WIFI232模块概述: 串口WiFi，内置天线，带屏蔽罩，被大量使用，适用于大流量通信，不考虑功耗的场合。 关于WIFI232家族: 硬件上，我们集成了MAC、射频收发单元、功率放大器等，加上天线，你就可以直接拿去用。 软件上，我们自带固件，内置WiFi协议、TCP/IP协议，你只需要简单的配置下我即可。 简单来说，我们做了很多事，而你，只需要通过一个UART接口来跟我沟通要做什么，我们就帮你实现。 我们会给你相应的配置命令（AT指令集），操作上，当然就像使用串口一样简单。 WiFi模块作为AP时的应用: 特点: 操作简单:会操作串口就会操控我（提供指令集；我是串口WIFI） 启动时间:6S。（市面上普通WIFI模块启动时间大都多于6S，部分甚至接近30S） 功耗:3.3V供电，170mA-300mA。（功耗偏大，适用于非电池供电等一些对功耗无要求的场合） 带屏蔽罩:对模块核心部分进行封包。（不少厂家没有加屏蔽措施） 适合做热点:可接入终端多，支持路由/桥接模式网络构架。（路由器AP方案） TCPB功能:支持2 x TCP功能，即可以同时支持2个网络连接。（市面上的普通模块没有这个功能） 演示视频: 功能: 方案:Marvell WiFi（路由器方案，硬件AP）、ARM 支持无线局域网标准:IEEE 802.11 b/g/n 支持WIFI加密方式和算法:WEP/WPA-PSK/WPA2-PSK/WAPI等 支持STA/AP/STA+AP共存工作模式（AP即WIFI热点；STA是WIFI终端）AP模式:可接入32个设备 STA模式:server端支持32个连接 AP+STA模式:具有路由功能，AP允许32个客户端连接 支持多种网络协议:TCP/UDP/ARP/ICMP/HTTP/DNS/DHCP 支持DHCP自动获取IP 支持AT+指令集及Web配置模块参数 支持透明/协议数据传输模式，1M缓存空间（用于TCP的缓存是4K） 支持串口分帧延迟和数据量设置 支持波特率可达460800bps，支持硬件流 支持以太网数据传输、PWM输出、GPIO控制 支持web升级固件 内置PA，57600波特率双向互传不丢包，轻松穿三层混泥土墙 通讯距离:外置3DB天线400米，内置天线150米。（开阔地；模块对传） 支持恢复出厂设置:通过拉低Reload IO口三秒即可恢复出厂设置，无须担心设置错误 支持路由/桥接模式网络构架（由路由器方案决定支持） 内建看门狗和心跳机制，保证在线能力 配套软件: WINDOWS、iOS、Android下的测试软件（方便你测试） iOS、Android通信源码（方便你借鉴） 实物购买链接:https://www.waveshare.net/shop/WIFI232-A.htm

pid控制器设计代码matlab SmartCarSpeedControl-PI 智能车速度PI控制器 飞思卡尔智能车比赛Matlab仿真速度控制PI的模型 Matlab R2011a 在Matlab下，打开SpeedControl.mdl,运行即可，点击Scope查看仿真结果 C程序部分源码在Control文件夹下，主要实现在EIT_PID.c里面 具体使用说明，请参见 如果对Code中有问题，请直接提交issue 相约： 嵌入式小书阅读地址：

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以飞思卡尔杯全国大学生智能车竞赛为背景，研究了电磁式智能车如何从有限的道路信息中提取车身与实际跑道中心的偏差. 传统的计算方法是根据左右两个电感的电压值进行差值计算或者是归一化计算以此得到一个数值表示车体中心偏离跑道中心的程度. 但是这些算法计算出来偏差都存在不够线性的弊端，对于需要依靠偏差来进行车体舵机转角和电机加减速的智能车控制系统来讲这是一个很大的问题. 本文提出一种新的计算方法，从理论上通过Maple仿真证明了能够解决归一化算法和差值算法的弊端. 通过实验证实算法的可行性.;The Freescale Cup National Undergraduate Smart Car Competition for the background, how electromagnetic smart car road information from the limited body to extract the deviation from the actual center of the runway. Traditional method is based around two inductive voltage value or the difference calculating a normalized value calculated in order to obtain a deviation from the track center of said body center level. However, these algorithms are present enough deviation calculated from linear defects, the need to rely on steering angle deviation for the body and the motor acceleration and deceleration of the intelligent vehicle control system is concerned this is a big problem. This paper presents a new method of calculating theoretically proved through simulation Maple normalization algorithm to solve the difference algorithm and drawbacks. By applying this algorithm to the actual competition, which validate the algorithm.

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