3、Kubernetes入门:环境搭建与容器运行基础

Kubernetes入门:环境搭建与容器运行基础

1. 环境准备

1.1 Docker Desktop与Kubernetes

使用Docker Desktop时,它会下载Kubernetes运行时所需的所有容器镜像,这可能需要一些时间,之后启动所有组件。当设置界面底部出现两个绿色圆点时,Kubernetes集群就可以使用了。Docker Desktop会安装其他所需的一切,你可以直接跳到后续验证步骤。

需要注意的是,其他Kubernetes发行版虽然可以在Docker Desktop上运行,但它们与Docker Desktop的网络设置集成不佳,在进行练习时可能会遇到问题。因此,Docker Desktop中的Kubernetes选项是最简单且能满足需求的选择。

1.2 安装Docker Community Edition和K3s

如果你使用的是Linux机器或Linux虚拟机,可以选择运行单节点集群。其中,K3s是一个不错的选择,它安装简单,且具备练习所需的所有功能。以下是安装步骤:
1. 安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | sh
  1. 安装K3s
curl -sfL https://get.k3s.io | sh -s - --docker --dis
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全过程,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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