小R树莓派仿生六足蜘蛛机器人二次开发源码. 二次开发SDK代码分为驱动层和AI层，驱动层使用C++编写，并提供so函数库供上层调用。 AI层使用Python编写，结合Opencv，实现各种视觉识别功能，并将识别的结果发送给驱动层做出相应的反馈动作。 源码使用办法：将客服提供的libHexapodR1.so放到树莓派系统的/lib/usr目录，这个操作可能需要权限，所以要用sudo cp命令完成。 解压python_hexapod.zip后，得到两个文件夹： cpp文件夹：里面是六足核心驱动程序，使用C++编写，修改代码后，执行make命令完成编译。 python文件夹：里面是六足的AI层机器视觉相关功能代码，使用Python编写，修改后保存即可。

1. 产品简介 本产品是一款基于ATmega328p微控制器制作的扑翼机控制板。 2. 应用场景 可应用于舵机驱动型扑翼机、仿生蝴蝶、仿生鸟的控制系统。 3. 产品概述 1、飞控板集成了舵机接口、接收机接口、电池接口同时仅有 2g 的重量。 2、基于arduino单片机ATmega328p制作，易于开发，支持arduino IDE。 3、支持7.4v8.5v高电压舵机连接。 4、支持ppm接收机连接。 5、预留了ICSP接口用于烧录arduino引导程序。预留串口用于上传和调试飞控程序。 6、本产品提供一份功能完整的源代码，开发者可在本产品硬件基础上实现二次开发。 4. 产品参数 1、供电：输入电压8.5V，推荐使用2S锂电池供电。 2、MCU：ATmega328p，8位AVR处理器。 3、舵机接口：2个8.5v高电压舵机接口。 4、接收机接口：1个ppm协议接口。 5、制作成本：40-60元左右。 6、PCB参数：24.6mm×18.1mm，双层板设计，顶层贴片。

超亲/疏水功能材料的仿生设计进展，李志伟，葛云鹏，近年来，基于自然界中丰富多样的生物种类设计具有独特超亲/超疏水的功能材料一直是一项重要且有趣的科学研究。虽然目前的研究取�

物理结构仿生超疏水表面研究与应用进展，蒋炎，阚立爽，超疏水表面的微观结构与粗糙度的物理特性能显著提高材料的超疏水性能。对于金属，玻璃，纺织纤维，建筑外墙，载体等不同应用范围

通过Calvin-Wilson技术研究了在0-50％v / v的不同浓度范围内Co（II），Ni（II）和Cu（II）离子与L-苯丙氨酸和马来酸的三元配合物的化学形态。在298.0 K时保持离子强度为0.16mol·L-1的水混合物。以不同的相对浓度（M：L：X = 1：2.5：2.5、1：2.5：5.0、1：5.0： 2.5）金属（M）到苯丙氨酸（L）到马来酸（X）。 计算了三元配合物的稳定常数的不同值，并使用MINIQUAD75完善了各种模型。 根据稳定性统计参数，得出了针对钴（II），镍（II）和铜（II）物种的最适合化学模型，其中包含MLXH，MLX和ML2X。 基于使用HYSS HYPERQUAD绘制的分布图，讨论了化学形态。 还研究了成分浓度误差对稳定性常数的影响。

仿人类行走机器人.具有类似人体骨盆，行走时脚跟离地，脚尖触地

从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发，将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中，提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法，通过构造不同结构神经元结合的神经网络，实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。

针对目前机械臂的应用存在操作复杂、设计繁琐等不足,设计一套由MCU、加速度计、直流舵机和臂环等构成的同步仿生机械臂。介绍系统总体设计,通过信号转换算法使采集信号转换为驱动舵机转动的 PWM 控制信号,采用程序消抖算法进行优化,并进行实验验证。结果表明:该仿生机械臂控制灵活,使用简单,成本低廉,可推广应用于仿人手臂运动作业、主从机械臂系统的研究领域。

鼠群优化（Rat swarm optimization，RSO）算法是于2020年提出的一种寻优精度高、全局搜索性能强的新型仿生群体智能算法。

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法―――LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大孝不同内容的图像能够自适