基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统设计与实现
这是一篇关于教育机器人,课堂考勤,PID,人脸识别,指纹识别的论文, 主要内容为作为服务机器人在教育场景中的典型应用,教育机器人对于构建智慧学习环境,提高教育管理智能化水平具有重要意义。学生课堂考勤是一项繁琐但不必可少的教育管理工作,目前课堂考勤系统存在他人代签、考勤效率和智能化程度较低的问题。因此,如何将教育机器人应用到学生课堂考勤以解决学生代签、考勤排队拥挤以及课堂早退等课堂考勤问题,成为本文研究的重点。本文在教育机器人和智能化考勤系统研究现状分析的基础上,结合学校的课堂考勤需求,设计并实现了基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机器人系统,旨在提升考勤管理效率、防止代签等,同时通过对课堂早退现象监测实现课程全程考勤,最后建立可视化的考勤管理系统,提高教师课堂考勤管理效率和智能化水平。具体研究内容如下:(1)考勤机器人系统的设计。为了满足移动考勤和智能化考勤管理的需要,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统。该系统由三部分组成,包括基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机制、可视化考勤管理系统和硬件系统。(2)考勤机器人的运动控制。为了实现考勤机器人行走、转向以及运动路线的控制,使其在课堂上按照运动路线进行巡视,从而完成课堂考勤。设计了基于机器人行为的控制结构。基于驱动模块和测距传感器,采用PID控制系统优化考勤机器人的电机控制。在Simulink仿真中调定PID控制系统参数,使考勤机器人达到课堂巡视对其运动控制的要求。(3)考勤机器人的课堂考勤功能设计与实现。针对学生课堂早退现象的监测问题,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机制。通过UARTFingerprint Reader模块和开源facerecognition项目实现机器人的指纹识别和人脸识别的功能。基于Django框架和Pyecharts技术开发了考勤管理系统,实现学生信息录入、考勤记录查询和数据可视化分析功能。
基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统设计与实现
这是一篇关于教育机器人,课堂考勤,PID,人脸识别,指纹识别的论文, 主要内容为作为服务机器人在教育场景中的典型应用,教育机器人对于构建智慧学习环境,提高教育管理智能化水平具有重要意义。学生课堂考勤是一项繁琐但不必可少的教育管理工作,目前课堂考勤系统存在他人代签、考勤效率和智能化程度较低的问题。因此,如何将教育机器人应用到学生课堂考勤以解决学生代签、考勤排队拥挤以及课堂早退等课堂考勤问题,成为本文研究的重点。本文在教育机器人和智能化考勤系统研究现状分析的基础上,结合学校的课堂考勤需求,设计并实现了基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机器人系统,旨在提升考勤管理效率、防止代签等,同时通过对课堂早退现象监测实现课程全程考勤,最后建立可视化的考勤管理系统,提高教师课堂考勤管理效率和智能化水平。具体研究内容如下:(1)考勤机器人系统的设计。为了满足移动考勤和智能化考勤管理的需要,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统。该系统由三部分组成,包括基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机制、可视化考勤管理系统和硬件系统。(2)考勤机器人的运动控制。为了实现考勤机器人行走、转向以及运动路线的控制,使其在课堂上按照运动路线进行巡视,从而完成课堂考勤。设计了基于机器人行为的控制结构。基于驱动模块和测距传感器,采用PID控制系统优化考勤机器人的电机控制。在Simulink仿真中调定PID控制系统参数,使考勤机器人达到课堂巡视对其运动控制的要求。(3)考勤机器人的课堂考勤功能设计与实现。针对学生课堂早退现象的监测问题,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机制。通过UARTFingerprint Reader模块和开源facerecognition项目实现机器人的指纹识别和人脸识别的功能。基于Django框架和Pyecharts技术开发了考勤管理系统,实现学生信息录入、考勤记录查询和数据可视化分析功能。
教育机器人硬件系统的设计与开发
这是一篇关于教育机器人,DSP控制器,快速原型,PID控制,HCTL-2032,nRF2401的论文, 主要内容为教育机器人是一种辅助教学设备,它是将智能机器人设计成一个通用的教育平台,用于相关学科教学或参加各类科技创新比赛活动。通过使用侧重点不同的教育机器人产品,学生可以比较全面地了解现代工业设计、机械、电子、传感器、计算机软硬件、仿生学、人工智能等诸多领域的先进技术。在学生获得科学知识的同时,培养他们的想象力、创造力及动手能力,在教学过程中达到一种寓教于乐的效果。目前教育机器人在欧美日等国家已经得到了大力的发展,但国内的教育机器人产品还非常少,特别是应用于高等院校的教育机器人产品在国内基本上处于空白阶段。在这种背景下,本人所在的科研团队开发了一种适合国内高等院校教学的教育机器人产品。 论文依托东北大学“985工程”流程工业综合自动化科技创新平台,在对当前国内外教育机器人研究现状全面综述的基础上,设计和开发了满足功能要求的教育机器人硬件系统,并对硬件系统的有效性进行了实验验证。