最新ST任务:动态倾角传感器和串口通讯协议开发

发布时间:2017-05-22 阅读量:1811 来源: 我爱方案网 作者:

任务名称:动态倾角传感器

任务酬金:10000元
任务属性:工业电子
发布地区:陕西西安

任务描述:

设计一种动态的倾角算法和软件,利用传感器内部的加速度和陀螺仪数据融合测量传感器的加速或减速的过程中的俯仰角和横滚角以及俯仰加速度和横滚加速度。

1、硬件要求:主控芯片STM32F103,传感器MPU6050。
2、在电路板加速或减速运动时,要求设计出底层软件测量出运动过程中的俯仰角和横滚角以及俯仰加速度和横滚加速度。
3、开发环境:KEIL,利用ST的库函数开发。
4、指标要求:倾角测量范围:±60°双轴,相应频率:0~400Hz,动态精度≤±0.5°, 静态精度≤±0.05°,延迟≤5ms。加速度测量范围:±2g , 角速度测量范围 ±250°/s,抗冲击:1000g@1ms。
硬件我司可以提供样机,要求交付算法和无封装的源代码,优先西安本地服务商。

任务详情>

任务名称:小原焊机ST系列【ST21C】完整的串口通讯协议 

任务酬金:5000元
任务属性:通信广电 

任务描述:
1.所有焊接参数的读取及相关参数的设置;
2.焊接电流、电压、通流比设置,实际焊接电流、焊接时间、电流步增状态及焊接报警内容的读取等;

请电话联系确认详细需求。

任务详情>

任务名称:STM32F407ZG文件操作,屏幕显示

任务酬金:5000元
任务属性:工业电子
发布地区:四川成都

任务描述:
硬件平台:STM32F407ZG
硬件外设:
1.3.6寸LCD
2.网口
3.USB host:支持U盘
4.NandFlash
5.Wi-Fi(可选)(串口或SDIO)
6.4*4键盘
7.Ext RAM
8.串口

软件支持:
1. 浏览U盘/nandflash 文件
2. 按键操作(非触摸)
3. 文件复制(U盘/NandFlash/SD卡)
4. 红外收发数据(串口红外头)
5. 网络配置(有线、WiFi)
6. 待机、唤醒

需要交付软件,需要两周左右完成。

任务详情>
相关资讯
美光Q4营收展望107亿美元超预期,AI存储需求引爆股价

美光科技(Micron Technology)于6月25日发布最新财报,其中对2024财年第四季度的业绩展望显著超越市场预期。公司预计第四财季营收将达约107亿美元,远高于华尔街分析师普遍预测的98.9亿美元。受此积极信号影响,美光股价在盘后交易时段应声上涨,凸显市场对其增长前景的强烈信心。

三星引入三星显示为XR头显供应OLEDoS,索尼独供格局生变

三星电子正计划调整其首款Android XR头显Project Moohan(代号“无限”)的屏幕供应链策略,拟将关联企业三星显示纳入OLEDoS(硅基OLED)面板供应商体系,与索尼形成“双供应商”结构。此举旨在打破索尼的独家供应局面,提升供应链韧性及议价能力。尽管三星显示加入,索尼仍将保持第一供应商地位,但三星电子借此强化了长期布局XR市场的战略基础。

先进封装驱动芯片性能革命,台积电产能扩张应对AI浪潮

台积电与苹果共同开发的晶圆级多芯片模块(WMCM)技术标志着先进封装的新高度。作为InFO-PoP的升级版,WMCM融合CoW(Chip on Wafer)与RDL(Redistribution Layer)等尖端工艺。其核心创新在于采用平面封装架构取代传统垂直堆叠逻辑芯片与DRAM,显著提升散热效率与整体性能。这项独家技术将成为苹果下一代iPhone搭载的A20处理器(预计采用2nm制程)的关键性能支柱。同时,苹果自研的AI服务器芯片正稳步导入台积电的3D晶圆堆叠SoIC封装技术,进一步强化计算密度和能效。

算力、智能与控制的融合:英特尔4U工控机、RK3568主板、HPM伺服板的全面对比

在现代工业自动化向智能化、网络化、柔性化加速演进的大背景下,高性能、高可靠、特定场景优化的核心硬件设备构成了系统的“大脑”、“眼睛”和“四肢”。英特尔4U工控机(IPC-615H5)、RK3568高性能监控主板和HPM6400/6300伺服电机控制板分别代表了通用工业计算平台、边缘AI视觉处理平台和高精度运动控制平台的最典型形态。它们在各自的领域拥有独特优势,共同支撑起复杂的工业控制闭环。本文旨在对这三款核心产品进行全方位对比分析,剖析其技术特点、优劣势、应用场景及市场前景,为工业自动化方案选型提供专业参考。

应对AI算力激增:安森美推出全链路数据中心电源解决方案与指南

人工智能技术,特别是生成式AI和大规模机器学习模型的迅猛发展,对全球数据中心的基础设施提出了前所未有的高要求。海量数据的实时处理与复杂模型训练,导致数据中心计算负载激增,随之而来的功耗攀升已成为产业亟待解决的核心瓶颈。这不仅推高了运营成本,也对电网承载能力和可持续发展目标构成严峻挑战。如何在高性能计算需求持续增长的同时,有效控制并降低能源消耗,成为AI数据中心建设与升级的关键命题。