实现凸轮同步必须先建立凸轮曲线工艺对象(TO_Cam),凸轮曲线的好坏直接影响到凸轮同步的效果。可以使用TIA博途内置的凸轮编辑器编辑建立凸轮曲线,也可以通过编程为凸轮曲线工艺对象写入数据,从而动态生成凸轮曲线。
如下图所示,假设该装置使用步进电机实现物体X的移动,系统要求物体X从A点出发,到B点停止,移动的时间越短越好且系统稳定。
提到高数,我们往往想到一棵高高的树上挂着很多人,没错今天我们就从运动控制应用工程师的角度去看一下我们眼里的高数。
随着互联网的不断发展,越来越多的人需要在国外访问各种网站,而在国外访问时,IP地址成为了一个非常重要的问题。
假设已经达到恒定速度,加速度为零,上述方程简单地变为F P = F R。将其乘以速度v,将推进力转换为推进功率P P。
小编现在待的公司是一家提供云仿真软件的公司(远算科技),虽然这种形式的软件产品十分便利,价格还十分低廉,但是由于业内并不太了解,因此经常需要去接触制造类企业……因此我不得不经常乘坐高铁……
机器人的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划,在此过程中,位置可以通过三维矢量唯一表示,因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划,而对于姿态的规划,由于姿态表示的方法不唯一,因此会衍生出多种姿态规划方式。但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值,其相应的规划算法具有通用性。
加速度计能够测量加速度、倾斜、振动或冲击,因此适用于从可穿戴健身装置到工业平台稳定系统的广泛应用。市场上有成百上千的加速度计器件可供选择,其成本和性能各不相同。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制,此威胁被认为是低风险的:首先,与麦克风不同,运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号,因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器;第二个限制来自常识,即由于200Hz的采样上限,这些传感器只能捕获语音信号的窄带(85-100Hz)。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁,并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve,它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
注:本篇中的一些图采用横线放置,若观看不方便,可点击文章末尾的阅读原文跳转到网页版
Cache在大家最开始接触开发的时候应该就听过许多了,比如浏览器缓存、OS中的缓存、什么缓存一致性等等,各式各样的Cache,看起来各种高大上的样子,看着群里或者某乎的大佬们在不断的讨论或者推缓存相关的blog。 近期对于缓存相关研究了不少,自己也在试着写一个Cache中间件来研究下。过程中整理了一下,准备做成一个系列文章发一下,也希望大家给我多多指正。 在正式开始开始写缓存之前,当然是先研究领域内现有的一些Cache 相关的内容,作为一个引言。 后续分别从OS 中的缓存、JVM中的缓存、Web 应用中常见缓存、现有常作为独立缓存的Redis/MemCache、InnoDB中的存储引擎、浏览器中的缓存、分布式缓存的实现案例 进行对应的浅析及相应Cache设计主题的引入。下面先大体的介绍一下各个场景及实现方式,后续会独立推送对应的浅析文章。
今天我们将谈论最近的一个低延迟直播的作品。一个有趣的事实是,在 1969 年,一个来自月球表面的直播被数亿人观看,他们的延迟大约是 3 秒,50 年后,超级碗也有数百万的流媒体播放,但在这种情况下延迟超过 45 秒。然而,在过去几年中,低延迟在实施和标准化方面取得了很多进展,因此我们的处境要比几年前好得多。低延迟的主要驱动因素之一就是现场体育赛事。
