6、Arduino MEGA 2560硬件技术全解析

Arduino MEGA 2560硬件技术全解析

1. Processing与Arduino的结合使用

Processing是一种基于Java的编程语言,也是一个用于开发计算机应用程序的软件包,最初为视觉艺术领域开发。它和Arduino IDE类似,都采用了草图(sketches)的概念,界面也很相似,并且支持跨平台,可在Windows、Mac OS X和Linux系统上使用。

Processing常与Arduino配合使用,当需要在计算机上开发一个通过USB电缆与Arduino板通信的自定义应用程序时,就会用到它。例如,Arduino IDE中的一些示例程序可以与Processing应用程序通信,像“PhysicalPixel”示例。该示例在Arduino IDE的“File ► Examples ► 04.Communication ► PhysicalPixel”路径下。此示例草图底部的代码被注释掉了,目的是避免Arduino IDE和编译工具对其进行解释或编译。具体操作步骤如下:
1. 从Arduino草图底部复制被注释的代码。
2. 将复制的代码粘贴到Processing IDE中并取消注释。
3. 将Arduino草图加载到Arduino板上。
4. 在计算机上运行Processing代码草图。

运行Processing草图时,会显示一个窗口,中间有一个小方块。将鼠标光标移到方块上,Arduino MEGA 2560的L LED会亮起;移开鼠标光标,L LED则熄灭。可在Arduino官网(www.arduino.cc/en/Tutorial/BuiltInExamples/PhysicalPixel )查看“PhysicalP

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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