8、OpenShift 平台概述与开发环境搭建

OpenShift 平台概述与开发环境搭建

1. OpenShift 架构与组件

OpenShift 容器平台在组件和整体架构方面既简单又复杂。复杂之处在于它涉及众多相互关联的组件,简单之处在于其所有组件相互独立工作,且在出现故障时能无缝协作。

1.1 通用组件

OpenShift 和 Kubernetes 有许多通用的架构组件,包括:
- OpenShift 主节点
- OpenShift 工作节点
- Etcd 键值存储

1.2 独特组件

OpenShift 也有一些独特的组件:
- 作为入口流量控制的路由器
- OpenShift 内部注册表

1.3 基于 Docker 和 Kubernetes 构建

OpenShift 构建于 Docker 和 Kubernetes 之上,有时被称为 Kubernetes++。除了 Docker 和 Kubernetes 的解决方案外,OpenShift 还带来了提供稳定且适用于生产环境的 PaaS 平台所需的额外功能和特性:
- 认证 :OpenShift 有多种内置认证方法,允许对 OpenShift 项目进行细粒度访问,如本地认证、LDAP 认证、请求头认证、Keystone 认证和 GitHub 认证。
- 多租户 :OpenShift 的强大功能允许进行细粒度的多用户和多项目访问控制,这是中大型组织必备的功能,可实现不同团队的协作和访问控制。
- 内部镜像注册表 </

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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