声明 作者: 阿布 公众号独家授权 未经允许 禁止转载 github地址: https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行,运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块: 算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机,租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻,甚至超越时代定制平叛电脑,使用统计套利在不同市场进行对冲策略。 这是
某个项目使用的介质是 spinor, 其 bootloader 需要从 flash 中加载 os。
如果RabbitMQ队列中堆积着数据,且没有生产者往队列中放入数据,那么,每个消费者线程从队列中拿数据的速度差不多是1000/s多一点,这里只是从队列中取数据而后丢弃,不对数据进行逻辑处理。
首先在路径规划步骤中生成候选曲线,这是车辆可行驶的路径。使用成本函数对每条路径进行评估,该函数包含平滑度、安全性、与车道中心的偏离以及开发者想要考虑的其他任何因素。然后按成本对路径进行排名并选择成本最低的路径。
通过前面章节的学习,我们已经学会了直线和部分曲线运动,同时我们也学会了加速、减速、摩擦力等操作。那么动画还有什么需要深入研究下去的呢?当然有,那就是让动画更加平滑,更细滑。
质点:一个有质量的几何点,忽略其大小、形状及内部结构的影响,在空间只占据一个点的位置。它是对实际研究对象的简化,理想模型。
本文根据元盛报告《Trend Following Speed》整理,获取报告请在后台回复"speed“
三轴加速度计是一种惯性传感器,能够测量物体的比力,即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度计保持静止时,加速度计能够感知重力加速度,而整体加速度为零。在自由落体运动中,整体加速度就是重力加速度,但加速度计内部处于失重状态,而此时三轴加速度计输出为零。
1.在Velocity over Lifetime的Constant形式下,速度设置保持恒定。
这里的面积指的是FPGA的芯片资源,包括逻辑资源和I/O资源等;这里的速度指的是FPGA工作的最高频率(和DSP或者ARM不同,FPGA设计的工 作频率是不固定的,而是和设计本身的延迟紧密相连)。
相对于SINAMICS S120驱动异步交流电机,SINAMICS S120驱动同步电机的传动系统性能则能达到更高的静态和动态性能指标,因此,同步电机的驱动系统性能保证值为大家提供了一个指标性评价依据,同时也提供了必要的测量条件和测量方法.
摘要:本文基于dronekit在实体无人机上实现最基本的起飞和降落,测试了这一过程中速度的变化以及起落位置的偏移。
相信很多人都不知道内网、外网、宽带、带宽、流量、网速之间的区别与联系,今天小编给大家介绍一下,希望对大家能有所帮助!
很多人都不知道内网、外网、宽带、带宽、流量、网速之间的区别与联系,今天详细介绍一下。
随着现代生活质量提高,越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼,计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段,已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数,有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作,同时GPS精度对结果的干扰也比较大,本文提出一个新的测步方法,即通过设备上的加速器来计算步数,在不支持GPS的设备上也可正常工作,可用以与GPS互相配合测步,让应用的使用场景更加多样。
数控车床 F值是什么意思,数控车床的 F值指定的是 G代码 中的进给速度。实际加工时影响实际速度的因素非常多。对速度影响最大的主要是两个,一个是电机的加速度,一个是补差运算导致的速度降低。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段(即已知IRI真值的路段)上来回行驶对传感器进行标定,完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
