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超圖解 ESP32 深度實作

為了解決wifi定位app的問題，作者趙英傑 這樣論述：

　　本書是《超圖解 Arduino 互動設計入門》系列作品, 專為想要深度運用 ESP32 的讀者所撰寫, 從基本的 GPIO、內建的磁力感測器、電容觸控開關、物聯網 IoT 運用、低功率藍牙、低耗電睡眠模式、底層 FreeRTOS 作業系統等等, 都透過作者精心設計的實驗, 以及本系列作品最具特色的超圖解方式說明, 包含以下主題： 　　內建電容觸控開關與霍爾效應磁力感測器 　　硬體 / 計時器中斷處理與記憶體配置 　　OLED 顯示器中英文顯示以及圖形顯示 　　QR code 製作與顯示 　　Wi-Fi 無線網路物聯網 IoT 應用 　　HTTP GET/POST 與網

路 API 使用 　　動態資料圖表網頁 　　WebSocket 網路即時資料傳輸 　　RTC 即時時鐘與 GPS 精準對時 　　ESP32 睡眠模式與定時喚醒、觸碰喚醒 　　SPIFFS 檔案系統與 SD 記憶卡的使用 　　網路音樂 / podcast 串流播放、文字轉語音播放 　　mDNS 區域網域名稱 　　BLE 低功耗藍牙應用 　　BLE 藍牙鍵盤、滑鼠人機介面輸入裝置製作 　　藍牙立體聲播放器 　　經典藍牙序列埠通訊 (SPP) 　　藍牙裝置電量顯示 　　HTTPS 加密網路連線與網站建置 　　Web Bluetooth 網頁藍牙傳輸 　　Mesh 網路實作 　　FreeRTOS 作業

系統 　　FreeRTOS 任務排程 　　看門狗 (watchdog) 　　FreeRTOS 訊息佇列 　　FreeRTOS 二元旗號 (semaphore) 與互斥旗號 (mutex) 　　OTA 無線韌體更新 　　物件導向程式設計與自製程式庫 　　Backtrace 除錯訊息解析 　　電壓偵測與電流偵測 　　在學習的過程中, 也帶著讀者動手做出許多有趣實用的實驗, 包括： 　　煙霧濃度偵測 　　磁石開關 　　人體移動警報器 　　即時天氣顯示器 　　網頁式遙控調光器 　　網頁動態圖表 　　休眠省電定時上傳感測資料 　　網路收音機 　　氣溫語音播報機 　　藍牙立體聲音播放器 　　藍牙多媒體

旋鈕控制器 　　藍牙多媒體鍵盤 　　電腦桌面自動切換器 　　投籃遊戲機 　　網頁式藍牙遙控車 本書特色 　　ESP32 是一系列高效能雙核心、低功耗、整合 Wi-Fi 與藍牙的 32 位元微控器, 適合物聯網、可穿戴設備與行動裝置應用。ESP32 的功能強大, 涉及的程式以及應用場域相關背景知識也較為廣泛, 本書的目的是把晦澀的技術內容, 用簡單可活用的形式傳達給讀者。 　　ESP32 支援多種程式語言, 本書採用最受電子 Maker 熟知的 Arduino 語言。但因為處理器架構不同, 所以某些程式指令, 像是控制伺服馬達以及發出音調的 PWM 輸出指令, 操作語法和典型的 Ardui

no (泛指在 Arduino 官方的開發板, 如：Uno 板執行的程式) 不一樣, 這意味著某些 Arduino 範例和程式庫無法直接在 ESP32 上執行。 　　相對地, ESP32 的獨特硬體架構也需要專門的程式庫和指令才能釋放它的威力, 例如, 低功耗藍牙 (BLE) 無線通訊、可輸出高品質數位音效的 I2S(序列音訊介面)、DAC(數位類比轉換器)、Mesh(網狀) 網路、HTTPS 安全加密連網...等。 　　更有意思的是, ESP32 開發工具引入了 FreeRTOS 即時作業系統, 可運行多工任務 (同時執行多個程式碼), 而 ESP32 Arduino 程式其實就是運作在

FreeRTOS 上的一個任務。因此, 書中除了含括 Arduino 語言外, 也會適時帶入 ESP32 官方開發工具鏈 ESP-IDF 的功能, 除了可操控底層 FreeRTOS 作業系統外, 也可運用 Arduino 中未提供的 ESP32 專屬功能。 　　本書假設讀者已閱讀過《超圖解 Arduino 互動設計入門》第三或四版, 所以本書的內容不包含基本電子學 (像電阻分壓電路、電晶體開關電路、運算放大器的電路原理分析..等), 也不教導 Arduino 程式入門 (如：條件判斷、迴圈、陣列、指標..等), 而是以《超圖解 Arduino 互動設計入門》為基礎, 將篇幅依照 ESP32

