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一种经济高效且安全的紫外线固化灯与自动驾驶汽车的完美结合
发布时间:2020-08-26
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一种经济高效且安全的紫外线固化灯与自动驾驶汽车的完美结合
发布时间:2020-08-26
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描述
UV固化是一种快速固化过程,其中使用高强度紫外线(UV)产生光化学反应,从而立即固化油墨,粘合剂和涂料。固化系统广泛用于光学,光纤,电子,激光,微电子和半导体应用。UV固化的类型包括点固化,泛光固化,手持固化和传送带固化。

荧光灯
荧光灯在许多应用中用于UV固化,例如当不需要汞蒸气的过多热量时,或者在物体(例如乐器)表面的固化需要多个光源的情况下。并从被光包围中受益。可以创建在UV-A / UV-B光谱内任何位置产生UV的荧光灯。

细节 
紫外线杀菌照射(UVGI)是一种消毒方法,使用短波长紫外线(C或UV-C)紫外线通过破坏核酸和破坏其DNA杀死或灭活微生物,从而使其无法执行重要的细胞功能。用于多种应用,例如食品,空气和水的净化。杀菌紫外线的有效性取决于微生物暴露于紫外线的时间长度,紫外线辐射的强度和波长,可以保护微生物免受紫外线影响的颗粒的存在以及微生物在紫外线照射过程中抵抗紫外线的能力。

该项目的目标是:

3D打印将用于组装TESLA机器人的零件清单;
安装机箱“ 4WD机器人车”;
与ESP32-WROOM-32开发板的“ Alexa Echo Dot”连接,将语音命令传输到TESLA机械手;
用于Python的神经网络计算,可在Arduino UNO板上使用,并控制TESLA机器人;
使用PID控制器控制TESLA机器人的速度;和
使用特斯拉线圈打开紫外线灯。

为了促进对该项目的理解,我们将其分为以下几部分: 

成本效益
打印定制零件 
四驱机器人车 
ECHO DOT和ESP32-WROOM-32 
神经网络 
PID控制器 
特斯拉线圈和紫外线灯 
测试 
结论 
GITHUB上的存储库

神经网络
吉列尔莫·佩雷斯·吉伦• 8小时前 • 0评论
在这个项目中,我们将使用Python创建一个神经网络,并将其权重复制到一个在Arduino UNO板上向前传播的网络中,这将使机器人TESLA可以单独行驶而不会撞墙。

在本练习中,我们将使神经网络具有4个输出:每个电机对两个,因为对于L298N驱动器,我们将为每个汽车电机对连接板的2个数字输出(左侧的两个电机电气连接,右侧的两个电机也是如此)。另外,输出将在0和1之间(对电动机去极化或极化)。

 

我们将有七个输入:

首先输入的是TESLA机器人的激活,我们在第4部分(Alexa语音命令的第二种情况)中看到了该激活。
接下来的五个输入分别对应红外和超声波传感器。和
第七个输入用于BIAS,值将为0和1。
输入分配有以下逻辑:

如果距离小于15厘米,则左侧和右侧的GP2Y0A51SK0F红外传感器的值为1;如果距离大于15 cm,则其值为0。
如果距离小于30 cm,则GP2Y0A41SK0F红外中心传感器的值为1;如果距离大于30 cm,则其值为0;
在相同情况下,如果距离小于30厘米,HC-SR04和SRF05超声波传感器的值将为1,如果距离大于30厘米,则其值将为0。和
BIAS的值为1。
在这里,我们看到下表中的更改:


外文原文:点击进入
声明:本文由Hackaday授权电路城翻译,系电路城的原创内容,转载请注明出处!

    

 

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