7、机器人代码备份与基础构建指南

机器人代码备份与基础构建指南

1. 代码与配置问题及备份策略

在开发机器人的过程中,代码和配置的错误更改可能会带来诸多问题。我们难免会犯错,当进行大量更改后,可能难以分辨哪些部分发生了变化,以及这些变化是否导致代码出错。错误的配置可能使机器人无法正常工作,例如树莓派无法联网或无法启动。系统软件包的升级也可能出错,导致代码无法运行,或者需要对代码进行大量修改才能恢复正常。这些问题还可能相互交织,引发严重的后果。

为了应对这些问题,我们可以采用以下几种备份策略:
- 策略一:将代码保存在 PC 上并上传
- 创建文件夹和测试文件 :在 PC 上创建一个文件夹来存储机器人代码,然后创建一个测试文件 hello.py ,内容如下:

print("Raspberry Pi is alive")
- **使用 SFTP 工具上传文件**:我们使用 FileZilla 工具进行文件传输。首先从 [https://filezilla-project.org](https://filezilla-project.org) 下载并安装该工具。
    1. 插入并启动树莓派。
    2. 在 FileZilla 的主机框中,输入树莓派的本地主机名,并以 `sftp://` 为前缀,例如 `sftp://myrobot.local`。
    3. 在用户名框中输入 `pi`,并输入之前设置的密码。
    4. 点击“快速连接”按钮连接到树莓派。
    5. 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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