卡尔源码店

❶ imx6ul 天嵌 飞凌 开发板哪家好

虽然我们用的不是这两个厂家的，但是，这两个厂家相比的话，还是飞凌的会比较可靠一点吧！

❷ 需要控制BLDC电机的低功耗MCU和参考设计

飞思卡尔MKV10x可以实现三相 BLDC 无传感器控制，MKV10x芯片可以提供多种低功耗模式，微处理器低功耗级别从毫安到纳安级别。

Kinetis KV1x 子系列是超低成本的 ARM? Cortex?-M0+ MCU 产品组合，其外设模块专门用于电机控制应用。典型应用领域包括 BLDC无传感器、PMSM 无传感器 FOC（低动态）、ACIM V/Hz 和 FOC（低动态）电机控制应用。

MKV10x 器件的主要特性如下图示：

飞思卡尔提供相关参考设计和源代码，可以在飞思卡尔官网搜索AN4862和AN4862SW获取相应资源。

❸ Python卡尔曼滤波器OpenCV跟踪和预测物体的轨迹

在探索物体运动轨迹时，设想你在雾中驾驶车辆，依赖 GPS 提供速度和位置信息，但GPS难免会有误差。如何在不确定性中准确追踪位置？这就是卡尔曼滤波器的用武之地。这个精密工具通过两个步骤——预测和更新，处理不确定性信息。

预测阶段，卡尔曼滤波器采用数学公式[公式]，基于当前状态和模型预测物体的下一状态。然后是更新阶段，[公式]则根据新的测量数据调整预测值，以减小误差。

在实际操作中，OpenCV 提供了一个易于使用的 KalmanFilter 类，帮助我们避开复杂的数学细节。这里，我们将运用OpenCV实现一个简单的2D物体运动的卡尔曼滤波，以便预测其位置。首先，设置滤波器的基本结构：

代码示例：

通过模拟直线移动的物体并添加随机噪声，我们观察其运动，然后运用卡尔曼滤波器进行轨迹估计。接下来，我们将展示真实路径、测量噪声以及滤波器估计结果的可视化。

代码解读：

通过图形化，你可以看到模拟的2D物体运动轨迹及其处理后的效果：

通过这段代码，你可以看到卡尔曼滤波器如何在跟踪物体运动时发挥作用，即使面对测量噪声，也能提供更精确的预测。深入研究源代码，你可以了解更多关于物体轨迹预测的细节：[参阅一] 和 [参阅二]。

❹ Android 开发板有哪些如何选择

这里我只是给出我选购Android开发板的思路，供大家参考：

（1） 一定要支持比较新的Android版本

这里我把Android手机也算在Android开发板里面吧。目前，支持Android源码版本最好的手机/开发板应该就是Google的干儿子了（Nexus系列），官方最新源码编译好了就可以直接在上面跑了，唯一我觉得不太方便的就是手机的接口太有限，比如没有串口、有线网口、丰富的GPIO等等，调试和扩展起来比较受限。

如果不是购买官方源码支持的Android设备/开发板，那么你就需要开发板生产商提供对应的Android源码（其实主要是patch包），因此，我举得如果一个Android开发板只能提供Android 2.3版的源码，建议你就不用考虑了。

（2）最好选购比较热门的开发板

孤军奋战，遇到问题没人交流是最痛苦的事儿了，因此，我会比较看重那些社区比较完善和活跃、关注度和开发者比较多的开发板，这里比较推荐一些开源硬件，如树莓派，Beaglebone等等，国内国外都很火，不仅有很多大牛分享开发经验，而且遇到问题也很容易在社区搜到解决方案。

（3） 其他的综合考虑

对于我来说，上面两个因素是我最看重的，当然，也还有其他的可以参考的因素，比如：价格，文档资料，开发板的接口（串口、网络、USB OTG、HDMI等等），开发板的处理器厂商（TI？高通？Marvell？）开发板的性能（CPU、内存大小等）。

3. Android开发板推荐

根据上面我介绍的原则，我相信大家也很快能选中自己心仪的开发板，不过我相信肯定还是会有童鞋希望我能推荐一款，那么这里就给大家推荐我自己购买的开发板吧。