毕业设计-单激光目标跟踪系统的设计
太阳能自动跟踪装置的设计毕业设计论文
毕业设计太阳能自动跟踪装置的设计The design of solar automatic tracking device烟台大学文经学院毕业论文（设计）任务书院（系）：机电工程系［摘要］：太阳能是自然界的一种天然资源，它具有分布范围广、丰富可再生、无污染的优良特点，它的开发和利用已成为当代研究领域的热点。
解决如何提高太阳能利用效率就成为了所有问题的关键。
太阳能效率的提高将直接影响我国能源利用结构的变化，对我国的可持续发展以及建设资源节约型和环境友好型社会有着重大影响。
基于太阳能利用效率的考虑，本设计选择太阳能自动跟踪装置，以达到时刻跟踪太阳光线位置，使太阳光最大限度的照射到该跟踪装置，满足太阳能的充分利用。
该装置是基于单片机控制的自动跟踪系统，通过考虑某地的位置、光照等因素，由单片机输出控制数据，从而来控制步进电机，并通过机械传动机构来实现太阳能电池板自动跟踪光线的目的。
并且对该系统采用二维跟踪方式，以实现太阳能电池板东西方向和南北方向共同调整跟踪，达到进一步提高利用效率、跟踪精度的要求。
[关键词]：太阳能；自动跟踪；单片机；步进电机；二维运动。
[Abstract]：Solar energy is nature's natural resource and it has spread widly, richly ,renewablly and has pollution-free high characteristics.Its development and use has become hot spots in the field. The solution of the efficient use of solar energy become the key to all problem. The increase of solar energy efficiency will directly affect our energy structure and it will have major effects on national sustainable development , construction resource saving and environmental friendly type of society .Based on solar energy utilization efficiency considerations , this design choices solar automatic tracking device in order to achieve to track the sun light position at any time and make the sun exposure to the tracking device to the max to meet the full use of solar energy.The device is a control automatic tracking system which based on microcontroller . By considering the position, illumination somewhere, and other factors ,microcontroller outputs control data to control the stepping motor. This system realizes automatic tracking for the light to the solar panels through the mechanical transmission and it is used to track of two-dimensional way in order to realize common adjusting tracking for the solar panels east-west direction and north-south direction.This system further improves the utilization efficiency and the requirements of tracking precision.[Key words]：solar energy；automatic track ；microcontroller ；stepping motor ；two-dimensional movement.