上一期讲了声波的一些传播特性,本期讲一讲声波的起源。众所周知,振动产生噪声,也就是说声波是由振动引起的,那么自然就会提出一个问题——振动和噪声的关系问题。即在介质的某处,若已知质点的振动,如何推算和评估所产生的噪声,或已知某处的噪声如何得知该点的振动。 1 振动与噪声的定量换算 我们知道,描述振动的特征量包括频率、振动位移、振动速度和振动加速度;描述噪声的特征量包括频率、声压、声强和声功率以及反映声音响度的声压级、声强级、声功率级等声级指标,振动作为噪声之母,振动和因之引起的噪声的频率自然就是一样的,这是它们之间的“遗传代码” 是它们的DNA,工程实践中也经常会用噪声的频谱来分析寻找振动源,这个不用换算。这里主要讲的是振动速度、加速度和噪声的声压、声强之间的换算关系,现就平面声波做一介绍。 假设介质中存在一个无穷大平面的振动,我们可以把它看作是一个无穷大平面的活塞在往复运动(振动),其振动的频率为f,振动的位移随时间按正弦规律变化,就会在介质中产生一个平面声波,设声波沿x轴方向传播,其波动方程为: y=Y•sin(ωt-Kx) ⑴ 式中:y为在x处的质点振动位移;Y为振幅;x为质点位置;ω为振动角频率,ω=2πf=2π/T,T为振动的周期;系数K=2π/λ,λ为声波的波长。则声速: C=ω/K=λ•f ⑵ 而振动速度为: y′=Эy/Эt=ω•Y•cos(ωt-Kx) ⑶ 振动速度的幅值: Y′=ω•Y ⑷ 由⑵、⑷式可见,振动速度和声速是两码事,二者不能混淆。振动形成的压强(声压)为: p=-E•ΔV/V=-E•Эy/Эx ⑸ 式中:E为介质的弹性模量,即介质中的应力与应变之比 ,它是材料的固有参数;ΔV/V为介质因受压力的变化而产生的体积变化率,数值上ΔV/V=Эy/Эx。 将⑴式代入⑸式得: p=E•K•Y•cos(ωt-Kx) =Pm•cos(ωt-Kx) ⑹ 式中:Pm=E•K•Y为最大声压。 我们知道,声强为单位面积上的声功率,而功率等于力与速度乘积,即声强等于单位面积上的压力(声压)乘以质点的振动速度,即声强: i=p•y′ =ω•E•K•Y²•cos²(ωt-Kx) ⑺ 平均声强为: I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•ω•Pm²/(E•K) ⑻ 将声速C=(E/ρ)^(1/2)代入⑻式,得: I=(1/2)•Pm²/(ρ•C) = P²/(ρ•C) ⑼ 式中:P为声压的有效值,即方均根值;ρ为介质的密度;ρ•C为介质的声学特性阻抗,20℃下空气的ρ•C=408 kg/(m²•s)。 综合以上各式,可得无穷大平面声波声强与振动的关系为: I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•2πf•C•ρ•(2π/λ)•Y² =2ρCπ²f²Y² =816π²f²Y² ⑽ 由⑽式可见,无穷大平面声波的声强与振动速度(f•Y)的平方成正比,由于声强是指单位面积上的声功率,代表了声波传递的能量,这就得出了我们前面所说的,振动速度是反映伴振动的能量。需要特别强调一下,⑽式是基于无穷大平面振动推导得到的振动与噪声的关系,适用于平面型辐射器,例如:当电机的尺寸远大于声波波长时,就可以把电机看作是一个平面型辐射器。对于其它类型的声波辐射器(如中小型电机)不适用,需要进行一定的修正(后续文章会详述),但⑽式是基础,是一个非常重要的公式,希望宝宝们牢记,后面还会经常用到。 这样枯燥的推导可能宝宝们很难直观感受多大的振动能够引起多大的噪声,为此我们举个例子来直观感受一下: 设一个振幅为Y=10^(-10)米、f=1000Hz的振动,则可以引起的声强为: I=816•π²•1000²•10^(-20) =8.05*10^(-11) 瓦/米² 其声强级为: Li=10•lg[8.05*10^(-11)/10^(-12)]=19.05dB。 也就是说当空气的振幅为1/10纳米(相当于分子直径级别的振幅)时,就会产生19.05dB的噪声,人耳可以清晰地听到。对于电机机壳的振动,通常振幅在微米级,假设是1微米吧,如果频率仍然是1000Hz,那么产生的声强为8.05*10^(-3)瓦/米²,对应的声强级可达99dB(A),99分贝是个什么概念啊,大概是在歌舞厅距离音响1米处的噪声,达到了非常吵闹的环境级别,我国环境标准规定在这样的环境中,每天不得超过一刻到半个小时,否则经过二三十年的长期暴露,会严重损伤听觉!由此可见只要频率较高(中频),微小的振动都会引起强烈的噪声。 2 振动和噪声的关系 上面
运动控制传动系统是把电机的转矩通过机械传递到负载侧从而产生运动位移的系统。整个系统可以描述为通过有限刚性的弹性连接器件比如皮带、链条或者齿轮串联起来的,将多个机器部件的质量组合在一起的系统。可以为这样一个系统建立一个双质点振动器系统等效图,完整的运动传动系统,有很多这样的振动器串联起来。
