51单片机DH22测温与1602显示实践教程

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0 下载量 24 浏览量 更新于2024-11-27 收藏 31KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该文件描述了一项基于51单片机的技术应用,主要涉及使用DHT22温湿度传感器进行温度测量,并通过1602液晶显示屏展示测量结果。DHT22是一种常用于温湿度监测的传感器,具有数字信号输出和较好的精确度,非常适合与单片机等微控制器配合使用。1602液晶显示屏则是广泛应用于各种电子设备上,用于显示字符和数字信息的组件。在此应用场景中,1602显示屏扮演的角色是实时展示从DHT22传感器接收到的温度数据。'fastqnh'可能是该项目或软件的名称标识。" 知识点详述如下: 1. 单片机基础: 单片机(Microcontroller Unit, MCU)是一种集成电路芯片,包含了CPU、存储器、输入输出设备以及各种外设接口,主要用于完成特定的控制任务。51单片机是基于Intel 8051微控制器架构的一种单片机,广泛应用于嵌入式系统和各种控制设备中。 2. DHT22传感器: DHT22是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它提供较为精确的温湿度数据,并且体积小巧,便于集成。DHT22通常用于环境监测、农业、智能家居等领域,其使用的通信协议一般为单总线协议。 3. 1602液晶显示屏: 1602液晶显示屏是一种字符型LCD模块,能够显示16个字符,每行显示2行。这种屏幕具有接口简单、使用方便的特点,通过编程可以轻松控制显示内容,常用于显示文字信息,如温度、湿度、时间等。 4. 温度测量原理: 温度测量一般涉及传感器的物理特性变化,如热敏电阻、热电偶、半导体传感器等。在本项目中,DHT22传感器内部包含一个温湿度测量元件,能够感应环境温度变化,并将变化转换为电信号。通过与单片机的数据接口通信,完成从模拟信号到数字信号的转换和处理。 5. 显示技术: 显示技术在嵌入式系统中占有重要地位,主要分为字符型和图形型两大类。1602液晶显示屏作为字符型显示设备,通过单片机对其接口的编程操作,能够控制显示内容。编程时需注意其工作模式、显示地址和数据格式等技术细节。 6. 软件编程: 'fastqnh'作为项目标识,可能指的是软件程序的名称。在使用51单片机进行温湿度测量显示的软件编程过程中,需要考虑如何从DHT22读取数据、如何处理这些数据以及如何驱动1602显示屏显示最终结果。这通常需要编写一系列的程序代码,包括初始化硬件、数据采集、数据转换、数据输出等模块。 7. 硬件接口技术: 单片机与DHT22传感器、1602显示屏的连接需要通过适当的硬件接口技术实现。对于DHT22,通常使用的是单总线协议进行数据通信;而对于1602显示屏,则需要根据其接口协议(如并行接口或I2C接口)来设计数据传输的电气连接。 8. 系统集成: 在本系统中,将DHT22和1602显示屏与单片机集成,需要确保硬件和软件协同工作,实现数据的采集、处理和显示。这涉及到电路设计、PCB布线、固件编程等多个方面,且需考虑系统的稳定性和可靠性。 9. 项目应用领域: 基于51单片机的测温系统可以在多种场景下应用,如环境监测、农业种植、智能建筑、家用电器等。这样的系统由于其结构简单、成本低廉、易于操作和维护,特别适合于需要实时监控温湿度参数的场合。 通过上述知识点的介绍,我们可以了解到基于51单片机的温度测量和显示系统实现过程中所涉及的核心技术和操作方法。该技术的广泛适用性和灵活性,使其在实际工程项目中具有很高的实用价值。

clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180du, 365du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3du, 63du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60du, 120du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230du, 326du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; % Step 2:利用微分变换原理计算机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差 delta_a = 0.001; % a参数的微小偏差 delta_alpha = 0.001; % alpha参数的微小偏差 delta_d = 0.001; % d参数的微小偏差 delta_theta = 0.001; % theta参数的微小偏差 delta_beta = 0.001; % beta参数的微小偏差 delta_T1 = DH(1, a(1)+delta_a, alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)) - T1; delta_T2 = DH(2, a(2)+delta_a, alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)) - T2; delta_T3 = DH(3, a(3)+delta_a, alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)) - T3; delta_T4 = DH(4, a(4)+delta_a, alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)) - T4; % Step 3:计算误差矩阵 delta_T = delta_T1 * delta_T2 * delta_T3 * delta_T4; % Step 4:将误差矩阵转化为误差值 delta_x = delta_T(1,4); delta_y = delta_T(2,4); delta_z = delta_T(3,4); % 输出末端位姿误差 fprintf('末端位姿误差:\n'); fprintf('Delta x: %.6f mm\n', delta_x1000); fprintf('Delta y: %.6f mm\n', delta_y1000); fprintf('Delta z: %.6f mm\n', delta_z1000);想要输入一组角度值然后得到末端位姿误差,帮我改写一下程序。

2023-06-02 上传

clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180du, 365du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3du, 63du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60du, 120du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; % Step 2:利用微分变换原理计算机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差 delta_a = 0.001; % a参数的微小偏差 delta_T1 = DH(1, a(1)+delta_a, alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)) - T1; delta_T2 = DH(2, a(2)+delta_a, alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)) - T2; delta_T3 = DH(3, a(3)+delta_a, alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)) - T3; delta_T4 = DH(4, a(4)+delta_a, alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)) - T4; % Step 3:计算误差矩阵 delta_T = delta_T1 * delta_T2 * delta_T3 * delta_T4; % Step 4:将误差矩阵转化为误差值 delta_theta = delta_T * [0; 0; 0; 1]; % 误差值这段代码帮我继续编写得到末端位姿误差,基于修DH模型对机器人进行运行学建模,存在几何参数有a,α,d,θ和β。当这些参数存在微小误差时,机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差,导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差,分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果,基于MD-H运动学模型建立误差模型,由于各个连杆机构都存在几何参数的误差,机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差,根据微分运动变换原理,连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数,建立误差模型。

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