資料介紹
描述
介紹
“無人機”一詞通常指任何無人駕駛飛機。這些飛行器有時被稱為“無人機”(UAV),可以執(zhí)行從軍事行動到包裹遞送等一系列令人印象深刻的任務(wù)。無人機可以像飛機一樣大,也可以像手掌一樣小。最初為軍事和航空航天行業(yè)開發(fā)的無人機因其帶來的安全性和效率的提高而成為主流。這些機器人無人機在沒有飛行員的情況下運行并具有不同程度的自主性。無人機的自主性水平可以范圍從遠程駕駛(人類控制其運動)到高級自主,這意味著它依賴于傳感器和探測器系統(tǒng)來計算其運動。
由于無人機可以遠程控制,并且可以在不同的距離和高度飛行,因此它們是承擔(dān)世界上一些最艱巨工作的理想人選。他們可以在颶風(fēng)過后協(xié)助尋找幸存者,在恐怖局勢期間讓執(zhí)法部門和軍隊密切關(guān)注天空,并在地球上一些最極端的氣候條件下推進科學(xué)研究。無人機甚至進入了我們的家,成為業(yè)余愛好者的娛樂和攝影師的重要工具。
無人機有多種用途:
- 軍隊
- 送貨
- 緊急救援
- 外太空
- 野生動物和歷史保護
- 藥物
- 攝影等
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動機
這個項目背后的主要動機是我對探索小型無人機的各種控制方案的好奇心。《微型無人機語音控制系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)》一文講述了無線電、GCS、手勢、語音、操縱桿、PC、FPV和自主等各種無人機控制方法。在論文Design and Development of an Android Application for Voice Control of Micro Unmanned Aerial Vehicles 中,觀察到無線電和手勢無人機控制方法的態(tài)勢感知處于中等水平,而語音控制方法的態(tài)勢感知水平較高。在這個項目中,我們將研究基于 IMU 傳感器的手勢控制,稍后我們將進行語音控制和其他高級控制。
該項目的動機還源于需要在低成本可移植和可擴展的嵌入式平臺中實現(xiàn)這些不同的控制方法,該平臺具有邊緣計算,而不依賴于外部資源的工作。
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方法
。無人機的最長飛行時間為 13 分鐘。這款令人難以置信的小型無人機可放在您的手掌中,僅重約 80 克(包括螺旋槳和電池)。您可以通過 Tello 應(yīng)用程序或連接到 Tello 應(yīng)用程序的受支持藍牙遙控器直接控制 Tello。該無人機可通過 Python、C++、Scratch 和 DroneBlocks 進行編程。
。
- 。
- 電子防抖:是
為項目準備 Tello DroneTello 無人機 SDK提供了有關(guān)如何通過 Tello 命令對無人機進行編程以完成任務(wù)的大量信息,但在功能上有所限制。Tello SDK 通過 Wi-Fi UDP 端口連接飛行器,用戶可以通過文本命令控制飛行器。我們使用 Wi-Fi 在 Tello 和 M5Stack 模塊之間建立連接。開機后,Tello 充當軟 AP Wi-Fi (192.168.10.1) 通過端口 8889 接受命令。
Tello SDK 包括三種基本命令類型。
控制命令 (xxx)
如果命令成功,則返回“ok”。
如果命令失敗,則返回“錯誤”或信息性結(jié)果代碼。
Set Command (xxx a) 設(shè)置新的子參數(shù)值
如果命令成功,則返回“ok”。
如果命令失敗,則返回“錯誤”或信息性結(jié)果代碼。
讀取命令 (xxx?)
