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Arduino Mega 2560的可用功率，无需求助于Extern Supply
1简介人类机器人是一个基于人体的机器人，其整体外观。感知，处理和行动以众所周知的拟人形式体现，以模仿人体和经验的物理，认知和社会层面的某些子集。在一般的类人动物机器人中，有一个躯干，有一个头部，两个手臂和两条腿，尽管某些形式的人形机器人可能仅对腰部的一部分建模。一些类人形机器人也可能有“脸”，带有“眼睛”和“嘴”。类人生物的定义与“具有人类特征”一样简单。有许多公司出于教育或娱乐目的生产类人动物机器人。Robotis是其中之一。在本文期间，我们主要使用它们的bioloid综合机器人。每个类型机器人都有其微控制器单元，能够操纵伺服器并管理其他员工。主要目标是用一个通用的开源微控制器来控制机器人，该机器人可以以合理的价格获得。该决定是Arduino Mega 2560。
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。
使用Arduino开发车辆盲点传感器以避免停车事故
摘要 - 背景：随着道路上的汽车数量的增加，与停车有关的事件已引起了人们的关注。盲区，或驾驶员不可见的汽车周围地区，在这些事件中起着重要作用。用技术解决这些盲点可能会大大提高交通安全。目标：使用Arduino微控制器，本研究试图创建低成本，可靠的盲点监测系统。认识到相邻的障碍旨在帮助驾驶员停车，并减少与停车有关的事故的可能性。方法：方法论：文章包括使用Arduino Nano作为主要CPU创建CAR盲点检测系统。该系统将超声传感器与红外传感器结合在一起，以提高精度。该方法使用基于阈值的逻辑进行对象识别，从而大大降低了误报。这些传感器的数据通过蓝牙模块传输，允许实时监视。结果：在多个停车环境中进行了广泛的测试之后，盲点检测系统显示出一致可靠的识别和警告相邻障碍。很明显，它可以显着改善交通和停车安全。结论：建议的基于Arduino的盲点传感器系统具有成本效益，可定制且有效地改善停车安全性。结合当前的汽车技术，它有望提高驾驶安全性，并为DIY爱好者提供了进一步发展的平台。
基于Arduino的低成本电池容量测量工具
ACS712是基于Hall效应原理的多功能电流传感器。它旨在通过检测携带电流的导体周围产生的磁场来测量交流电流（AC）和直流（DC）。传感器的输出是与测量电流成比例的线性电压，提供了一种简单有效的方法来监视各种电子电路中的电流流量。该模块通常包括一个精确的模拟转换器（ADC），该转换器将模拟输出电压转换为数字值，该值可以由微控制器（例如Arduino）轻松处理。通过读取ADC的数字值，微控制器可以计算相应的电流值并执行进一步的计算，例如功率测量。
使用 Arduino 和 Neurosky Mindwave EEG 根据年龄和性别评估大脑注意力水平
心智[4]、提高自闭症儿童的注意力[5]、评估儿童的注意力水平[8]等。另一方面，Arduino 设备（一块带有微控制器的板，可以读取传感器并允许构建数字和交互式设备）已用于教育 [6]、改善成人和残疾人的生活质量 [7]、开发火灾报警系统 [8] 等。这项研究的目标是整合两种设备，Arduino 和 Neurosky MindWave EEG，以测量使用者的注意力水平。收集到的数据存储在电子表格中，并根据注意力值实时生成线条图，以获得根据每个配置文件的模式。本文在第二部分展示了相关工作，在第三部分展示了应用的方法，在第四部分展示了项目的开发和从不同样本中获得的统计数据，在第五部分展示了结果和讨论，最后是结论。
基于Arduino的智能汽车避免系统
自动驾驶汽车导航目前正在吸引大量的研究兴趣。设计基于Arduino的智能汽车避免系统的设计包括使用超声波传感器来检测障碍物并控制汽车的运动。该系统的设计和开发用于在自动遥控器中运行，以避免障碍和减少碰撞。本文使用Arduino微控制器和超声传感器介绍了智能汽车避免系统的原型开发。研究方法通过使用超声传感器来检测障碍物，发出声波并测量波动所花费的时间来运行。arduino微控制器充当系统的控制单元，可实时分析传感器数据并控制汽车的运动。arduino微控制器处理数据并计算障碍物的距离。根据计算的距离调整汽车的方向和速度，以避免碰撞。拟议的系统旨在提供一种具有成本效益，高效且可靠的避免障碍系统，该系统可用于各种应用，例如机器人技术和自动化车辆。系统的成功取决于传感器数据的准确性以及用于驱动汽车穿过环境的控制算法的有效性。总体而言，基于Arduino的智能汽车避免避免系统的设计是机器人技术的有趣且创新的应用。关键字：Arduino微控制器，超声传感器，伺服电机，机器人，避免障碍1.0简介
嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
使用ESP8266和Arduino IoT Cloud Platform
至关重要的是要确保电池在电动和混合动力汽车中的寿命，以巩固其在市场上的地位。监视电池组的寿命，容量和健康已成为用户的主要问题。电力和混合动力汽车电池的正常功能和长期耐用性取决于准确评估其性能。在这项研究中，使用NCR18650pf 3300mAh 3.7 V Li-ion电池创建了一个6S电池模块，该电池越来越多地用于电动和混合系统中。在500个电荷隔离周期内收集电池模块的电池电压，电流和表面温度数据。获得了电荷分配概况，可保留的容量变化率以及电池的健康和充电状态。收集的数据显示了文献中记录的预期电荷放电概况的预期减少。达到500个充电周期后，与初始状态相比，电池模块的可维护能力降低了70％，这表明电池模块已达到其寿命的终结。使用Arduino IoT云系统开发了一个程序，该程序基于电荷分配概况和可持续的容量变化数据从电池特性获得。根据收集的传感器数据进行处理，对电池健康的预测和状态进行处理，并以允许最终用户可视化的方式传输到界面。因此，获得了可以在锂离子电池组上提供物联网通信的成功模块。电池SOC，SOH，温度，充电电流和端子电压数据通过Arduino IoT云平台显示在移动应用程序中，并在日常使用电池模块的情况下使用ESP8266 Arduino卡。多亏了开发的模块，只要连接到互联网，就可以远程监视锂离子电池组的预期寿命。