40、构建网络:Arduino无线聚合器、无线传感器节点与树莓派服务器

构建网络:Arduino无线聚合器、无线传感器节点与树莓派服务器

1. 前期准备与资源优化

在构建项目时,优化资源使用十分重要。对于小型微控制器而言,节省处理能力能带来很大帮助;而对于Arduino这类平台,还能释放少量内存。虽然在本项目中节省的内存可能有限,但在处理复杂草图或Arduino同时执行其他任务时,任何内存节省都能为存储更多数据或连接更多传感器提供空间。

例如,构建一个不仅能通过XBee网络聚合数据,还能在Arduino上连接多个通过I2C接口的传感器,并通过LCD面板或硬拷贝打印机等特定硬件接口显示数据的节点。这些组件都需要引入相应的库,根据Arduino的内存大小,可能会出现内存不足的情况。有时,即使草图本身不大,也可能因为所需库占用的内存总和过大,而不得不使用Arduino Mega。

2. 设置MySQL数据库

接下来需要在MySQL服务器上创建数据库,用于存储和报告传感器数据。具体操作步骤如下:
1. 连接到MySQL数据库服务器
- 如果在树莓派上操作,可以使用 mysql -uroot -p<password> 命令。
- 如果在PC上操作,可以使用 mysqlsh --uri root@localhost:3306 --sql 命令。
2. 创建数据库并使用

CREATE DATABASE house;
USE house;
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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