返回子參數(shù)的當前值。
盡管 Tello 非常靈活,我們可以通過許多不同的軸來控制無人機,但在這個項目中,我們將使用以下命令。
- 起飛:自動起飛。
- 土地:自動著陸。
- up x:上升到“x”厘米。
- down x :下降到“x”厘米。
- left x:向左飛行“x”厘米。
- right x :向右飛行“x”厘米。
- forward x:向前飛“x”厘米。
- back x :向后飛“x”厘米。
全套命令請參考SDK 。
作為一項安全功能,如果 15 秒內(nèi)沒有命令,Tello 將自動著陸。
Tello API
由于我們使用 Arduino 作為平臺,我們需要一個 API 可以將我們的命令轉(zhuǎn)換為 UDP 數(shù)據(jù)包以使用 Arduino 程序發(fā)送。TelloArduino是一個 Arduino 庫,用于通過 ESP32 模塊控制 DJI Tello。如 SDK 文檔中所述,此庫通過 UDP 發(fā)送命令來控制 Tello。
- 單擊“
DOWNLOAD ZIP
”按鈕。- 將“tello”文件夾放在您的 Arduino 草圖文件夾/庫/文件夾中。現(xiàn)在重新啟動 IDE。
- 在您的 Arduino IDE 中,轉(zhuǎn)到 Sketch > Include Library > 選擇“tello”以將此庫包含在您的草圖中。
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M5Stack 消防模塊
M5Stack FIRE是M5Stack開發(fā)套件之一,提供9軸IMU傳感器(6軸姿態(tài)加速度測量+3軸磁測量)、16M Flash + 4M PSRAM、增強型Base、更大電池等。帶IMU姿態(tài)傳感器,您可以在很多情況下應(yīng)用此套件,例如檢測加速度、角度和軌跡。您可以制作運動數(shù)據(jù)采集器、3D 遠程手勢控制器等相關(guān)產(chǎn)品。它是一種模塊化、可堆疊、可擴展的便攜式設(shè)備,采用 ESP-32 內(nèi)核,使其開源、低成本、全功能功能,便于開發(fā)人員處理新產(chǎn)品開發(fā)的各個階段,包括電路設(shè)計、PCB設(shè)計、軟件、模具設(shè)計和生產(chǎn)。
M5Stack FIRE 開發(fā)套件?M5Stack Fire 帶有三個可分離的部分。頂部有處理器、芯片、插座、2.4G天線、ESP32、電源管理IC、液晶屏等接口組件。
M5Stack FIRE 組件?中間部分稱為 M5GO 底座,提供鋰電池、M-BUS 插座、LED 燈條和另外三個 GROVE 端口。底部是充電表,可以通過 POGO 引腳連接到 M5GO 底座。
M5Stack 消防棧?M5Stack開發(fā)板效率高,覆蓋工業(yè)級機箱和基于ESP32的開發(fā)板。它集成了 Wi-Fi 和藍牙模塊,并包含一個雙核和 16MB 的 SPI 閃存。結(jié)合 30 多個 M5Stack 可堆疊模塊、40 多個可擴展單元和不同級別的程序語言,您可以在很短的時間內(nèi)創(chuàng)建和驗證您的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
它支持使用 Arduino、帶有 UIFlow 的 Blockly 語言、Micropython 進行編程。
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為項目準備 M5StackFIRE
Download Arduino IDE
- 打開瀏覽器,訪問 Arduino 的官方網(wǎng)站。
- 根據(jù)您的操作系統(tǒng)下載并安裝版本。
Install ESP32 Boards Manager
- 打開 Arduino IDE,然后導(dǎo)航到 File -> Preferences -> Settings
?
- 將以下 ESP32 Boards Manager URL 添加到 Additional Boards Manager:https ://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
?
- 點擊確定
- 導(dǎo)航到工具-> 板:-> 板管理器
?
- 在 Boards Manager 窗口中搜索 ESP32,然后單擊 Install
?
Install M5Stack Library
- 打開 Arduino IDE,然后選擇 Sketch->Include Library->Manage Libraries
?
- 搜索 M5Stack 并安裝
?對于 Windows 機器,需要安裝額外的USB 轉(zhuǎn)串口驅(qū)動程序。
Arduino port Configuration
- 選擇正確的板、波特率和串行端口。
?
- 設(shè)置完成后,您可以嘗試示例草圖以驗證一切是否正常。
?
- 點擊上傳,將代碼刷入設(shè)備
?