过去,超级计算机主要用于军事,科学和航空航天等高端领域. 如今,超级计算机已进入平民时代中国计算机发展,与人们的生活密不可分. 随着中国第一台超级计算机“魔方”跻身世界前十名,中国逐渐成为超级计算机的强国. 超级计算机将更频繁地扮演平民的“行军”,进入家庭,促进公共服务设施,甚至帮助人们治愈目前无法治愈的疾病……
在 Android Studio 中,我们希望让你成为最高效的开发者。通过与开发者的讨论和调查,我们了解到缓慢的构建速度会降低生产力。
这是有关控制角色移动的教程系列的第11部分,也是最后一部分。它把我们毫无特色的球变成了滚动的球。
在两年之A前的帖子《FPGA实现高带宽NVMe SSD读写》中,我们实现了一个基于PS和PL端的高速NVMe SSD IP。这个IP在我们自己的系统中使用正常,但是由于该IP使用了PS端资源,在与其他应用系统集成时遇到了麻烦。为了保护自有的设计,需要独占PS端的一个ARM处理器,这使得该IP在与其他项目集成时,使用很不方便。除此以外,原方案IP写SSD硬盘的最大速度约为2.8GB/s,而PCIe Gen3条件下理论有效带宽为3.938GB/s,基于x86的PC测速一般为3.6GB/S,FPGA的实现方式与理论速度以及x86平台的速度存在一定的差距,因此希望进一步提高IP的硬盘的读写速率。
文章:Lidar with Velocity: Motion Distortion Correction of Point Clouds from Oscillating Scanning Lidars
在特征跟踪时,有一个重要的概念是数据关联(Data Association)。所谓数据关联,可以理解为:哪些数据是由同一个源产生?对于传统图像而言,我们可以计算特征的描述子,进行匹配从而确定图像中的哪些点是同一个特征。而对于事件相机而言,由于数据信息较少,很难进行数据关联,虽然也产生了事件相机的描述子DART(一种事件相机描述子——DART),但有很多不依赖描述子进行数据关联的方法。本推送介绍论文”Event-based Feature Tracking with Probabilistic Data Association”中的概率关联方法。
粒子群算法,顾名思义是仿生一大堆粒子的整体行为的一种启发式算法,谈到粒子群算法就不得不提到模拟鸟类群集行为的Boid模型
我们使用iftop对网卡的下载速度进行测定,以观测控速是否起到了应有的效果。不了解iftop的同学,可以点击这里。
文|彭博社 《速度与激情》系列重磅影片已经累计录得近14小时的总片长和40亿美元的总票房 《速度与激情8》将以一种观众已经为之疯狂、让片方赚得盆满钵满的语言继续讲述故事 到目前为止,《速度与激情》(F
在网络应用开发和系统监控中,监控上传和下载速度是非常重要的一项任务。通过实时监控网速,我们可以及时了解网络性能,并进行相应的优化和调整。本文将介绍如何使用Python来实现简单的网速监控功能。
贝塞尔曲线又叫贝兹曲线,在大学高数中一度让我非常头疼。前阵子练手写动画的时候,发现贝塞尔曲线可以应用于轨迹的绘制以及定义动画曲线。
这种种控制方式的特点是:控制简单、实现容易、价格较低,这种开环控制方式,负载位置对控制电路没有反馈。
根据国际市场研究公司的最新数据,发型 5G 网络性能在过去 12 个月中有了很大改善。实际测试显示 5G网络的下载和上传速度都达到了新的峰值。
软件环境:Python 3.7.0b4 一、选择排序 # 找出数组中的最小元素 def findSmallest(arr): # 存储最小的值 smallest = arr[0] # 存储最小元素的索引 smallest_index = 0 for i in range(1, len(arr)): if arr[i] < smallest: smallest_index = i smallest = arr[i] return smalle
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
而且,在不更改代码的情况下,具有TF32的A100与英伟达Volta相比,性能能够高出20倍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云