距離感測器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

寫APP玩轉物理實驗

為了解決距離感測器的問題，作者李冠杰,葉秉修,陳昱錩,王瀅瑄,邱致銓,洪耀正 這樣論述：

　　近年來，利用智慧型手機進行物理實驗的自動化量測，已經蔚為一股風潮。這是因為智慧型手機內建多種感測器，例如加速度感測器、方向感測器( 陀螺儀)、磁場感測器、光感測器、距離感測器，甚至是氣壓感測器等等。善用這些感測器並結合相關App，將可用來取代昂貴的實驗儀器，使實驗可以在日常生活中進行，提升學生對科學的興趣。   　　儘管如此，目前市面上主要的物理實驗量測App，主要倚賴國外開發者，缺乏相關的教材，引導教師或學生自製App讀取實驗物理量，並進行後續分析。呼應108 課綱的探索與實作精神，課程應回歸科學研究的本質：發現並提出問題、設計模型，動手建立工具、進行實驗，以獲得解答。因

此，學習撰寫量測App有其必要性，並可引起學生對程式語言的學習動機與熱忱，合乎現代教育跨領域合作的趨勢( 資訊科學與物理的跨領域學習)。本書的目的，即是採用圖控式的App Inventor 2，開發簡易的物理量測App，藉以讓讀者熟悉相關App的開發原理，進而誘發學習物理與程式語言的興趣。   　　為了讓書籍的編排更有系統，我們將本書分成第一部分的基礎篇(1~6章)與第二部分的應用篇(7~13章)。基礎篇主要聚焦於程式語言基礎，包括宣告變數、邏輯判斷、迴圈、陣列，以及子程式等基本概念。每章節都搭配簡單有趣的App範例實作，可作為K12學習程式的啟蒙教材。而應用篇則聚焦於不同物理實驗主題

App的開發，讀者可以視需求進行學習，並加以應用。    本書特色   　　1.利用App Inventor 2，搭配智慧型手機的各種感測器與計算能力，實作經典物理實驗。   　　2.本書分成第一部分的基礎篇(1~6章)與第二部分的應用篇(7~13章)： 　　- 基礎篇主要聚焦於程式語言基礎，包括宣告變數、邏輯判斷、迴圈、陣列，以及子程式等基本概念。每章節都搭配簡單有趣的App範例實作，可作為K12學習程式的啟蒙教材。 　　- 應用篇聚焦於不同物理實驗主題App的開發，讀者可視需求進行學習，並加以應用。 

距離感測器進入發燒排行的影片

物聯網之網路層無線交換平台製作

為了解決距離感測器的問題，作者戴學儒 這樣論述：

本論文之研製目的是設計了一無線交換平台能結合多種無線通訊模式，同時與多個終端裝置進行藍芽、Wi-Fi與LoRa等模式的連線，進而進行資料的傳輸與交換，並可由Wi-Fi或NB-IoT將資料傳遞至網際網路上，進而延伸終端裝置連線距離。 本論文中將逐步介紹平台中所使用到的各項技術，接著是如何利用藍芽、LoRa與Wi-Fi去取得各種溫度濕度等感測器的資料，並建構一套伺服器與資料庫來傳輸資料，最後提供經由NB-IoT上傳的資料結果畫面，並製作手機APP來顯示從自製伺服器取得的即時溫度濕度等資料，驗證資料的正確性，最後結論將探討本系統使用情境，以及將來可延伸應用之領域。

輕課程 Arduino智慧生活基礎應用 - 使用圖控化motoBlockly程式語言：附MOSME行動學習一點通：擴增 ‧ 加值

為了解決距離感測器的問題，作者慧手科技,徐瑞茂,林聖修 這樣論述：

　　•本書搭配慧手科技的S4A Sensor Board互動學習板，透過簡易有趣的範例，初學者也能快速上手Arduino。 　　•利用6P4C的RJ11 線外接各式感測元件，減少硬體接線及除錯的時間，輕鬆學會生活中的基礎應用。 　　•使用簡單易懂的圖控式程式語言motoBlockly與mBlock編寫，可直接轉成Arduino程式碼，方便學習邏輯概念。

使用AI晶片電梯樓層面板辨識之自主移動機器人

為了解決距離感測器的問題，作者許家銘 這樣論述：

第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 文獻回顧 21.2.1 跨樓層服務型機器人回顧 21.2.2 導航回顧 31.建圖 32.定位-自適應蒙地卡羅定位法 73.軌跡追蹤控制 101.2.3 電梯按鈕偵測與辨識 121.3 論文架構 13第二章 導航車硬體架構與設計 142.1 整體硬體架構 142.2 移動平台Pioneer 3 – DX 152.3 AI晶片開發板Mipy 162.4 串列式機械手臂與六軸機械手臂 172.5 運算核心 222.6 電力系統 242.6.1 第一版電梯樓層面板辨識的自主移動機器人供電系統架

構 252.6.2 第二版電梯樓層面板辨識的自主移動機器人系統架構 262.6.3 自製雙輸入單輸出不斷電供電系統 282.7 Hokuyo 雷射測距儀 302.8 無線AP/路由器 312.9 Aim觸控螢幕 32第三章 跨樓層導航機器人系統架構設計 333.1 ROS機器人作業系統 333.2 電梯樓層面板辨識之自主移動系統架構 393.3 跨樓層功能 45第四章 移動載具區域定位與物件辨識定位 474.1 基於距離感測器的定位校正 474.2 電梯按鈕的辨識 504.2.1 訓練工具 511.資料庫工具(Create database to

ol)： 512.訓練工具(Training tool)： 513.推論工具(Inference tool)： 514.2.2 訓練資料量的增加 514.2.3 神經網路訓練 524.2.4 實際應用 564.3 基於影像的物件定位校正 58第五章 機械手臂的運動控制 635.1 正逆向運動學之分析與模擬 635.1.1 二維平面機械手臂正向運動學 635.1.2 二維平面機械手臂逆向運動學 645.1.3 正逆向運動學分析與模擬 655.2 按壓電梯按鈕之控制策略 675.2.1 按壓電梯按鈕流程 675.2.2 按壓電梯按鈕控制策略 71第六章 實驗

結果 726.1 實驗環境介紹 726.2 實際建圖流程介紹 736.3 基於距離感測器定位校正實驗 776.3.1 電梯外的校正情形 786.3.2 進電梯的校正情形 786.3.3 電梯內的校正情形 796.3.4 實驗討論 796.4 電梯按鈕的辨識實驗 796.4.1 訓練資料&測試資料 796.4.2 電梯樓層面板按鈕辨識實驗 826.4.3 實驗討論 846.5 基於影像定位校正實驗 856.5.1 電梯外影像定位校正 851.離線測試 852.實際測試 866.5.2 電梯內影像定位校正 871.離線測試 872.實際測試 886.

5.3 實驗討論 886.6 機械手臂定位誤差實驗 886.6.1 實驗一 891.實驗方法 892.實驗數據 903.實驗結果分析 906.6.2 實驗二 921.實驗方法 922.實驗數據 933.實驗結果分析 936.6.3 實驗討論 946.7 跨樓層導航實驗 956.8 實驗討論 99第七章 結論與未來展望 1007.1 結論 1007.2 未來展望 100參考文獻 102自傳 105學術成就 106