應用的需要, 在程式設計方面說明物件導向 (OOP)、類別繼承、虛擬函式、回呼函式、指標存取結構、堆疊與遞迴...等進階主題。 　　另外, 本書也不僅僅只是探討 Arduino 程式, 由於微控器是物聯網應用當中的一個環節, 以『透過網頁瀏覽器控制某個裝置』的應用來說, 呈現在瀏覽器的內容是採用 HTML 和 JavaScript 語言開發的互動網頁, 和微控器的 Arduino 程式語言完全不同, 在相關章節也會對這些主題有所著墨。 　　開發微電腦應用程式, 偶爾會用到一些小工具程式, 例如, 呈現在 OLED 顯示器上的中英文字體與影像, 都必須先經過『轉檔』才能嵌入 Arduino

程式碼, 除了使用現成的工具軟體, 書中也示範採用廣受歡迎的 Python 語言編寫批次轉換字體和影像檔的工具程式。書中提及的 Python 程式屬於進階應用, 是假設讀者閱讀過《超圖解 Python 程式設計入門》, 具備運用 Python 操作檔案目錄、解析命令行參數、轉換影像、執行緒...等相關概念後的延伸學習, 可讓讀者練習善用各種程式語言綜合實踐的方法。 　　另外, 為了方便讀者查詢書中內容, 本書特別準備了線上版本的索引, 避免一般中文書缺乏索引的問題, 讓讀者可以快速找到所需的主題。希望這本厚實的作品能夠成為各位實作專案時最佳的工具書。

wifi定位app進入發燒排行的影片

衛星失效區域定位方法

為了解決wifi定位app的問題，作者王嘉誠 這樣論述：

Contents iList of Tables vList of Figures vi1 Introduction 12 Background and Related Works 32.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.2 Positioing in sheltered environ

ment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Related Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.2 Positioning in GNSS-denied environments . . . . . . . . . . . . . . . 122.2.3 M

agnetic field positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.4 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.3 Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Preliminary experiment toward various impact fac

tor 183.1 Barometric impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.1 Preliminary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.2 Precision and accuracy of the air-pressure sensors in smartphones . . . 253.1.2.1 Static experiment . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 263.1.2.2 Dynamic experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.3 Impact of Weather . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.1.4 Impact of driving environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.1 External temperature eff

ect . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.2 Internal temperature effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.1.4.3 Speed effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.1.4.4 Impact of surrounding vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . 373.1.5 Impact of air conditioning .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.1.6 The combination of all factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.2 Magnetic field impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1 Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. 403.2.1.1 Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1.2 Sensor drift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.1.3 Smartphones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.2 Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 433.2.2.1 Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.2.2.2 In-car electrical appliances . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.2.2.3 Vehicle types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453.2.2.4 Nearby vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 463.2.3 Magnetic field variations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484 Proposed method in GNSS-denied environment 514.1 Proposed BARLD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.1.1 Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 524.1.2 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.1.3 Initial level determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.4 Multi-upper levels within the range d1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.1.4.1 Connected ramps or roads

are not parallel . . . . . . . . . . 544.1.4.2 Ramps are parallel but with a height difference . . . . . . . . 544.2 Proposed MVP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.2 Positioning

speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.3 Proposed MVP algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584.2.4 Robustness to phone orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.2.5 Magnetic field map (ground truth) . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 604.2.5.1 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614.2.5.2 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.2.6 INS-based positioning system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635 Evaluation and Discussion 655.1 Road layer determination . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.1.1 Threshold (δ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.1.2 Sampling rate (R) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.1.3 Activation Range (d1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 705.1.4 Large-scale Road test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 725.2 Road tests in different tunnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73iii5.2.2 Lane determination . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755.2.4 Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.3 Large-scale real-road tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 775.3.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.2 Lane determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795.3.4 Car orientation variations . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.5 High speed and low sampling rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.6 Traffic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.3.7 Bridges and parking garages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.4 Dis

cussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.2 Positioning in sheltering environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 846 Conclusion 86Bibliography 87

互聯網+APP維修大課堂：空調器

為了解決wifi定位app的問題，作者張新德 這樣論述：

互聯網+”已上升到國家層面，標誌著"互聯網+”時代已到來。互聯網+也將引領維修行業發生前所未有的變化，互聯網模式正在取代傳統的維修模式，互聯網+APP的上門維修模式將成為新的維修發展方向。互聯網+APP的維修模式採用使用者線上下單，企業前臺（或維修師傅個人APP）根據地圖定位的距離就近線上接單，線下上門維修，通過互聯網+APP實現報修、勘察、報價、維修、驗收、支付到評價的所有環節。 張新德 從事電子產品設計及家用電器維修、電腦培訓和寫作多年，經驗豐富，曾蕕得湖南省科技新產品二等獎。中國電子學會電器維修分會委員。曾出版《檢修技能1+1點撥叢書》等系列圖書。

