37、树莓派与Pico开发全解析

树莓派与Pico开发全解析

1. 温度显示代码解析

在开发过程中,有一段代码用于在Pimoroni Badger的E Ink显示屏上显示温度:

badger.text(str(t), 20, 10, scale=16)
badger.text("o", 220, 5, scale=8)
badger.text("C", 255, 20, scale=8)
badger.update()
sleep(5)

这段代码的逻辑如下:
- badger.text(str(t), 20, 10, scale=16) :将温度值 t 转换为字符串,并在坐标 (20, 10) 处以缩放比例 16 显示。
- badger.text("o", 220, 5, scale=8) badger.text("C", 255, 20, scale=8) :分别在指定坐标显示 “o” 和 “C” 作为温度单位标识。
- badger.update() :更新显示屏,将之前绘制的内容显示出来。
- sleep(5) :暂停5秒,避免显示屏频繁刷新。

该程序基于 ch_19_temp_logger.py ,使用 badger2040 模块与E Ink显示屏交互。创建

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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