摘要:自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究行业和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些车辆能够在没有人工干预的情况下通过交通方式感知周围,导航和驾驶自己的道路。换句话说,它们可以从一个位置转移到另一个位置,而无需人类互动。在本文中,提出了自动驾驶汽车系统原型。该车辆能够感知其周围环境,并通过交通和其他障碍(例如人和交通信号灯)自行上路。也就是说,车辆能够驾驶和检测道路信号,并相应地做出决定,是继续还是转弯。所提出的系统使用Raspberry Pi微控制器和超声传感器来检测车辆前面的任何物体,障碍物或行人,并测量距离。此外,覆盆子Pi摄像头连接到Raspberry Pi,以不断拍摄道路的照片。这些图片将由Raspberry Pi微控制器分析。车辆能够安全到达目的地。已经设计和实施了自动驾驶汽车原型。对Porotype自动驾驶汽车系统进行了测试和执行。关键字:自动驾驶汽车,覆盆子PI,超声波传感器,信号检测,Raspberry Pi摄像机的介绍,随着技术的发展,制造业也正朝着自动化发展。车辆自动化实际上正在改变行业的概念(Al-Smadi&Msallam,2022)。自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些汽车能够在没有人工干预的情况下通过交通方式吸引周围,导航和驱动自己(Szikora&Madarász,2017; Pawar等,2021)。换句话说,自动驾驶汽车是那些可以从一个位置转移到另一个位置而无需人类互动的汽车。随着每个国家 /地区迅速增加的车辆数量,道路每天都在增加交通事故的数量。这些事故中有许多是由于人类错误。这些事故的一些常见原因是在开车时使用手机,此外还有几种车内娱乐设备。根据研究(Ondruša等,2020),预计由于自动驾驶汽车,事故将在2040年下降至80%。这种期望的原因是因为自动驾驶汽车将有可能减少交通碰撞和控制速度限制。目前,自动驾驶汽车已经在几个没有任何人类投入的国家实施(Shetty等,2019)。Tesla Motors Inc.Tesla Motors Inc.
扩散限制聚集(DLA)由于其简单性和在诸如纳米和微粒聚集等物理学中的广泛应用而引起了很多关注。在这项研究中,DLA的算法用Python编写。Python的Turtle库用于在计算机监视器上生长时绘制骨料。该算法在Raspberry Pi上运行。为DLA模拟创建了便宜的便携式介质。将两个不同的选项放在算法中。第一个路径不允许主粒子在碰撞后转动骨料外。但是,第二个允许骨料内外的主要粒子的渗透。通过算法获得由500-2000个主要颗粒组成的球形树突结构。这些结构的分形维度约为1.68。发现其孔隙率低于50%。还计算出回旋半径。除了科学研究之外,还提供了使用这些树突结构的算法艺术的例子。©2023 DPU保留所有权利。关键字:扩散限制聚合;随机步行;分形维度;孔隙率;覆盆子pi;算法艺术
摘要 - 能够在没有人工干预的情况下运行的车辆的出现彻底改变了汽车行业,从而提供了更安全,更有效的运输系统的前景。现在有几天,事故正在增加,并且没有特定的道路安全程序。在这个项目中,我们提出了一个在Raspberry Pi平台,自动驾驶汽车,车道检测,功能上实施的自动驾驶系统。系统使用覆盆子Pi,与PI配对,相机模块可以轻松捕获图像视频以实时捕获和处理。车道检测,以检测道路上的车道标记,从而使车辆能够在车道内保持并安全行驶。拟议的系统旨在提供全面的自动驾驶解决方案,该解决方案可以在低成本硬件和轻量级深度学习模型上实施,从而使其可用于研究,教育和原型设计。该系统展示了自动驾驶汽车的潜力,旨在在其自己的现实环境中安全,智能地导航。关键字 - 自动驾驶,Raspberry Pi,车道检测,实时系统,开放式简历。
•源自美国的国内食品。鼓励购买当地的密歇根州种植食品。•完整,切割,新鲜,冷冻,罐头或干燥的食物。•示例:切成薄片的胡椒,切碎的胡萝卜硬币,南瓜泥,切成丁的西红柿,新鲜苹果,冷冻桃子,玉米罐头,干樱桃。•乳制品,例如牛奶,货架稳定的牛奶,奶酪和酸奶。调味的牛奶和酸奶是可以接受的,大豆和奶油奶酪也可以接受。•苹果,蓝莓,樱桃,葡萄,桃子,梨,覆盆子,新鲜,冷冻或罐装状态以及100%果汁等水果。这包括未饮用的苹果酱。•新鲜,冷冻或罐装状态和100%果汁中的西兰花,胡萝卜,豌豆,生菜等蔬菜。•谷物,例如面食,大米,玉米,燕麦或全麦面粉。•全部,碎片或地面的动物产品,例如鸡胸肉,火鸡/火腿熟食肉,火鸡/牛肉,鸡蛋,硬煮鸡蛋和罐装海鲜。•豆类,例如鹰嘴豆罐头,肾脏豆,黑豆和小扁豆。
图2。适应性的光学设置(A)照明系统(顶部)和管镜(底部)。灯由1 W白色的LED提供,该LED可以单独使用或带有磁连接的冷凝器。也可以添加RGB LED环以提供Darkfield照明。显微镜使用标准显微镜镜头,该镜头通过3D打印的管镜安装在覆盆子Pi HQ摄像机上。管镜包括一个光学双线,用于场校正。(b)使用40倍物镜镜头和不同的照明方式示例图像。tardigrade仅用LED(左上),冷凝器(右上角),Darkfield投影仪完全(左下)(左下)或一半的投影仪进行照明,或者是斜胶带的一半,以进行扩散(即克里斯蒂安森照明或伪动物;右下)。(c)使用带有和不带F50双重透镜的40倍物镜镜头获得的图像质量进行比较。没有冷凝器光(通常用于低放大倍数),不需要多余的镜头。使用冷凝器(右下角)时,可以实现图像质量的实质性提高。
