XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于Arduino的太阳能跟踪，带有智能路灯
1 jyothishmathi技术与科学学院ECE系副教授，Karimnagar 2，3,4,5,6 B.Tech最终学生，ECE系学生，Jyothishmathi技术与科学学院，
研究工作“嵌入了Arduino Nicla视觉的AI”
研究工作“与Arduino Nicla Vision嵌入了AI”背景为“技术系统中的Ki”的一部分，将提供许多AI加速的嵌入式板。这包括初始调试，包括必要外围的结构，为为该平台开发AI模型的必要软件环境以及第一个AI应用程序的实现。作为这项工作的一部分，将使用供专业使用的Arduino Nicla Vision（https://docs.arduino.cc/hardware/nicla Vision/）使用。这将在第一个计算机视觉算法中实现。要求
使用 Arduino 的手势控制机器人 - IJRASET
摘要：本文介绍了一种使用 Arduino 的手势控制机器人，可以通过简单的手势进行控制。根据人的手部运动，加速度计开始移动。它基于加速度计的 3 轴，机器人向前、后、左、右四个方向移动。为了感测人体运动，我们使用红外传感器，其范围是人体 790nm 波长。这种类型的机器人广泛应用于军事应用、工业机器人、建筑领域。在这样的领域，通过开关或遥控器操作机器非常危险且复杂，有时操作员可能会感到困惑，因此引入了这个新概念，通过手部运动来控制机器，同时控制机器人。关键词：Arduino 技术、手势、加速度计、红外传感器。
使用 ARDUINO UNO 的智能轮椅 - IJSRMS
对于肢体残疾的人，我们开发了语音和手势控制轮椅。残疾人或老年人可以使用这项技术。该系统使用语音和手势。在语音系统中，我们使用前进、后退、左转、右转、停止等命令。我们识别了语音，成功识别率为 99.03% 到 98.3%，我们还使用手势控制轮椅的移动，为此我们使用加速度计传感器。加速度计直接连接到微控制器，微控制器连接到编码器 IC（HT12E），该 IC 连接到 RF 发射器模块，以无线方式传输数据。电机收到信号后将相应地运行。该系统的目的是通过语音和手势实现轮椅的方向控制。
使用 Arduino 和超低功耗微控制器上的 TensorFlow Lite 进行机器学习
尽管出版商和作者已尽最大努力确保本作品中包含的信息和说明准确无误，但出版商和作者对错误或遗漏不承担任何责任，包括但不限于因使用或依赖本作品而造成的损害的责任。使用本作品中包含的信息和说明的风险由您自行承担。如果本作品包含或描述的任何代码示例或其他技术受开源许可或他人的知识产权约束，您有责任确保您对其的使用符合此类许可和/或权利。
基于Arduino Uno
摘要随着人们对全球变暖的意识，对清洁燃料和能源的需求正在增加，因此，电动汽车和混合动力汽车的趋势稳定。排放深度（DOD），温度和充电算法都对电池性能产生影响。使用Arduino，本研究试图对电池的电压和电流水平进行测量。铅酸电池能够为广泛的应用供电。他们很容易找到，负担得起，并为与之相关的任何事物提供了很多力量。不幸的是，如果未监控电荷，电池最终将用光电源。需要额外的电池电流和电池电压才能找到电池的充电。可以根据电池的输出电压确定电池的大致电荷。该项目总结了有关电池健康监测系统的许多研究。电动汽车在现代世界中越来越受欢迎，与之相关的技术也在发展中，因为它是研究最多的主题之一。电动汽车是环保的，有助于减少空气和噪声污染。我们可以观察到过热是电动汽车的大问题。因此，要解决它，需要研究和开发可用于控制电动电动电动电池温度的系统。使用DHT-11传感器，我们正在设计该型号，该型号将在电池高于超过超过的值时冷却电池，并使用Arduino和冷却风扇确定。1。这些车辆称为电动汽车（EV）。关键字：电气`车辆，直流电动机，监视系统，充电系统充电系统，热控制。介绍现在，电池供电的车辆正在越来越受欢迎，这主要是由于其环境友好的性质。在电动汽车中正在进行大量研究，以使其现实并安全地用于现实世界中。一个非常重要的部分，也称为电动车辆的心脏是电池管理系统（BMS）。电池管理系统是用于监视电池不同方面的中央单元，该电池用于电动汽车或任何电动系统（例如电荷状态（SOC），温度，电压和电流咆哮等）。该项目基于电动汽车的监测温度和实施纠正措施维护电池
使用ESP8266＆arduino
该项目旨在使用ESP8266微控制器和Arduino IoT Cloud创建电池监视系统。该系统旨在满足即时电池健康监测的关键需求，尤其是在需要不间断电源的应用中，例如太阳能，电动汽车和便携式电子设备。所提出的系统使用ESP8266，这是一种低成本，启用Wi-Fi的微控制器，用于数据采集和传输。它使用适当的传感器记录电池参数，例如电压，电流和温度。然后通过Wi-Fi连接处理接收到的数据并安全地发送到Arduino IoT云平台。Arduino IoT Cloud是一个强大的平台，用于远程监视和控制连接的设备。它为用户提供易于使用的接口，以检测电池问题，设置警报并在任何异常或问题时接收通知。用户可以使用此电池状态监视器监视电池的健康和状态。快速了解电池的性能，以及时维护和预防故障。该项目有助于基于物联网创建有效的管理解决方案，并根据电池电量提高系统的可靠性。
