使用Pidora

Version: Pidora-2014-R3

The default userid/password for pidora is: root/raspberrypi 
Ref: http://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php?f=51&t=96411

To enable Headless Mode, create a file named "headless" inside the boot file system on the Raspberry Pi's SD card. Create this "headless" file before you boot your Raspberry Pi.

If "RESIZE" is in the "headless" file, the root filesystem will be expanded to the maximum size of the sd card via the service rootfs-resize. If "SWAP"(requires the value in megabytes) exists in the "headless" file, a swap file will be created of the specified size, and then activated.
例:
IPADDR=192.168.1.105
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.1.1
DNS1= 192.168.1.1
RESIZE

SWAP=512

注:
headless文件中,配置了IPADDR, NETMASK, GATEWAY, DNS1无效果,IP依然是DHCP分配的。
只能通过路由查Pidora的IP,登陆后再修改为静态IP。
但修改静态IP后,必须删除headless文件,否则重启后IP还是会由DHCP分配。

配置静态IP
[ root@pidora ~]#  vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 
修改前
DEVICE=eth0 
BOOTPROTO=dhcp
ONBOOT=yes 
NM_CONTROLLED=yes 

修改后
DEVICE=eth0 
BOOTPROTO=static 
IPADDR=192.168.199.101 
NETMASK=255.255.255.0 
GATEWAY=192.168.199.1 
DNS1=192.168.199.1 
ONBOOT=yes 
NM_CONTROLLED=yes 

service network restart
/etc/init.d/network restart
reboot  <- 重启之前,务必 删除headless文件


fedora18以上 关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service // 关闭
systemctl disable firewalld.service // 开机不启动



使用ifconfig
# yum install net-tools


查看IP其他方法
# pifconfig
# ip addr show

试试Linux下的ip命令,ifconfig已经过时了
http://linux.cn/article-3144-1.html



内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
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