目录第1章绪论 (8)1.1 能源现状及发展 (8)1.2 目前太阳能的开发和利用 (8)1.3 课题研究的目的和意义 (9)1.4 太阳能利用的国内外发展现状 (9)1.5 太阳追踪系统的国内外研究现状 (10)1.6 本论文的研究内容 (10)第2章太阳能自动跟踪系统总体设计 (11)2.1 太阳运行的规律 (11)2.2 总体设计原理 (11)2.2.1 平面四杆机构原理 (11)2.3 跟踪方案的设计 (12)2.4 总体结构 (13)第3章机械部分的设计 (15)3.1 齿轮的选择 (15)3.1.1 材料选择 (15)3.1.2 尺寸计算 (15)3.2 滚珠丝杠副的选择 (17)3.2.1 材料选择 (18)3.2.2 滚珠丝杠副结构的选择 (18)3.2.3 滚珠丝杠副尺寸的选择 (18)3.2.4 滚珠丝杠副支承方式的选择 (19)3.3 太阳能电池板 (21)3.4 底座的设计 (23)3.5 中心轴的选择 (23)3.5.1 尺寸设计 (23)3.5.2 轴的校核 (23)3.6 轴承的选择 (23)3.6.1 轴承1的选择 (23)3.6.2 轴承2的选择 (24)3.7 联轴器的选择 (25)第4章控制部分的设计 (27)4.1 光电转换器 (28)4.1.1 光敏电阻传感器 (28)4.1.2 光电转换电路 (30)4.2 步进电动机及其驱动电路 (31)4.2.1 步进电动机介绍 (31)4.2.2 步进电机的选择 (33)4.2.3 驱动电路 (33)4.3 单片机及其输入电路 (36)4.3.1 8031单片机 (36)4.3.2 单片机的输入电路 (37)4.4 控制的实现过程 (39)4.4.1 系统的整体电路图 (39)4.4.2 系统的流程图 (40)总结及展望 (42)致谢 (43)参考文献 (44)烟台大学文经学院毕业设计第1章绪论1.1 能源现状及发展能源是人类社会赖以生存和发展的物质基础[1]。
基于激光传感器的目标探测系统开题报告
西安工业大学北方信息工程学院毕业设计(论文)开题报告题目：基于激光传感器的目标探测系统的设计系别专业班级姓名学号导师2010年11月28日- 1 -234注：1. 正文：宋体小四号字，行距22磅。
2. 开题报告由各系集中归档保存。
5参考文献[1] 季云松,张凯. 自然光照下目标的光学特征仿真[J]. 红外与激光工程, 2002,(02) .[2] 美国海军对标准-2导弹的新型目标探测器试验[J]. 指挥控制与仿真, 2009,(03)[3]．黄继昌.徐巧鱼等，传感器工作原理及应用实例[M].北京：人民教育出版社[4].赵铭军,胡永钊,李忠建,曾晓东. 激光探测回波识别技术研究[J]. 激光与红外, 2005,(07) .[5] 冯龙龄. 脉冲激光测距系统的仿真检测技术[J ]. 红外与激光工程.2003,32(2):127- 129.[6].周乐挺. 传感器与检测技术[M].北京:机械工业出版社,2005.[7]. 丁玉美.数字信号处理西安[M]：西安电子科技大学出版社，1994.6[8]赵晓安. MCS-51单片机原理及应用. 天津：天津大学出版社，2001.3[9]. 张辉,王涌天. 激光目标探测装置的回波特性及目标识别技术研究[J]. 光子学报, 2005,(01)[10].赵继文.传感器与应用电路设计[M].北京:科学出版社,2002[11] 范少卿,郭富昌. 物理光学[M]北京：北京理工大学出版社，1990.8[12]．朱作珍.吊舱激光测距/目标指示分析系统激光器改进及调试结果.电光与控制，1996，61(1):30-351996，61(1):30一35 [13]..KARE J T ，MITLITSKY F ，WEIS B ERG A. Preliminary Demonstration of Power Beaming with Non-Coherent Laser Diode Arrays[R].ADA362586,1999 [14].STICKLEY C M, WEEKS A R .CRIOL Support to ISTEF IV-Coherent laser Radar[R].ADA319225, 1996.[15]. STICKLEY C M, WEEKS A R . CREOL Support to ISTEF IV - Coherent Laser Radar[R]. ADA319225, 1996.6。
关于智能小车的毕业设计方向
关于智能小车的毕业设计方向引言随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，智能小车已经成为了科技领域的热门话题之一。
智能小车能够利用各种传感器和智能算法实现自主导航、避障、自动驾驶等功能，具有广泛的应用前景。
选择智能小车作为毕业设计方向，不仅能够结合电子、计算机、控制等多个学科知识，还能够深入研究未来智能交通和智能制造等领域，具有很大的学术和实践意义。
一、智能小车的主要研究内容1. 感知与识别技术智能小车需要通过各种传感器获取周围环境的信息，包括图像识别、激光雷达、超声波等。
设计一种高效的多传感器数据融合算法，对复杂环境进行实时感知和识别，是智能小车的重要研究内容。
