BNET技术更新 Weekly 1

本文是BNET技术更新系列文章,介绍了7.25 - 8.10期间的技术进展与问题修复。包括提升H节点容错性、修正R节点状态判断错误、完善T节点功能、适配不同系统版本及优化冗余链路流程等,还给出沟通渠道与官网信息。

在BNET技术更新系列文章中,我们将介绍过去两周发生的一些重要技术进展和问题修复,以便于大家实时跟进我们的技术发展。同时,也是我们对BNET成长的一种共同见证。

 

以下是7.25-8.10期间的技术更新:

 

 

 

1.H节点在为R节点选直通路径过程中,偶尔会出现链路故障,无法为其他节点服务。

  修改了Bug之后,H节点容错性大大提升,提高可扩展性和效率。

2. 选路径匹配时,R节点状态判断存在错误。

修改后,对于已退出服务的节点,不再提供服务,实现更精确的管理。

 

 

1. T节点从网络获取参数,实现多人同时break through barrier功能。

2. T节点加本地保存参数信息

功能:WALLETID, HNODEIP, DefaultNodeId, HNODE port, DNS, Lanip, Lanmask等。

3. T节点增加注册时加timer功能,直到成功收到REGISTER ACK为止。

4. 完善H节点未注册时,自动重新注册功能。

 

 

1. 为了适配Windows版本,对open VPN进行修改,实现TUN模式。实现网卡正常读写与数据收发。

2. 修复Linux栈内存大小

3. 修改R节点与Android版本为zero padding模式;

4. 配合H节点测试优化的冗余链路流程,实现更快响应其他的链路请求。

 

如果您对我们的技术感兴趣,或者您对问题的解决有更好的想法,我们都非常欢迎您在电报群或者微信上随时与BNET沟通,感谢!

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
03-21
### 关于 P2BNet技术文档及相关实现 #### 背景介绍 P2BNet 是一种基于弱监督学习的目标检测方法,其核心在于利用点标注信息生成高质量的建议包,并优化最终的检测器性能。该网络采用两阶段策略——CBP(Coarse Box Proposal)和 PBR(Proposal Box Refinement),分别用于粗略伪框预测和精细化调整[^2]。 #### 技术文档与资源链接 以下是关于 P2BNet 及其实现的相关资料: 1. **官方仓库** 官方提供了详细的 README 文件以及训练脚本说明,适用于 VisDrone 数据集的实验环境搭建。具体可以参考以下地址: ```plaintext https://github.com/ucas-vg/P2BNet/blob/main/README.md ``` 2. **模型架构详解** 在 CBP 阶段,P2BNet 使用固定采样方式围绕标注点生成初始候选框;而在 PBR 阶段,则通过自适应采样的机制进一步提升边界框的质量。这种设计显著降低了对密集标注的需求,同时提高了检测精度。 3. **训练命令示例** 下面是一个典型的训练命令配置,假设已经克隆并安装好了 `P2BNet` 项目: ```bash python train.py --dataset visdrone --config configs/p2bnet_visdrone.yaml ``` 上述命令中的参数可以通过修改 YAML 配置文件来自定义数据路径、超参设置等内容[^1]。 4. **理论基础解析** 论文中提到的传统 OTSP (Object Tracking with Spatial Proposals) 方法存在局限性,比如难以处理复杂场景下的多目标交互问题。因此,研究者提出了无需依赖 OTSP 的新框架,即 P2BNet,从而实现了更高的效率与鲁棒性。 #### 实现细节探讨 为了更好地理解如何部署或改进 P2BNet,可以从以下几个方面入手: - **数据预处理**: 对输入图像执行标准化操作,并将单点标签转换成适合后续计算的形式。 - **损失函数构建**: 结合分类误差与回归偏差共同指导模型收敛过程。 - **推理流程展示**: ```python import torch from p2bnet.models import build_model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = build_model(config).to(device) checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth', map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) def infer(image_tensor): image_tensor = image_tensor.to(device) outputs = model(image_tensor) return outputs ```
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