- 成功刷寫后,M5Stack 模塊將在其顯示屏以及 Arduino 串行監(jiān)視器上顯示相應(yīng)的輸出。
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手勢控制方式
手勢命令為了使用 M5Stack 模塊控制我們的 Tello 無人機,我們將使用手勢檢測。6 種基本手勢被考慮用于控制(怠速、起飛/著陸、前進、后退、左、右)。
Idle
模塊不移動時不發(fā)出任何命令。
Takeoff/Land
?如圖所示,通過上下移動模塊來發(fā)出起飛或著陸命令。
Forward
?如圖所示,通過將模塊向前移動和傾斜來發(fā)出前進命令。
Back
?如圖所示,通過向后移動和傾斜模塊來發(fā)出向后命令。
Left
?如圖所示,通過向左移動和傾斜模塊來發(fā)出左命令。
Right
?如圖所示,通過向右移動和傾斜模塊來發(fā)出向右命令。
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使用加速度計識別各種手勢?加速器看起來像是一些大型電子設(shè)備(例如我們的智能手機)的簡單電路。盡管外觀不起眼,但加速度計由許多不同的部分組成,并以多種方式工作,其中兩種是壓電效應(yīng)和電容傳感器。
壓電效應(yīng)是加速度計最常見的形式,它使用由于加速力而受到壓力的微觀晶體結(jié)構(gòu)。這些晶體從應(yīng)力中產(chǎn)生電壓,加速度計解釋電壓以確定速度和方向。
?電容加速度計感測位于設(shè)備旁邊的微結(jié)構(gòu)之間的電容變化。如果加速力移動這些結(jié)構(gòu)之一,則電容會發(fā)生變化,加速度計會將電容轉(zhuǎn)換為電壓以進行解釋。
?典型的加速度計由多個軸組成,其中兩個用于確定大多數(shù)二維運動,第三個用于 3D 定位。大多數(shù)智能手機通常使用三軸模型,而汽車僅使用兩軸來確定撞擊時刻。這些設(shè)備的靈敏度非常高,因為它們旨在測量甚至非常微小的加速度變化。加速度計越靈敏,就越容易測量加速度。
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使用邊緣脈沖的手勢識別
在Edge Impulse Studio的幫助下,我們將使用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建在微控制器上運行的手勢識別系統(tǒng)。
為項目準備 Edge Impulse Studio
- 登錄https://www.edgeimpulse.com/
- 單擊創(chuàng)建項目。
?
- 提供項目名稱并單擊創(chuàng)建。
?
- 從左側(cè)菜單轉(zhuǎn)到“設(shè)備”選項卡,然后選擇“連接新設(shè)備”。
?
- 您將看到各種設(shè)備選項。
?
- 為簡單起見,讓我們連接我們的智能手機設(shè)備。由于所有現(xiàn)代智能手機都有板載加速度計,因此很容易。
- 接下來,您將獲得一個二維碼和一個鏈接,以允許從您的智能手機收集數(shù)據(jù)。
?
- 掃描此二維碼或通過您的智能手機設(shè)備打開鏈接。
?
- 通過智能手機打開鏈接后,智能手機將顯示在“設(shè)備”部分。
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數(shù)據(jù)采集為了為我們的機器學(xué)習(xí)模型收集數(shù)據(jù),我們將使用智能手機上的 3 軸加速度計傳感器。
- 將智能手機連接到 Edge Impulse 后,轉(zhuǎn)到“
Data Acquisition
”選項卡。從 中選擇我們
phone
的device
,給出標簽(讓我們從“空閑”開始),Sample length
of10000
(10s),Sensor
asaccelerometer
和 Frequency
of62.5Hz
。?
- 點擊“
Start Sampling
”開始采樣設(shè)置的樣本長度。?
- 大約兩秒鐘后,設(shè)備應(yīng)完成采樣并將文件上傳回 Edge Impulse。采樣后,數(shù)據(jù)將出現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集中。
- 您會在工作室的“ ”下看到一個新行。
Collected data
- 當您單擊它時,您現(xiàn)在會看到繪制的原始數(shù)據(jù)。由于開發(fā)板上的加速度計有三個軸,您會注意到三個不同的線,每個軸一個。
?
- 重復(fù)此過程以收集盡可能多的樣本。
- 對其他標簽起飛/降落、向前、向后、向左和向右重復(fù)此操作。
- 確保對動作進行變化。例如,同時進行慢速和快速運動,并稍微改變板的方向。您永遠不會知道您的用戶將如何使用該設(shè)備。
- 收集到足夠的數(shù)據(jù)后,它們將顯示在同一選項卡下。
?
- 單擊每個數(shù)據(jù)行以查看其 10 秒樣本長度的原始值圖。
Idle
?
takeoff/land
?
forward
?
back
?
left
?
right
?
- 現(xiàn)在我們有足夠的數(shù)據(jù),我們需要將數(shù)據(jù)拆分為a
training dataset
和atest dataset.
- 不用擔(dān)心。Edge Impulse Studio 也為我們提供了便利。
- 前往“
Dashboard section
”并向下滾動至“Danger Zone
”。- 點擊“
Rebalance datasheet
”,自動將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練和測試,比例為 80/20。?
