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Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
使用Arduino和Matlab检测心脏异常...
使用Arduino和Matlab 1 JVD Rama Charan，2 B. Venkatesh，3 D. Bhavani Goud，4 D. P. Satish Kumar 123名学生，4 HOD电子和传播工程系Ace工程学院，Medchal-501301抽象心脏病已成为一个重要的问题，在过去的几十年中，许多人因它们而死亡。统计数据证明，心血管疾病是导致人类死亡的最大疾病之一。由于多种冠状动脉疾病，风湿性，脑血管心脏病等几种冠状动脉疾病，每年大约有1790万人死亡。证明，上述死亡人数的三分之一主要是由于心肌梗死的70岁以下。对心脏异常的检测是医疗保健中的关键任务，可以早期诊断和及时干预。此摘要提出了一种利用Arduino和Matlab检测心脏异常的新方法。提出的系统将低成本和多功能的Arduino平台与MATLAB的强大数据处理能力相结合，为医疗保健从业者提供有效且可访问的解决方案。该系统涉及使用基于Arduino的传感器获得心电图（ECG）信号。这些传感器捕获了心脏产生的电信号，并将其转换为数字数据进行分析。然后使用信号处理技术在MATLAB中处理并在MATLAB中进行分析。在MATLAB中，预处理ECG信号以消除噪声和伪影，从而提高了数据质量。拟议的Arduino和基于MATLAB的系统提供了几个优点，包括成本效益，便携性和易用性。它可以实时监测和早期发现心脏异常，从而赋予医疗保健提供者有价值的诊断信息。未来的工作可以专注于扩展系统的功能，提高准确性，并结合其他生理参数，以增强整体诊断性能。
使用Arduino和...
摘要 - 整个地板清洁机器人分为几个部分，即由超声传感器，电动机屏蔽L298，Arduino Uno Microcontroller，Servo和DC电机组成。当Arduino Uno微控制器作为距离检测器和DC电动机作为机器人驱动器处理超声波电机时，此工具可以工作，然后DC电机由电动机屏蔽L298驱动。当超声波传感器检测到其前面的障碍物时，机器人将自动寻找不是地板清洁机器人障碍的方向。已经确定了传感器上的距离值，即，当超声传感器读取的距离低于15 cm时。测试超声传感器距离值的结果发现了发生的不同条件。在> 15厘米的距离内，获得了用于道路地板清洁的原型清洁机器人的状况，而距离<15 cm的距离，街道地板清洁机器人原型的状态已停止。
基于Arduino的脑肿瘤检测和治疗...
摘要：脑肿瘤是一个重大的医疗问题，它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像（MRI）扫描和卷积神经网络（CNN）提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤，基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案，可能会改善患者的预后。关键字：卷积神经网络（CNN）；脑肿瘤； Arduino uno；激光治疗；红外疗法； Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时，准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下，诸如磁共振成像（MRI）和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统，该系统利用MRI扫描的力量，卷积神经网络（CNNS）以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成：基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法，我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类，系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号，该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法，可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法，最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中，人工智能，医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理，我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献，提供有前途的解决方案，将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
使用 ARDUINO 的基于物联网的气体泄漏系统
物联网 (IoT) 旨在通过提供有或没有人工干预的路径来自动化世界的生活，这将使比我们遇到的更大或更小的任务自动化。由于物联网 (IoT) 旨在简化工作，因此使用安全性来加强现有的安全标准也是切实可行的。物联网并没有忽视每个项目的基本目标。在开放或封闭的情况下，气体泄漏可能很严重。虽然传统的气体检测系统无噪音且准确，但它们在警告人们泄漏方面没有意识到一些关键方面。因此，我们为工业和社会建立了实施，它将检测气体泄漏并监测气体可用性。警报技术包括向适用命令发送消息以及分析传感器读数数据的能力。如今，气体泄漏和检测是我们日常生活中的主要问题。液化石油气非常易燃，对人和财产都构成风险。为了避免此类事故，人们付出了大量努力来开发可靠的气体泄漏检测系统。我们的重要目标是向该地区的家庭推荐一种包括气体泄漏检测硬件的气体检测仪。它可以监测工作场所空气中的危险化学物质，也可以在家庭中使用，通过 LCD 发出警报并向已记录的电话号码发送消息。
生物发光混凝土的文献综述研究使用Arduino
摘要 - 本文提出了一个由Arduino提供动力的智能真空吸尘器，其中包含三个关键特征：自动化，遥控和语音激活。自动化清洁模式利用超声传感器进行障碍物检测和导航，从而使设备可以独立运行。遥控功能使用户能够通过移动应用程序指导真空吸尘器的运动。语音控制集成允许通过简单的口头命令进行免提操作。结合了这些功能，这款基于Arduino的Smart Vacuum Cleaner提供了一种多功能且用户友好的解决方案，可满足现代家庭清洁需求。清洁房屋和周围环境在忙碌的时间表中更加艰巨。当前，有一些真空吸尘器需要人类处理它们。因此，迫切需要实施无人干预的真空吸尘器。在该项目中实施了一种有效清洁所需区域的方法。通过使用这种真空吸尘器，可以清洁危险的地方，从而降低人类的风险。这是通过实现自主系统来实现的。使用了带有真空吸尘器的RC汽车。该系统附着超声波传感器，有助于避免桌子，椅子和墙壁等大障碍。通过通过该传感器测量距离，汽车采取了障碍物和汽车之间距离更大的方向，从而避免了与障碍物的碰撞。整个系统都是使用电池操作的。
基于 Arduino 的高效能源存储系统使用...
