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基于STM32的岸桥司机驾驶技术评估系统的设计

发布时间:2021-06-20 16:32
  该文针对岸桥起重机设计了一种以STM32系列单片机为核心处理芯片的岸桥司机驾驶技术评估系统。系统通过加速度传感器和倾角传感器,实时采集岸桥吊具的加速度信号和倾角信号,并对信号进行分析处理,得出评估结果,利用无线传输的方式将评估结果发送到显示模块,司机能够在驾驶室中通过显示模块查看自身驾驶技术的评估结果。该系统能够准确评估岸桥司机的驾驶技术,并能针对司机的驾驶习惯和行为给出合理的建议,帮助司机提高自身的驾驶技术。 

【文章来源】:中国新技术新产品. 2020,(15)

【文章页数】:3 页

【部分图文】:

基于STM32的岸桥司机驾驶技术评估系统的设计


系统总体结构

流程图,主程序,流程图,模块


主程序流程图

角速度,数据,小车,加速度


将该系统安装在港机上进行测试,用PC端连接无线模块,使用Lab VIEW接收数据,得到的数据如图3所示。可以看出港机目前处于小车急刹车状态,应提醒司机注意平稳操作小车移动,以免发生事故。5 结论

【参考文献】:
期刊论文
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[2]基于STM32和Android的智能家居系统设计[J]. 朱向庆,邓浩欣,李嘉宝,朱万鸿,何昌毅,钟创平.  电子设计工程. 2018(18)
[3]基于ZigBee/WiFi技术的无线数据采集与控制系统[J]. 李少林,张维路,刘民,张卓夫.  组合机床与自动化加工技术. 2018(09)
[4]加权最小二乘法与卡尔曼滤波实时稳像技术[J]. 谷乐,陈志云.  计算机应用研究. 2019(10)
[5]基于stm32f103c8t6的手机信号检测系统的设计[J]. 吴飞,王博韬,毛晨曦,谢兴红,钟晓玲.  电子世界. 2018(11)
[6]基于卡尔曼滤波算法的姿态仪设计[J]. 蒲晓湘,周世纪.  重庆电力高等专科学校学报. 2018(02)
[7]基于STM32的车辆远程预警系统设计[J]. 吴学富,刘忠富.  智能计算机与应用. 2018(01)
[8]基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法[J]. 乔少杰,韩楠,朱新文,舒红平,郑皎凌,元昌安.  电子学报. 2018(02)
[9]基于STM32F103C8T6和ZigBee的油井压力监控系统研究[J]. 周利娜,周建平,许燕,李鸿.  物联网技术. 2014(06)



本文编号:3239549

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