第1章 互聯網 APP知識簡介 1-1什麼是互聯網 1-2什麼是APP 1-3互聯網 APP如何運作 1-4手機APP如何接單 1-5自由維修人如何接單 1-6PC端如何派單 1-7師傅如何查看訂單並上門維修 1-8互聯網 APP上門維修具體服務流程是什麼 1-9用戶如何評價 第2章 互聯網 APP維修預備知識 2-1工具介紹、選購和操作 2-1-1修理閥 2-1-2真空泵 2-1-3擴口器 擴喇叭口操作，掃碼看視頻2-1 2-1-4切管器 切管器切割銅管，掃碼看視頻2-2 2-1-5焊接工具 空調銅管焊接設備簡介，掃碼看視頻2-3 2-1-6萬用表 2-1-7鉗形電流錶 用鉗形電流錶測

空調外機電流，掃碼看視頻2-4 2-2備件介紹、選用和檢測 2-2-1保險管和保護器 2-2-2壓敏電阻 2-2-3啟動電容 2-2-4輔熱電加熱部件 2-2-5溫度感測器 2-2-6交流接觸器 2-2-7變壓器 互聯網 APP維修大課堂——空調器 目錄 2-2-8電磁四通閥 2-2-9單向截止閥 2-2-10主機板 2-2-11遙控接收器 2-3材料加注液的選用 2-3-1室內排水管 2-3-2清洗劑 2-3-3製冷劑 2-3-4銅管 2-3-5其他易耗材料 增加氧氣和燃氣的方法，掃碼看視頻2-5 2-4元器件在路檢測 2-4-1電子膨脹閥的檢測 2-4-2功率模組的檢測 2-4-3壓縮機的

檢測 2-4-4主機板的檢測 2-5空調器上門裝機步驟 2-6空調器上門移機步驟 空調移機收氟，掃碼看視頻 2-6 空調移機，掃碼看視頻 2-7 2-7使用修理閥和真空泵對空調器進行抽真空訓練 第3章 互聯網 APP維修必備知識 3-1空調器結構組成 3-1-1分體壁掛式空調器的結構 3-1-2分體櫃式空調器的結構 3-2空調器製冷/熱原理 3-2-1空調器製冷原理 3-2-2空調器制熱原理 3-3空調器最新功能原理介紹 3-3-1空調除甲醛功能原理 3-3-2空調清新空氣功能原理 3-3-3空調自清潔功能原理 3-3-4空調WiFi功能原理 第4章 互聯網 APP維修方法秘訣 4-1上門

維修方法 4-2上門檢修思路 4-3上門維修秘訣 4-4空調通病良方 4-5控制板換板修機 原配板換板維修，掃碼看視頻4-1 定頻空調通用板換板維修，掃碼看視頻4-2 第5章 互聯網 APP維修實戰技巧 5-1TCL空調器上門維修實訓 5-2長虹空調器上門維修實訓 5-3格蘭仕空調器上門維修實訓 5-4格力空調器上門維修實訓 5-5海爾空調器上門維修實訓 5-6海信空調器上門維修實訓 5-7美的空調器上門維修實訓 5-8志高空調器上門維修實訓 第6章 互聯網 APP資料查閱 6-1空調器故障代碼 6-1-1TCL變頻空調故障代碼 6-1-2長虹變頻空調故障代碼 6-1-3格力變頻空調故障代

碼 6-1-4海爾壁掛式變頻空調故障代碼 6-1-5海爾櫃式變頻空調故障代碼 6-1-6美的變頻空調故障代碼 6-1-7志高變頻空調故障代碼 6-2空調器晶片資料 6-3變頻空調器電路維修指導

應用機器學習與專家系統開發具室內定位與智慧導引功能的智慧導航停車場系統

為了解決wifi定位app的問題，作者張君銘 這樣論述：

現今汽車是相當普及化的交通工具，臺灣目前共登記有8 百多萬輛汽車，但登記提供的私人及公用停車位僅有5 百多萬個車位，顯然停車位有供不應求的狀況。臺灣大多數的大型室內停車場會標示停車位之剩餘數量、以及停車位是否為空的燈號指示，然而並無規劃指定停車位和導航指引給予使用者，造成民眾開車進入室內停車場時，仍然需要耗費許多時間去尋找停車位。隨著人工智慧及物聯網的時代的到來，停車場也應逐步走向智慧化。因此，本論文開發了一個智慧室內停車場導航系統，利用專家系統結合Dijkstra 最短路徑演算法進行停車位最佳分配及路徑規劃，並利用Wi-Fi 將前述資料傳送至進入停車場之使用者，且為了能夠導引使用者順利前往

該停車位並完成停車。本論文也利用機器學習結合iBeacon 技術建構停車場室內定位系統，進行使用者在停車場內的位置監測。此外，本論文透過電腦視覺結合PID 控制演算法的循路功能之自走車及模擬停車場進行模擬測試，除了測試成功外也完整展現出了智慧室內停車場導航系統在運作時的完整性，其自走車是由Raspberry Pi 組合而成。