太阳能和风能逆变器具有 220 V 输入、PV 输入、电池输入、风能输入和交流输出。逆变器是该系统的核心，以其高效率和可靠性而闻名。电池也包含在该设置中。太阳能电池板和风能输出以及逆变器/电池的输入由充电控制器管理。它可以从 PV 和风能源、电池或同时为负载提供电力。太阳能电池板和风能以及充电控制器、电池和逆变器将用于该系统发电。我们将为电网提供和利用电力。即使目前没有制造，该项目也被视为成功。除了我们的项目外，我们还有一个负载电压、太阳能电压、风能电压和电池充电监控系统，可以在显示屏上查看。微控制器不断检查传感器的输出。
与Arduino一起对教师的混合与在线学习的挑战
摘要：本文提供了使用Arduino的混合学习与完整在线学习课程的比较分析。该研究的目的是找出哪种教学方法使学生对学习电子和编程的基础更加满意。直到COVID-19大流行之前，教学才在计算机教室里进行，在团队中基于项目的学习，而所有教材都将上传到Moodle电子课程。在Arduino项目中混合学习的优点是通过做学生的合作和同伴学习，通过他的直接反馈和支持来积极学习。缺点是完成Arduino项目的有限时间，需要足够数量的Arduino套件，硬件故障的可能性以及学生团队成员的不均匀贡献。由于在COVID-19大流行期间向完全在线教学的过渡，选择了基于Autodesk Tinkercad Circuits Web的软件。该软件提供了一个虚拟Arduino模拟器，用于创建，编程和测试Arduino电路以及管理虚拟教室。Arduino在线学习的优点是，个别学生的努力和动力，避免电子组件失败以及由于错误而减少的挫败感。缺点是技术问题，沟通问题，例如与老师和彼此之间缺乏直接接触，以及缺乏实践技能的发展。如今，使用演示工具和学习管理系统（LMS）不足以补充传统教学。尽管如此，对两代信息学学生的研究（n = 72）表明，他们对Arduino项目的在线学习比混合学习更为满意，并且这种差异在统计学上是显着的（t（70）= 3.91; p <0.01）。因此，Tinkercad电路可以用作常规课程中的教育工具，以使学习电子和编程的基础知识更加有趣和成功。关键字：在线学习，Arduino，Tinkercad，虚拟教室，学习满意度介绍，尽管数字学习工具和平台已经存在了几十年，但它们已成为Covid-19-19-19大流行后教育中必不可少的一部分。为教师使用电子学习的主要挑战是需要设计充分利用技术和电子空间并积极吸引学生学习的课程。为了在在线学习中取得最佳成果，有必要重组教学过程并使用不同的教学方法。因此，教师可能需要技术，教学和组织支持以及额外的时间来开发教材并提供课程（Elshami等，2021）。电子学习通过支持学生，教师和通过技术学习内容之间的多种互动，从而从传统的教学方法转变。同样重要的是沟通工具和社区，使学生可以与老师彼此讨论并分享他们的问题，想法，想法和结果。同时，在线学习有一些缺点。完全在线学习可以为学生提供灵活而移动的学习，确保内容24/7的可用性，使学生可以跟踪自己的进度并提供个性化的学习。学生可能会因为社会接触降低，缺乏数字技能，缺乏自律和动力丧失或技术和互联网访问问题而挣扎。老师经常担心学生身份认同和在线测试中作弊（牛顿，2020年）。一些研究表明，接受面对面和在线课程作弊的学生的比例是
使用Arduino组合的机器人手臂喂养系统...
I.引言辅助机器人操纵器（ARM）可以为四肢瘫痪者提供更多独立性。但是，这些设备的界面受其限制的约束。帕金森氏病是一种神经系统疾病，随着时间的流逝会变得恶化，其特征是多巴胺能神经元和典型运动症状的丧失。帕金森氏病（PD）是一种复杂的疾病，具有运动和非运动方面，可能具有挑战性。Bradykinesia，震颤，僵硬，步态冻结，失衡，姿势不规则，显微照片肌张力障碍以及言语和吞咽困难只是其中的一些症状[1-3]。提供了机器人护理系统功能的概述，其中包括娱乐和与看护人，朋友和家人保持联系的能力。这些发现强调了老年人面临的最典型挑战，应该是未来研究的重点。生态系统是开放的，独立开发人员可以大大提高机器人护理系统的能力和潜力[4]。像物联网（IoT）和机器人技术这样的技术必须在个人和社会层面上解决，以改善生活质量。创建了“机器人事物互联网”一词，以描述如何将机器人技术纳入物联网方案，桥接研究社区[5-6]。