本文的主要研究内容如下： 1.分析国内外教育机器人硬件系统的优势和不足,提出了教育机器人硬件系统的设计要求和需求分析,设计了教育机器人硬件系统的整体结构和开发方案,并最终完成了教育机器人硬件系统的开发工作。 2.设计并开发了教育机器人硬件系统,硬件系统由控制系统和驱动系统两个子系统组成,其中控制系统的开发包括：电源模块、处理器模块、A／D模块、无线通讯模块、传感器模块、接口模块等功能模块的开发,驱动系统的开发包括：驱动芯片的选型及DSP芯片与驱动系统的接口设计等。 3.设计并开发了底层软件程序,底层软件程序是实现硬件系统功能的保障,所以在进行硬件系统开发的同时必须编写相应的软件程序来支持硬件系统的功能。 4.开发了硬件系统与软件系统和实验系统的接口,可以实现快速原型控制和实时控制,并且通过速度控制和位置控制两个控制实验验证了快速原型控制在硬件系统上的可行性,通过正弦信号的跟随实验验证了实时控制在硬件系统上的可行性。
基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统设计与实现
这是一篇关于教育机器人,课堂考勤,PID,人脸识别,指纹识别的论文, 主要内容为作为服务机器人在教育场景中的典型应用,教育机器人对于构建智慧学习环境,提高教育管理智能化水平具有重要意义。学生课堂考勤是一项繁琐但不必可少的教育管理工作,目前课堂考勤系统存在他人代签、考勤效率和智能化程度较低的问题。因此,如何将教育机器人应用到学生课堂考勤以解决学生代签、考勤排队拥挤以及课堂早退等课堂考勤问题,成为本文研究的重点。本文在教育机器人和智能化考勤系统研究现状分析的基础上,结合学校的课堂考勤需求,设计并实现了基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机器人系统,旨在提升考勤管理效率、防止代签等,同时通过对课堂早退现象监测实现课程全程考勤,最后建立可视化的考勤管理系统,提高教师课堂考勤管理效率和智能化水平。具体研究内容如下:(1)考勤机器人系统的设计。为了满足移动考勤和智能化考勤管理的需要,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统。该系统由三部分组成,包括基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机制、可视化考勤管理系统和硬件系统。(2)考勤机器人的运动控制。为了实现考勤机器人行走、转向以及运动路线的控制,使其在课堂上按照运动路线进行巡视,从而完成课堂考勤。设计了基于机器人行为的控制结构。基于驱动模块和测距传感器,采用PID控制系统优化考勤机器人的电机控制。在Simulink仿真中调定PID控制系统参数,使考勤机器人达到课堂巡视对其运动控制的要求。(3)考勤机器人的课堂考勤功能设计与实现。针对学生课堂早退现象的监测问题,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机制。通过UARTFingerprint Reader模块和开源facerecognition项目实现机器人的指纹识别和人脸识别的功能。基于Django框架和Pyecharts技术开发了考勤管理系统,实现学生信息录入、考勤记录查询和数据可视化分析功能。
基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统设计与实现
这是一篇关于教育机器人,课堂考勤,PID,人脸识别,指纹识别的论文, 主要内容为作为服务机器人在教育场景中的典型应用,教育机器人对于构建智慧学习环境,提高教育管理智能化水平具有重要意义。学生课堂考勤是一项繁琐但不必可少的教育管理工作,目前课堂考勤系统存在他人代签、考勤效率和智能化程度较低的问题。因此,如何将教育机器人应用到学生课堂考勤以解决学生代签、考勤排队拥挤以及课堂早退等课堂考勤问题,成为本文研究的重点。本文在教育机器人和智能化考勤系统研究现状分析的基础上,结合学校的课堂考勤需求,设计并实现了基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机器人系统,旨在提升考勤管理效率、防止代签等,同时通过对课堂早退现象监测实现课程全程考勤,最后建立可视化的考勤管理系统,提高教师课堂考勤管理效率和智能化水平。具体研究内容如下:(1)考勤机器人系统的设计。为了满足移动考勤和智能化考勤管理的需要,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机器人系统。该系统由三部分组成,包括基于人脸识别和指纹识别的双通道课堂考勤机制、可视化考勤管理系统和硬件系统。(2)考勤机器人的运动控制。为了实现考勤机器人行走、转向以及运动路线的控制,使其在课堂上按照运动路线进行巡视,从而完成课堂考勤。设计了基于机器人行为的控制结构。基于驱动模块和测距传感器,采用PID控制系统优化考勤机器人的电机控制。在Simulink仿真中调定PID控制系统参数,使考勤机器人达到课堂巡视对其运动控制的要求。(3)考勤机器人的课堂考勤功能设计与实现。针对学生课堂早退现象的监测问题,设计了基于双通道身份识别的课堂考勤机制。通过UARTFingerprint Reader模块和开源facerecognition项目实现机器人的指纹识别和人脸识别的功能。基于Django框架和Pyecharts技术开发了考勤管理系统,实现学生信息录入、考勤记录查询和数据可视化分析功能。
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