基于Arduino及其应用的数字过滤器设计
数字信号处理的目的是在数字系统上执行，而不是使用模拟电路的操作。以这种方式，它基于软件执行相同的任务，而无需电子材料或更换。此方法可确保设计简单且可升级。例如，一个用RC元素制成的模拟滤镜，有必要更改材料以更改过滤器的截止频率。但是，如果要在数字过滤中执行相同的操作，则只能更改过滤系数。尽管数字过滤器具有优势，但在许多领域（例如扬声器柜中的交叉电路）都使用了模拟过滤器。过滤器是将所需信号传输到输出的系统，并抑制了不希望的信号。在滤波器设计中，如果使用的材料是用r，c或l等元素制成的，则将其定义为模拟滤波器。如果在PC或微处理器等数字环境中进行过滤，则称为数字过滤器。实现了各种过滤器设计。在设计中，关键字是截止频率，这意味着决策点。低通滤波器（LPF）是允许低于切割频率的频率值通过的过滤器，并抑制高于切割频率的频率。高通滤波器（HPF）是允许将频率传输到输出的频率，而不是低于切割频率的频率。带通滤波器（BPF）具有两个截止点。此滤波器在两个切断频率之间传输频率值，并降低了其他频率。带挡过滤器（BSF）阻止了两个截止频率之间的频率并转移
基于Arduino的车辆事故检测和警报... -IJRPR
1。Shrivastava，S。和Sharma，R。（2019）。使用Arduino实时车辆事故检测和警报系统。ijaret。2。Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。 GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。int。J.电子工程。res。3。Kumar，N。和Singh，P。（2021）。使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。ijirset 4。Bhardwaj，R。和Chauhan，A。（2018）。车辆基于传感器的事故检测系统。J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. Comp。应用。5。Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Gupta，A。和Patel，N。（2019）。使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。ijesa。6。Singh，M。和Verma，D。（2022）。使用AI和Arduino进行高级事故检测。J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. AI Res。安全技术。7。Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。int。J.安全工程。8。Desai，T。和Pillai，R。（2021）。基于Arduino的自动事故检测系统。conf。电气工程中的创新。9。Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。ijacsa。10。Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。物联网和AI在事故检测中。智能移动技术。J.
基于Arduino的机器人太阳能汽车和蓝牙-IJRPR
农业是印度人口的主要收入来源，占该国总人口的近60％。农民根据环境和可用资源来开展自己的领域，并种植不同的农作物。满足了如此庞大的人口对食物的高需求。农民应使用大量农药来增加粮食生产。在传统的手动农药喷涂操作中，农药液体完全暴露于工作环境中，这会对人体造成巨大伤害，如果农药在喷涂过程中与农民接触，可能会导致皮肤癌和哮喘。增加了进入食物链的农药喷涂可能会影响消费者的健康。因此，我们设计了一种自动机器人系统，当检测到昆虫解决上述问题时，该机器人系统可以喷洒大量的杀虫剂。这不仅使农民免于威胁生命的疾病和身体问题，而且由于使用了禁止的农药而为他节省了钱。因此，农民帮助该国的经济发展。使用这种类型的机器人减少了喷洒农药液体所需的时间，并将有助于在任何季节或状况下减少框架上的工作负载。当然，这个想法将加速他们的公司以达到新的高度，并变得更加有利可图。我们的机器人的实施在很大程度上取决于农民的意识，我们认为由于其众多好处，我们认为这将很容易产生。拟议的目标是在化学喷涂等作物活动期间提高农民的安全性。肥料和农药。该研究表明了它在农业工程，电气工程，电子工程领域的相关性。电信工程，机电一体化工程，环境工程。生物医学工程。机械工程等检测和跟踪移动对象用作计算机视觉应用程序的低级功能，例如视频监视，机器人技术，身份验证系统，通过手势通过用户接口以及MPEG4图像压缩的阶段，如前所述。第二部分的其余部分涵盖了文献综述的简要概述，第三部分涵盖了拟议的系统和机器人的操作，第四节涵盖了结果，优势及其含义。在各个领域的应用。最后，V和VI节包括结论和未来的工作领域，呈现了拟议系统的含义。