RP2040使用存储系统

        我一直以为RP2040的系统是无法使用文件系统的,直到有一天,我无意中发现Arduino的芯片设置栏位中有一个奇怪的选项:

        我很好奇的让DeepSeek给我找了一下资料, 然后它告诉我,这是一个文件系统的预分配方案,我当时就惊讶了,我一直以为RP2040这种芯片是无法使用文件系统的。结果,突然被惊喜砸中,因为我一直想存储一些数据,因为一直以为RP2040无法使用文件系统,甚至想通过网络通讯将数据存在其他地方。于是,让DeepSeek给我深扒了一下如何使用这个文件系统。它告诉我需要用一个叫做LittleFS的库来操作,属于那种极简版的文件系统。这个库的用法大致如下:

    if( LittleFS.begin() ) 
    {
        File file = LittleFS.open("/config.json", "r");
        if( file )
        {
            String json = file.readString();
            if( json.isEmpty() == false )
            {
                JsonDocument doc;
                DeserializationError error = deserializeJson( doc, json.c_str() );
                if( error )
                {
                    Serial.printf( "deserializeJson() failed: %s\n", error.f_str() );
                }
                else 
                {
                    current = doc["current"];
                    Serial.printf( "current: %f\n", current );
                }
            }            
            file.close();
        }
    }

        上面的代码演示了如何初始化文件系统,加载并读取一个文件的内容。LittleFS在使用前必须调用 begin() 函数。加载非常简单,open之后,读取内容就行了。这儿同时也用了 ArduinoJson,可以在RP2040使用JSON,当然受限于内存,不能用太复杂的JSON字符串,对付一些配置什么的,还是没问题。

    JsonDocument doc; // 根据数据大小调整内存
    doc["current"] = current;

    String json;
    size_t bytes = serializeJson( doc, json );
    if( bytes == 0 )
    {
        Serial.printf( "serializeJson() failed.\n" );
    }
    else
    {
        // 写入
        File file = LittleFS.open("/config.json", "w");
        if( file ) 
        {
            file.print( json );
            file.close();

            Serial.printf( "Write config.json ok: %s\n", json.c_str() );
        }
    }

        上面的代码演示了如何存储JSON字符串到文件系统。是不是非常简单?

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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