"永磁感应子式步进电动机-imagenet classification with deep convolutional neural networks"
本文主要围绕电脑鼠，特别是基于MicroMouse615迷宫智能鼠的设计和实现展开，涵盖了电脑鼠的基本概念、硬件原理、软件配置以及驱动和传感系统等多个方面。
电脑鼠是一种集成了人工智能技术的小型机器人，它能够在特定的迷宫环境中自主寻路。这种技术的发展源于1980年代，至今已经历了多次技术迭代和比赛规则的演变。电脑鼠竞赛不仅推动了微小型机器人技术的进步，还对计算机视觉、机器学习和自动化控制等领域产生了积极影响。
硬件方面，MicroMouse615迷宫智能鼠的核心包括电源电路、JTAG接口、按键电路、红外检测电路和电机驱动电路。电源电路为整个系统提供稳定的工作电压，JTAG接口用于编程和调试，按键电路则允许用户进行交互操作。红外检测电路是电脑鼠感知环境的关键，通过检测墙壁反射的红外信号来判断方向和距离。电机驱动电路则控制步进电机或直流电机，使电脑鼠能够精确移动。
软件开发过程中，使用了IAR EWARM集成开发环境，这是一款专门用于微控制器应用的开发工具。在安装过程中，需要配置LMLINK调试器驱动，并下载流明诺瑞驱动库，以支持相关硬件。在EWARM中新建项目，设置项目选项，进行编译、链接和运行，最后生成可执行的hex和bin文件。
传感系统部分，电脑鼠通常采用红外线传感器进行距离测量，速度传感器监控移动速度，而角度传感器则用于检测姿态变化。这些传感器数据的精确处理是实现自主导航的基础。实验部分提供了红外线传感器测距实验，帮助理解传感器的工作原理和数据处理方法。
驱动系统中，步进电机驱动和直流电机驱动是实现精准运动控制的关键。步进电机以其精确的步进角度，常用于定位和转向，而直流电机则提供连续的线性动力。实验四和五分别涉及步进电机的匀加减速控制和电机的整体性能测试，旨在验证和优化驱动系统。
总结来说，"永磁感应子式步进电动机-imagenet classification with deep convolutional neural networks"这个标题可能与电脑鼠中的步进电机有关，而文中提到的深度卷积神经网络（DCNN）可能是用于处理电脑鼠的环境感知或路径规划问题。不过，由于提供的部分内容并未详细讨论DCNN，这部分知识可能需要进一步的研究和扩展。
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