2. 路径规划与决策控制基于感知数据和地图信息，智能小车需要具备自主的路径规划和决策控制能力，能够根据交通状态、道路条件等因素进行合理路径选择和行驶决策，因此设计高效的路径规划和决策控制算法是智能小车研究的重点方向。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能小车领域的核心技术之一，包括环境建模、定位导航、目标跟踪等。
设计一种高可靠性、高精度的自动驾驶系统，实现在不同场景下的自动驾驶功能，是智能小车研究的重要方向。
二、毕业设计方向及研究内容1. 基于深度学习的视觉感知算法设计可以选择通过深度学习技术，设计一种高效的视觉感知算法，实现对复杂场景中的目标检测、目标跟踪等功能。
可以探索卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型在智能小车领域的应用，提高智能小车的感知识别性能。
2. 基于强化学习的路径规划与决策控制方法研究可以选择通过强化学习技术，设计一种智能小车路径规划与决策控制方法。
通过模拟智能小车在不同环境中学习和优化行为策略，提高智能小车的智能化水平。
3. 智能小车仿真平台的设计及验证可以选择设计一种智能小车的仿真平台，包括环境建模、传感器仿真、算法验证等功能。
通过仿真平台验证智能小车的感知、规划、控制算法，提高智能小车研究的可靠性和实用性。
结语智能小车作为未来智能交通和智能制造的重要载体，具有广阔的发展前景。
基于水下二自由度云台的目标跟踪系统的设计与实现
基于水下二自由度云台的目标跟踪系统的设计与实现摘要：随着水下机器人技术的发展，目标跟踪系统的需求也越来越大。
本论文基于水下二自由度云台设计实现了一种水下目标跟踪系统。
该系统将水下目标的图像传感器与控制器通过串行接口连接，并通过PID控制算法实现云台的水平和垂直方向的控制。
在目标跟踪算法方面，本论文采用基于颜色的目标跟踪算法，并通过自适应阈值和整体平移来提高跟踪的准确性和稳定性。
实验结果表明，该系统可以实现高效准确的水下目标跟踪，适用于水下机器人自主搜索与定位任务。
关键词：水下机器人；目标跟踪；云台控制；颜色跟踪；自适应阈值1. 引言水下机器人技术在海洋研究、水下资源开发、海洋环境保护等领域具有广泛的应用前景。
在实际应用中，水下机器人需要完成一系列的任务，其中目标搜索和定位任务是其中之一。
目标搜索和定位任务要求水下机器人能够准确地跟踪水下目标，从而实现自主搜索和定位。
目标跟踪系统是水下机器人实现目标搜索和定位任务的核心模块之一。
目前，水下目标跟踪系统主要采用了视觉传感器和机械云台相结合的方式，其中云台控制是目标跟踪系统的核心部分。
本论文将基于水下二自由度云台进行控制，实现高效准确的水下目标跟踪系统。
2.1 系统原理水下目标跟踪系统由图像传感器、控制器和机械云台三部分组成。
其中，图像传感器负责采集水下目标的图像数据，控制器负责通过串行接口与图像传感器进行通信，机械云台则负责控制图像传感器的水平和垂直方向运动，从而实现目标跟踪的控制。
2.2 机械云台设计机械云台采用二自由度设计，可以实现水平和垂直方向的控制。
云台内部采用直流电机作为驱动，通过减速器控制云台转动角度。
同时，云台内部预留了串行通信接口，方便与控制器进行通信。
2.3 控制器设计控制器采用STM32F407芯片作为核心控制器，能够支持RS232/485、I2C、SPI、CAN等多种通信方式。
控制器通过串行接口连接图像传感器和机械云台，并通过PID控制算法实现云台的水平和垂直方向的控制。
声音定位跟踪系统毕业设计论文
目录目录第1章绪论 (1)1.1课题研究的目的与意义 (1)1.2课题研究的内容与要求 (2)1.3国内外发展状况 (3)1.3.1 国内智能机器人发展概况 (3)1.3.2 国外智能机器人发展概况 (4)1.4智能移动机器人的广泛应用 (7)1.5智能移动机器人的发展趋势展望 (8)第2章系统方案论证和比较 (12)2.1系统整体方案比较与选择 (12)2.1.1 误差信号判断方式的比较与选择 (13)2.1.2 接收器分布方式的比较与选择 (13)2.1.3 移动体运动方式的比较与选择 (13)2.2系统各模块选择与论证 (14)2.2.1 车体方案的选择 (14)2.2.2 电源种类方案的选择 (15)2.2.3 供电方式方案的选择 (15)2.2.4 主控器芯片方案的选择 (16)2.2.5 电机驱动方案的选择 (16)2.2.6 电机模块方案的选择 (17)2.2.7 声源与声音传感器方案的选择 (17)2.2.8 声音调理期间的选择 (18)2.3制导系统方案的理论计算 (19)2.3.1 误差信号的产生 (19)2.3.2 滤波电路的理论计算 (20)2.3.3 声源定位原理 (20)2.4驱动系统方案的理论计算 (21)2.4.1 电机运行速度理论计算 (21)2.4.2 控制理论的简单计算 (22)第3章系统硬件设计 (23)i吉林工程技术师范学院本科毕业论文设计3.1系统总体框图设计 (23)3.2系统各模块硬件设计 (24)3.2.1 控制器子系统硬件设计 (24)3.2.2 声音接受子系统硬件设计 (27)3.2.3 电机驱动子系统硬件设计 (29)3.2.4 