基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型搭建与解析：包含制动力与滑移率计算等详尽过程说明及建模文件，专为初学者打造,基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型构建：前后轮制动力与滑移率详解,汽车制动防抱死模型ABS模型。 基于MATLAB Simulink搭建电动汽车直线abs模型，包含前后轮系统制动力，滑移率计算和制动距离相关计算，相关模型文件可为初学者提供便利，有详细的建模过程，有Word说明文件 ,汽车制动防抱死; ABS模型; MATLAB Simulink; 直线abs模型; 制动力; 滑移率计算; 制动距离计算; 模型文件; 详细建模过程; Word说明文件。,基于MATLAB Simulink的电动汽车ABS模型：前后轮制动力与滑移率计算及制动距离分析

· 功能说明：代码实现了基于YOLO模型的摔倒行为实时检测，当连续检测到摔倒的帧数超过设定阈值时触发报警。 · · 过程说明：通过摄像头获取视频流帧数据，利用YOLO模型进行目标检测，统计摔倒行为的连续帧数，并在达到报警条件时触发提示或报警逻辑。 基于YOLO模型的摔倒行为实时检测技术是一种利用深度学习方法实现的视觉监测系统，其主要功能是在实时视频流中检测人的摔倒行为，并在识别到摔倒动作后触发报警。这项技术在老年人居家照护、公共场所安全监控等领域具有广泛的应用前景。YOLO模型（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测算法，它能够在单一网络中同时进行目标定位和分类，具有速度快、精度高的特点，非常适合于实时视频分析场景。 YOLO模型的摔倒行为实时检测流程主要包括以下几个步骤：系统通过摄像头设备获取实时视频流的帧数据；将获取的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测，得到包含类别ID、置信度和边界框信息的检测结果；接下来，系统会检查检测结果中是否存在摔倒行为（即类别ID为设定的摔倒类别标识），并统计连续检测到摔倒行为的帧数；当连续帧数超过设定的阈值时，系统将触发报警机制，如在视频中叠加报警提示文字或执行其他报警逻辑，如发送通知到远程设备。 代码实现方面，需要进行模型初始化、视频流读取、YOLO模型预测、摔倒行为判断与报警提示的绘制等操作。具体来说，首先需要安装YOLOv5等模型库，并加载预训练的模型文件；然后，初始化摄像头视频流，并设置摔倒行为的类别标识和报警阈值；在循环读取视频帧的同时，利用YOLO模型进行实时目标检测，并根据检测结果判断是否为摔倒行为；如果检测到摔倒行为，则增加摔倒帧数计数器，并在满足报警条件时输出报警提示；显示处理后的视频，并允许用户通过按键退出程序。 在技术应用中，此类实时摔倒检测系统需要考虑算法的准确性和鲁棒性，例如通过优化YOLO模型训练过程中的数据集和参数设置，以提高对摔倒行为识别的准确率，并减少误报和漏报的情况。同时，系统也应具备良好的可扩展性和易用性，使得非专业人员也能简单快捷地部署和使用。

阿克曼转向车辆运动学模型建立与Simulink仿真验证（附详细建模过程说明文档）,基于阿克曼转向的车辆运动学模型建立与Simulink仿真验证（版本为MATLAB Simulink 2018b）,基于阿克曼转向的车辆运动学模型 在simulink中建立车辆运动学模型，为路径规划奠定基础，能够更好的检验简化的运动学模型反映运动过程的准确性。 包括：1、simulink仿真验证(版本为2018b) 2、说明文档--详细的建模过程 ,基于阿克曼转向的车辆运动学模型; simulink仿真验证（2018b）; 建模过程说明文档。,阿克曼转向模型：基于Simulink的运动学仿真验证及详细建模流程说明

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在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间运算符，可以产生很多的高效函数。这些函数导致了计算机程序的复杂性和多样性，这也是今天计算机时代快速发展的重要原因。如下所示，我们列举了一些算法，它们改变了我们的计算机使用。

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主要介绍了ubuntu20.04下CLion2020.1.3安装配置ROS过程说明,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

一 下载安装激活CLion 按照网上给的教程就可以 二 配置ROS 1.配置CLion的启动方式 在主目录打开隐藏文件.bashrc，命令是：sudo gedit ~/.bashrc 将CLion的启动文件clion.sh的路径设置为环境变量 PATH 这样在终端里，无论在哪个工作目录下都可以输入clion.sh即可启动CLion。 设置的代码是： export PATH=/home/zyw/CLionPack/clion-2020.1.3/bin:$PATH 这个路径是安装CLion的路径，不同的人安装的路径可能不同 之后 source ~/.bashrc 网上其他的教程会说每次启动cl

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学习基于声纳图像的机器学习分类时使用的整套资料，包括数据集、提取方法说明及使用学习机器学习分类的全过程记录，对新手非常友好