摘要。本文描述了自动水下车辆的控制系统的设计Edysys1。与远程操作的车辆(ROV)相比,一辆无人驾驶的水下车辆是一种无人驾驶的且自行的水下船只,可以独立运行,并执行几项分配给它的任务,该任务通常被束缚在船上或其他系泊的水车上。自主水下车辆的控制系统的智能设计是一个积极的研究领域,赋予对自治的需求和智能系统满足此类需求的能力。一个控制系统是用Raspberry Pi 4计算机设计为主控制单元的。通过车辆采集数据采集的各种子系统和传感器由Raspberry Pi 4控制,该覆盆子PI 4具有配置的机器人操作系统(ROS)。使用Python编程语言配置控制每个传感器的必要智能。此后,相关的python脚本在ROS框架中作为节点实现。通过调用ROS中的相关节点,通过ROS环境中的设计系统获得了各种感觉数据值。还实现了通过洛拉的成功沟通。
摘要 - 本文介绍了具有交通标志检测和识别功能的自动电动汽车(EV)的设计和实施。该系统是围绕Raspberry Pi微控制器构建的,该覆盆子Pi微控制器控制车辆的操作,处理传感器数据并管理电源分配。关键组件包括用于推进的直流电动机,用于充电的发电机,用于交通符号检测的相机以及用于避免障碍物的超声波传感器。主电池为车辆提供动力,并通过发电机为辅助电池充电。当主电池的电压下降以下时,系统会自动切换以使用辅助电池进行推进,并将发电机充电切换为主电池。通过在Raspberry Pi上运行的图像处理算法来实现流量标志检测,该算法分析了相机捕获的图像以识别和解释流量标志。该系统还结合了一个超声波传感器,以检测障碍并确保安全导航。提议的系统通过利用自动充电功能和高级传感器技术来提高安全性和性能关键词,为自动驾驶汽车提供了可持续和高效的解决方案 -
VEGETABLES, HERBS & FRUITS GROWN ON THE DODDINGTON ESTATE Artichoke, asparagus, aubergine, beetroot, borlotti beans, broad beans, butternut squash, carrots, cauliflower, celeriac, chicory, chillies, courgettes, cucamelon, cucumbers, early season potatoes, fennel, French beans, heritage tomatoes, kale,韭菜,猎人,摩row,芥末叶,新土豆,帕克木,南瓜,南瓜,紫色发芽西兰花,红利,萝卜,萝卜,火箭,啤酒,豆类,菠菜,菠菜,春季洋葱,洋葱,洋葱,南瓜,甜味,甜味,甜味,苹果,the亵,the亵,the亵,thm,樱桃,樱桃,cher虫木瓜,覆盆子,红加仑,大黄,野生康科德葡萄,亚历山大,海湾月桂树,筛子,细香葱,香菜,香菜,玉米花,茴香,茴香,薰衣草,百里香,百里香,爱情,玛乔拉姆,marjoram,mint,mint,nasturtium,nasturtium,nasturtium,oregano,sage,sage,sage,rosemary,rosemary,rosemary,rosemary,野生大蒜和野生大蒜和野生大蒜和野生大蒜和野生大蒜和野生大蒜和野生大蒜和野生网。
摘要。BlackBerry是属于酒渣鼻科家族的最重要的水果物种之一,由于具有广泛的适应能力,可以在不同的环境中生长。尽管它起源于欧洲,但如今,大多数常见品种都有北美的起源。此外,在过去25年中的扩展,尤其是在欧洲和美国,黑莓已成为草莓,蓝莓和覆盆子之后的新鲜浆果市场的第四个浆果。黑莓水果富含维生素,多酚,矿物质和抗氧化剂,尤其是食道精酸和常规。许多研究证明,高营养成分对预防各种疾病的人类健康具有积极影响。它在新鲜和加工的市场中具有重要位置。可以使用冷冻水果,例如冰淇淋,果汁,果酱,果酱,蛋糕和甜产品。黑莓育种研究已经进行了100多年,以提高产量和水果质量,无刺甘蔗,改善疾病昆虫的耐药性以及甘蔗的管理和原烷基果实。体外繁殖是将新品种迅速引入市场并提供与传统方法相比提供无疾病的种植材料的替代方法。这项研究的目的是总结黑莓传播方法在体外条件下。关键词:Rubus Fruticosus,BlackBerry,体外繁殖
Palakkad,喀拉拉邦-678557摘要:对于印度铁路公司来说,铁路的裂缝可能是一个严重的安全问题,印度铁路公司是世界上最大的铁路网络之一。由于季节性的变化,可以在铁轨中发展裂缝,这会导致轨道收缩和扩展。Iourrailbot提出了使用Raspberry Pi和Arduino uno的铁路轨道裂纹检测系统,以有效地监视轨道完整性。铁路事故的增加频率强调了可靠的检测方法的需求,以识别铁路基础设施中的裂缝和缺陷。我们的系统采用了一系列传感器,包括超声波和红外传感器,连接到Arduino Uno进行实时数据收集。Raspberry Pi处理了这些数据,实现了机器学习算法来分析模式并检测指示潜在裂纹的异常。该系统旨在提供即时警报,允许及时维护并降低事故的风险。这种创新的解决方案旨在提高铁路安全性和运营效率,从而确保更可靠的运输网络。关键字:铁路轨道,裂缝检测,安全问题,印度铁路,季节性变化,轨道完整性铁路机器人,覆盆子PI,Arduino UNO