发声系统硬件设计 (30)第4章系统软件设计 (33)4.1系统主程序流程图 (33)4.2系统各模块子程序流程图 (34)4.2.1 声源位置计算子程序流程图设计 (34)4.2.2 电机驱动子程序流程图设计 (35)4.2.3 光标示子程序流程图设计 (36)4.2.4 PWM算法子程序 (36)4.2.5 控制接收器的子程序流程图设计 (36)第5章测试方案与测试结果 (38)5.1测试方案 (38)5.1.1 测试仪器 (38)5.1.2 测试数据 (39)5.2测试结果与误差分析 (40)5.2.1 测试结果分析 (40)5.2.2 误差分析 (40)附录 (41)致谢 (47)ii第1章绪论第1章绪论随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展, 使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高。
激光发射接收系统设计原理
上海磐川光电科技有限公司激光发射接收系统（激光发射接受）设计原理激光发射接收系统（激光发射接受器）1.产品概述：激光发射接收系统器或称激光发射接收器由两部分组成，一是激光发射模块，二是激光接收模块。
（如图所示）激光发射器结果特定频率的调制，发射出一条准直极细的激光光束，通过特定波长的激光光电传感器接收到光信号，通过光电转换电路将光信号转换成电信号输出。
2. 产品特点性能参数：✧激光准直度高，方向性好；✧光束细规则，精确度高；✧接收灵敏度高，响应速度快；✧信号输出接口灵活。
接收到的信号可与通讯标准的信号/工业标准电压匹配；✧功耗低；电源要求低，低压直流即可；✧使用寿命长；✧可控距离长；✧体积小，安装方便灵活；性能参数：Optical and Electrical Characteristics参数符号数值单位激光功率（Optical power）P5-100mW光束发散度 Divergence RMS)<1mrad电源电压 Power Voltage U5/12DCV工作电流 Op. Current I<40/<100mA有效距离eff.distance L0-1/1-1000m调制频率modulate f范围内可选MHz响应灵敏度R50 us工作温度Temperature To-10~50 oC3．设计原理3.1 连续型激光器发射接收模块结构框图:光功率转电压输出恒功率激光发射器激光探测器通断逻辑信号输出3.2 激光器发射接收模块详细电路图解：3.2.1 激光发射部分：（激光器驱动发射）该电路激光编码调制采用集成芯片硬件实现，8地址4数据编码。
1-8是地址，10-13数据脚。
调整Rosc决定振荡频率；14管脚TE是发射使能端，低电平发射有效。
激光发射驱动电路（在激光器中），是APC（自动功率控制）电路驱动，保证激光二极管光功率输出稳定。
3.2.2 激光接收部分：（激光接收、放大检波及解调解码输出）其中，R1=4.7Ω, R2=220KΩ接收探测器3DU接收红光波段灵敏度高，响应速度快，响应速度5us~30us；采用集成接收模块进行检波放大输出对应U3解调解码芯片，8地址4数据解码输出，1-8是地址，10-13数据脚；地址设置必须和发射地址一致，则数据位可以接收到发射端的数据的高电平信号，对应数据管脚输出高电平，当发射结束后，高电平随之消失。
基于红外线的目标跟踪与无线测温系统
基于红外线的目标跟踪与无线测温系统摘要该系统以单片机 AT89C51 为基础，对红外和无线测温系统进行控制、设计和自动跟踪。
该系统主要由红外目标跟踪部分和温度测量和无线传输两部分组成。
红外探测和控制是本系统设计的关键部分，主要由单片机微机、电气机构和光敏元件三部分组成，作为控制中心，电气机构是使感光元件和羽毛的激光上下，找到点光源，元件敏感检测点光源的位置，白炽灯200w 部分的无线温度测量可以显示模拟实时热源的温度。
这样的无线系统会给人们的生活带来无限的便捷。
关键词：AT89C51 红外跟踪无线测温无线通信ABSTRACTThis system takes AT89C51 single chip microcomputer as the control core, designs and makes infrared automatic tracking and wireless temperature measurement system. The system is mainly composed of two parts, the infrared target tracking part and the wireless temperature measurement and transmission part. Infrared detection and control is the key design part of this system, it is mainly composed of single-chip microcomputer, electric