13、树莓派电机控制与Python编程进阶

树莓派电机控制与Python编程进阶

1. 电机控制

在电子电路中,电机是非常重要的执行元件。这里主要介绍三种常见的电机:直流电机、舵机和步进电机。

1.1 直流电机

有一个程序可以让两个直流电机全速前进,然后以半速后退。速度控制是通过脉冲宽度调制(PWM)实现的,即适当地打开和关闭输出。

1.2 舵机

舵机是另一种流行的电机,它内置控制电路,可通过PWM信号进行控制。舵机还包含一个内置位置传感器,能提供精确的定位。通常,舵机的移动距离是有限的。例如SG92R舵机,它可以在每个方向移动90度,总移动距离为180度。不过,也有一些舵机可以移动更远,甚至还有连续旋转的舵机。

PWM信号决定了舵机的移动位置。典型的舵机PWM信号范围是1ms到2ms,其中1ms表示完全向左,1.5ms表示中间位置,2ms表示完全向右。SG92R的范围略有不同,在0.75ms到2.25ms之间。

SG92R的优点是它可以在低至3V的电压下运行,因此可以直接由树莓派的3.3V供电。对于需要更高电压的舵机,可能需要使用电压电平转换器。

舵机的接线如下:红色线为正极,连接到树莓派的3.3V;棕色线为地线;橙色线为信号线,连接到GPIO 17(物理引脚11)。

以下是控制舵机的示例代码(servo - test.py):

from gpiozero import Servo
from time import sleep
servo = Servo(17)
while True:
    servo.min(
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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