示在LCD上。下载用户通过按键调整报警距离，测距当距离小于预设值时，码测系统发出蜂鸣声与LED闪烁报警。下载

       硬件设计主要包括原理图，电路结构清晰，易于理解与实现。软件设计则深入探讨超声波测距原理与具体实现方式，包括直接读取ECHO引脚、使用外部中断等方法，通过计算定时器值计算距离。xposed源码编译

       软件的核心在于处理超声波返回信号与计算距离，系统通过识别信号周期与时间，计算目标距离。主程序负责数据处理与功能模块运行支持。

       实现效果显著，成功构建了汽车倒车防撞报警系统。源码、硬件设计与论文均可在链接中获取，供参考与学习。

飞行时间 8x8 多区域测距传感器，配 度视场扩展板(基于面向STM Nucleo 的 VLL7CX

       大大通——大联大线上技术支持平台& 方案知识库

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       产品介绍

       X-NUCLEO-L7A1是专为任何配备Arduino R3的STM Nucleo开发板设计的扩展板。它提供了一个完整的评估工具包，用于学习、评估和使用VLL7CX飞行时间8x8多区测距传感器及°视场。此板配备有盖板玻璃夹，支持0. mm、牛奶溯源码0.5 mm、1mm三种不同间隔片盖玻璃，以模拟不同气隙高度。板上附带一个小椭圆形覆盖玻璃，用于传感器安装。X-NUCLEO-L7A1允许用户通过Arduino连接器堆叠几个扩展板，例如与蓝牙或Wi-Fi接口配合开发VLL7CX应用程序。

       SATEL-VLL7CX封装提供两块分岔板，便于客户设备集成。嵌入VLL7CX模块的PCB段可穿孔，方便开发人员断开微型PCB，通过飞线用于3.3V电源应用。其体积小巧，简化了SATEL-VLL7CX分岔板集成到开发和评估设备的流程。

       通过两个9脚直接插入或使用迷你PCB通过飞线连接，SATEL-VLL7CX板可以与X-NUCLEO-L7A1扩展板兼容。

       产品框图概览

       X-NUCLEO-L7A1扩展板设计用于测试VLL7CX传感器功能，通过I2C总线编程微控制器控制VLL7CX。应用软件和C-ANSI源代码示例可在st.com官网获取，以便用户了解如何开发应用程序。

       集成内容

       VLL7CX传感器

       STM Nucleo开发板与Arduino UNO R3连接器（CN5,玉器网站源码 CN6, CN8和CN9）兼容，如图所示

       X-NUCLEO-L7A1扩展板简化原理图

       产品特性

       产品原理图

       访问大大通，获取更多详情，探索+系统级应用方案，大联大+FAE在线解答您的疑问。

激光雷达导航技术的优势有哪些？请说具体一点！

       杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统

       一、说明

       杭州艾豆智能科技有限公司，专注于机器人的室内定位与导航、自主运动，智能避障和视觉技术的研究。在SLAM算法，扫地机的运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。

       我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，主要的产品有：°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。phonegap ios源码

       我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。

       杭州艾豆智能，基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。

       二、功能简介

       1．功能

       杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。

       1）LDS激光雷达度全方位扫描，赫兹自适应扫描频率。

       2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。

       3） Class 1 激光安全标准。

       4）激光SLAM定位，建图，导航功能。

       5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。

       6）弧形掉头，工字清扫功能。

       7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。

       8）红外碰撞，碰撞块处理机制。

       9）悬崖传感器，跌落计算处理。

       ） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。

       ） 计算导航路径，导航算法。

       ） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。

       ） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。

       ） 自动回充对接充电桩功能。

       ） APP地图显示、控制功能。

       ） 遥控器功能

       ） 手动遥控功能

       ） 智能避障

       ） 预约功能

       ） 虚拟墙功能

       ） 禁区功能

       ） 指哪去哪功能。

       ） 区域清扫功能

       ） 断点续扫功能。

       ） 智能语音功能。

       ） OTA远程升级功能

       2．技术特色

       杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。

       1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。

       2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。

       3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。

       4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。

       三、系统结构

       1．系统结构

       本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：

       1) 主控系统

       2) 激光SLAM算法板

       3) 传感器板

       4) 电机驱动器

       系统结构图如下：

       2．主控系统

       主控系统采用STM或GD系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。

       3．激光SLAM算法板

       激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。

       4．传感器模块

       传感器模块用于采集各种外围传感器数据。

       电机控制模块

       电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，并通过编码器反馈形成电机闭环控制。

       反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。

       四、快速入门

       1．快速使用

       从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。源码分三部分：

       1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。

       2) SLAM算法源码，基于linux编译。

       3) APP代码，基于linux编译。

       第一步：打开主控板源码。

       使用Keil uVision V5..1.0打开“RE\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。

       本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。

       第二步：打开SLAM源码：

       进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam

       文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。

       第三步：打开APP源码。

       在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。

       重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。