2018年ti杯大学生电子设计竞赛 c题:无线充电电动小车

时间: 2023-07-26 18:02:00 浏览: 94
2018年TI杯大学生电子设计竞赛C题是关于无线充电电动小车的设计。无线充电技术是近年来快速发展的一项技术,它可以使用户摆脱传统充电方式的束缚,提供更加便捷和灵活的充电方式。 根据题目要求,我们需要设计一种无线充电电动小车。首先,我们需要确定小车的基本设计参数,如小车的大小、重量、载荷能力等。然后,在小车的底部安装一个无线充电装置,该装置应具有较高的充电效率和较低的能量损耗。同时,为了保证充电的安全性和可靠性,还需要在小车和充电装置之间建立一套完备的通信和控制系统。 在无线充电装置的设计上,我们可以采用电磁感应或者电磁辐射两种方式。无论采用哪种方式,都需要经过工程计算和优化,以确保充电效率和能量传输的稳定性。另外,还需要考虑小车自身的移动性,即在充电过程中小车是否可以随意移动而不影响充电效果。 控制系统是整个设计中至关重要的一环,它需要实现小车与充电装置之间的通信和数据传输,并且能够自动完成对小车充电的控制和调节。通过先进的传感器技术,控制系统可以准确地感知小车和充电装置之间的距离和位置,从而实现充电过程中充电功率的动态调整。 总之,无线充电电动小车是一项具有挑战性的设计竞赛题目。通过优化充电装置的设计和控制系统的实现,我们可以实现无线充电电动小车的便捷和高效充电,为用户提供更便利的使用体验。同时,该设计也涉及到了电磁感应、通信和控制等多个领域的知识,对于参与者来说具有一定的学习和实践价值。
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2018年湖南省ti杯大学生电子设计竞赛——无线充电小车(c题)

2018年湖南省ti杯大学生电子设计竞赛的C题是无线充电小车。无线充电小车是一种智能车辆,可以通过无线充电技术实现自动充电的功能。 这个项目的目标是设计一辆能够自动充电的小车,并能够在充电过程中保持平衡的稳定运行。该小车能够通过无线充电设备进行充电,充满电后可以继续行驶。 实现这个项目的关键是无线充电技术和平衡控制技术。无线充电技术是通过电磁感应原理将电能传输给小车的电池,实现无线充电的功能。平衡控制技术是通过传感器感知小车的倾斜情况,并通过控制算法控制小车的电机,使小车能够在充电过程中保持平衡。 团队成员根据赛题要求,首先进行了相关技术的研究,并通过搭建实验平台进行实验验证。在充电模块方面,团队采用了先进的无线充电技术,能够高效稳定地传输电能。在平衡控制方面,团队利用传感器对小车的倾斜情况进行实时监测,并通过控制算法调整电机的转速,实现小车的平衡控制。 经过团队的不懈努力,最终成功设计出了一辆能够在充电过程中平衡运行的无线充电小车。该小车可以通过无线充电设备进行自动充电,并且能够在充满电后继续行驶,实现了智能化的无线充电功能。 参加这个比赛,不仅提高了团队成员的综合能力和解决问题的能力,而且也积累了丰富的实践经验和专业知识。这个项目对于推动无线充电技术在智能车辆中的应用具有重要意义,对于电子设计领域的发展也有积极的影响。

2022 年ti 杯大学生电子设计竞赛 小车跟随行驶系统(c 题

2022年ti杯大学生电子设计竞赛的C题是小车跟随行驶系统。该系统要求设计一个能够实现自主跟随行驶的小车,能够通过感知周围环境并根据控制算法进行决策,实现跟随目标物体运动的功能。 为了完成这个设计,我们可以采用以下步骤: 1. 硬件设计:设计一个小车平台,包括驱动电机、传感器和处理器等组件。可以选择使用微控制器或者单片机作为控制器,并根据需要选择适当的传感器,如红外线传感器、超声波传感器、摄像头等。 2. 环境感知:利用传感器来感知小车周围的环境。例如,使用红外线传感器来检测前方是否有障碍物,使用摄像头来识别目标物体的位置和运动状态。 3. 数据处理:将传感器获取的数据输入到处理器中进行数据处理,包括数据滤波、特征提取和目标跟踪等。可以使用图像处理算法来分析目标物体的运动轨迹。 4. 控制算法:根据处理后的数据,设计控制算法来实现小车的自主控制。可以采用模糊控制、PID控制等算法来控制车辆的转向和速度,使其能够跟随目标物体行驶。 5. 系统实现与测试:将设计好的硬件和控制算法进行组装和测试。通过实际场景下的测试,不断优化算法和参数,使小车能够准确地跟随目标物体行驶。 这是一个具有挑战性和实际应用价值的设计竞赛题目。通过设计这个跟随行驶系统,可以提高学生们的电子设计能力和创新思维,同时也可以培养他们解决实际问题的能力和团队合作精神。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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