- 現(xiàn)在我們已經(jīng)獲取并設(shè)置了我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以供進一步處理。
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手勢模型訓(xùn)練由于我們已經(jīng)獲取了所有數(shù)據(jù),是時候訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以適應(yīng)手勢模型了,Edge Impulse 使我們無需編寫任何代碼就可以更輕松地生成模型。
有了訓(xùn)練集,我們就可以設(shè)計一個沖動。脈沖獲取原始數(shù)據(jù),在較小的窗口中對其進行切片,使用信號處理模塊提取特征,然后使用學(xué)習(xí)模塊對新數(shù)據(jù)進行分類。信號處理模塊總是為相同的輸入返回相同的值,用于使原始數(shù)據(jù)更易于處理,而學(xué)習(xí)模塊則從過去的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。
- 轉(zhuǎn)到“
Impulse Design
”選項卡。- 我們已經(jīng)
Time series data
為我們填充了該部分。?
- 選擇(2s) 中的 a 和
window size
中的a 。2000
window increase
80ms
- 現(xiàn)在單擊
Add a processing block
并選擇Spectral Analysis
。- 參數(shù)將為我們自動填充。
- 此模塊應(yīng)用濾波器,對信號執(zhí)行頻譜分析,并提取頻率和頻譜功率數(shù)據(jù)。
?
- 現(xiàn)在單擊添加學(xué)習(xí)塊并選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Keras)。
- 參數(shù)將為我們自動填充。
- 該塊采用這些光譜特征并學(xué)習(xí)區(qū)分六個(空閑、起飛、前進、后退、左、右)類。
?
- 該
Output features
塊將具有我們獲得的所有標簽。- 現(xiàn)在單擊
Save Impulse
以保存配置。?
- 前往
Spectral Features
標簽。- 這將在屏幕頂部顯示原始數(shù)據(jù)(您可以通過下拉菜單選擇其他文件),并通過右側(cè)的圖表顯示信號處理的結(jié)果。
?
- 對于光譜特征塊,您將看到以下圖表:
After filter
- 應(yīng)用低通濾波器后的信號。這將消除噪音。
Frequency domain
- 信號重復(fù)的頻率(例如,每秒移動一個波將在 1 Hz 處顯示一個峰值)。
Spectral power
- 在每個頻率進入信號的功率量。?
- 一個好的信號處理模塊會為相似的數(shù)據(jù)產(chǎn)生相似的結(jié)果。如果您移動滑動窗口(在原始數(shù)據(jù)圖表上),圖表應(yīng)該保持相似。
- 此外,當我們切換到具有相同標簽的另一個文件時,您應(yīng)該會看到類似的圖表,即使設(shè)備的方向不同。
- 單擊
Save parameters
。這會將您發(fā)送到Feature generation
屏幕。?
- 在這里,我們將在窗口中拆分所有原始數(shù)據(jù)(基于窗口大小和在創(chuàng)建脈沖步驟中選擇的窗口增加)并在所有這些窗口上應(yīng)用光譜特征塊。
- 單擊
Generate features
。?
- 將
Feature explorer
加載。這是針對所有生成的窗口的所有提取特征的圖。- 您可以使用此圖表來比較您的完整數(shù)據(jù)集。例如,通過繪制 X 軸上第一個峰的高度與 Y 軸上 0.5 Hz 和 1 Hz 之間的頻譜功率。
- 一個好的經(jīng)驗法則是,如果您可以在多個軸上直觀地分離數(shù)據(jù),那么機器學(xué)習(xí)模型也將能夠做到這一點。
?
- 對于我們的數(shù)據(jù)集,特征數(shù)據(jù)或多或少是分開的,這是一個好兆頭。如果您的功能重疊,最好獲取更多數(shù)據(jù)。
- 該頁面還顯示了預(yù)期的設(shè)備性能以及用于計算特征的處理時間和峰值 RAM 使用率。
?處理完所有數(shù)據(jù)后,就該開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組算法,松散地模仿人腦,旨在識別模式。我們在這里訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)將信號處理數(shù)據(jù)作為輸入,并嘗試將其映射到四個類之一。
那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何知道要預(yù)測什么?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層神經(jīng)元組成,所有神經(jīng)元相互連接,每個連接都有一個權(quán)重。輸入層中的一個這樣的神經(jīng)元將是 X 軸的第一個峰值的高度(來自信號處理塊),而輸出層中的一個這樣的神經(jīng)元將是
takeoff
(其中一個類)。在定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,所有這些連接都是隨機初始化的,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將進行隨機預(yù)測。在訓(xùn)練期間,我們?nèi)缓螳@取所有原始數(shù)據(jù),要求網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測,然后根據(jù)結(jié)果對權(quán)重進行微小的更改(這就是標記原始數(shù)據(jù)很重要的原因)。這樣,經(jīng)過多次迭代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會學(xué)習(xí);并且最終將在預(yù)測新數(shù)據(jù)方面變得更好。
- 前往
NN classifier
標簽。?
