32、树莓派使用与配置全攻略

树莓派使用与配置全攻略

1. 树莓派散热问题

当你触摸树莓派时感觉很热,就需要为其安装散热设备。可以在机箱中安装散热风扇,或者在 CPU、RAM 模块和 USB 控制器上安装散热片。对于发热更严重的树莓派 4,建议同时安装风扇和散热片。

可以使用内置的 vcgencmd 命令来测量安装散热设备前后,以及运行如编译代码或播放视频等计算密集型任务前后的 CPU 温度。例如:

$ vcgencmd measure_temp
temp=48.3'C
$ vcgencmd measure_temp
temp=61.9'C

这是无风扇且打开机箱盖的树莓派在空闲和播放 1080p 电影 5 分钟后的温度。使用散热风扇播放同一部电影时:

$ vcgencmd measure_temp
temp=52.1'C

树莓派的温度不应超过 70°C,40°C 至 60°C 是良好的工作范围。

2. 安装树莓派操作系统

若你已准备好硬件,想安装操作系统,可以通过以下四种方式获取可引导的 SD 卡:
- 使用树莓派成像工具(目前仅适用于 .deb 系统,如 Debian、Ubuntu 或 Mint)
- 使用 NOOBS 安装程序
- 使用 dd 命令将安装镜像复制到 micro SD 卡
- 购买已预装安装程序的 micro SD 卡

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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