mechanism, and related photosensitive components, single-chip microcomputer as a control center, the role of the electric mechanism is to make photosensitive elements and laser pens up and down, in order to find point light source, photosensitive components to detect the location of point light source; 200W incandescent The wireless temperature measurement part can display the temperature of the simulated heat source in real time. Such a wireless system will bring unlimited convenience to people's lives.Key Words: AT89C51InfraredTracking Wireless Temperature Measurement Wireless Communication目录绪论 (1)第一章控制系统方案设计 (3)1.1系统设计要求 (3)1.2 方案选择与论证 (3)1.2.1主控芯片的选择与论证 (4)1.2.2温度传感器模块方案的选择与论证 (4)1.2.3电机控制模块 (4)1.2.4调节功率部分 (4)1.2.5无线通信部分 (5)1.2.6电机驱动方案的选择与论证 (5)1.2.7显示部分方案 (5)1.2.8 键盘输入模块方案的选择与论证 (5)第二章控制系统硬件设计 (7)2.1 单片机最小系统的设计 (7)2.2显示模块 (8)2.3电机驱动模块 (10)2.4 红外线采集模块 (12)2.5 A/D转换模块 (13)2.6 无线通信模块 (15)2.7 初始位置检测电路 (16)2.8 声光报警电路 (17)2.9 温度传感器电路 (18)2.10 键盘模块 (20)2.11 D/A转换模块 (22)2.12 电灯功率调整模块 (23)2.13 微型打印机模块 (24)第三章控制系统软件设计 (27)3.1 A端程序流程图 (27)3.2 B端程序流程图 (28)结论 (29)参考文献 (30)致谢 (31)绪论随着科技的不断发展，无线系统已经应用到世界的各个角落，无线通信也早已问世，设计一个无线系统应用到现实生活中显得尤为重要。
《基于深度学习的多目标跟踪关联模型设计》
《基于深度学习的多目标跟踪关联模型设计》一、引言随着深度学习技术的飞速发展，多目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的重要研究方向。
多目标跟踪是指在视频序列中同时对多个目标进行检测、跟踪和关联的过程。
这一过程在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于深度学习的多目标跟踪关联模型设计，旨在提高多目标跟踪的准确性和实时性。
二、相关技术背景2.1 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从原始数据中自动提取特征并进行预测或分类的任务。
在多目标跟踪领域，深度学习能够有效地提取目标的特征信息，从而提高跟踪的准确性和稳定性。
2.2 多目标跟踪多目标跟踪是对视频序列中多个目标进行检测、跟踪和关联的过程。
这一过程需要解决目标检测、目标关联和轨迹预测等问题。
其中，目标关联是多目标跟踪的核心问题之一，需要设计有效的算法来提高关联的准确性和实时性。
三、模型设计3.1 模型架构本模型采用基于深度学习的多阶段架构，包括目标检测、特征提取、目标关联和轨迹预测等模块。
首先，通过深度神经网络对视频帧进行目标检测，提取出多个目标的特征信息。
然后，利用特征提取模块对目标特征进行进一步处理，提取出更具有区分性的特征信息。
接着，通过目标关联模块对不同帧中的目标进行关联，形成目标的轨迹信息。
最后，通过轨迹预测模块对目标的未来轨迹进行预测，为后续的决策和控制提供支持。
3.2 目标检测目标检测是多目标跟踪的基础，本文采用基于深度学习的目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）对视频帧进行目标检测。
通过训练深度神经网络模型，实现对目标的快速准确检测，并提取出目标的特征信息。
3.3 特征提取特征提取是提高多目标跟踪准确性的关键步骤。
本文采用基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法，对目标特征进行进一步处理和提取。
通过训练深度神经网络模型，实现对目标特征的自动学习和提取，从而得到更具有区分性的特征信息。