- 設(shè)置
Number of training cycles
為80
、 和。Learning rate
_ _ 您可以使用這些值來調(diào)整訓(xùn)練模型的準確性。0.0005
Minimum confidence rating
0.60
- 暫時將其他參數(shù)保留為默認值,然后單擊
Start training
。- 現(xiàn)在該
Training Output
部分被填充。?
- 它顯示了網(wǎng)絡(luò)的準確性和混淆矩陣。該矩陣顯示了網(wǎng)絡(luò)何時做出正確和不正確的決定。你看到了,
idle
并且takeoff
相對容易預(yù)測。- 它還顯示了此模型的預(yù)期設(shè)備性能。
- 現(xiàn)在我們已經(jīng)生成了模型,我們需要對其進行測試。
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手勢模型測試
- 前往
Model Testing
標簽。我們可以在這里看到我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。單擊
Classify all
。?
- 這將使用模型未知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成模型驗證結(jié)果。我們可以看到,我們訓(xùn)練的模型能夠以 74.70% 的準確率進行分類,考慮到在訓(xùn)練部分提供給模型的少量訓(xùn)練數(shù)據(jù),這是相當不錯的。
- 它還顯示了錯誤預(yù)測的標簽。
- 通過檢查這些結(jié)果
Feature explorer
,我們可以了解哪些標簽被錯誤分類,并使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來重新訓(xùn)練我們的模型,以便更好地分類這些數(shù)據(jù)。- 您還可以通過選項卡對來自智能手機的數(shù)據(jù)進行實時分類
Live classification
。您的設(shè)備應(yīng)在 下顯示為在線Classify new data
。將“樣本長度”設(shè)置為 2000
(2 秒),單擊Start sampling
,然后開始做動作。- 之后,您將獲得有關(guān)網(wǎng)絡(luò)認為您所做的事情的完整報告。
?
- 現(xiàn)在我們已經(jīng)訓(xùn)練和測試了我們的模型,讓我們將它部署到我們的 M5Stack 模塊中。
?
- 構(gòu)建完成后,系統(tǒng)會提示您下載庫 zip 文件。
- 將 zip 文件保存到我們的項目目錄中。
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界面
現(xiàn)在我們已經(jīng)準備好我們的無人機、M5Stack 模塊和手勢模型,讓我們在代碼中將所有內(nèi)容連接在一起。
本項目教程的部分提供了完整的接口代碼。
Code
將代碼刷入 M5Stack 模塊。
對于用戶交互:
- 我們使用 M5Stack 上的 TFT 屏幕來顯示 wifi 連接狀態(tài)和手勢檢測狀態(tài)。
- 長按 M5Stack 模塊上的按鈕 A 啟用手勢控制,長按按鈕 B 禁用它。
- 移動 M5Stack 模塊以做出各種手勢。
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測試
現(xiàn)在讓我們測試一下手勢控制,看看它的效果如何。
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結(jié)論
盡管推理引擎無法準確地進行左右分類,但總體表現(xiàn)令人滿意。此外,在某些情況下,需要多次應(yīng)用手勢命令才能進行檢測和分類。
我們相信這些問題可以通過添加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并使模型更加靈活來得到更好的解決。
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接下來是什么 !!
- 使用更多測試數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型以實現(xiàn)更準確的分類。
- 描述檢測到的手勢的音頻反饋。
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參考
https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2018-4231
https://dl-cdn.ryzerobotics.com/downloads/Tello/Tello%20SDK%202.0%20User%20Guide.pdf
https://store.dji.com/product/tello
https://github.com/akshayvernekar/telloArduino
https://docs.m5stack.com/en/quick_start/m5core/m5stack_core_get_started_Arduino_Windows
https://www.arduino.cc/reference/en/libraries/m5stack/
https://shop.m5stack.com/products/fire-iot-development-kit?variant=16804798169178
https://docs.edgeimpulse.com/docs/continuous-motion-recognition
- 基于M5Stick-V和M5Stack的辦公桌機器人助手
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- 帶M5Stack的工廠監(jiān)控系統(tǒng)
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