12、机器人编程入门指南

机器人编程入门指南

1. 状态机

在协作式多任务处理的入门示例中,我们选择了两个非常小的任务,并且每次执行时都做完全相同的事情。然而,实际中的任务可能会复杂得多,每次调用时可能需要执行几个不同的步骤。这就需要我们将一大段代码拆分成小块,而在协作式多任务处理框架中实现这些复杂任务的一个好方法就是将它们编写为状态机。

状态机是一段跟踪任务状态的代码(因此得名)。某些条件,如定时检查,可以触发状态之间的转换,从而执行一段代码。之前示例中的 LED 闪烁任务可以很容易地实现为状态机,虽然会增加几行代码,但会使代码更具可读性。

在闪烁任务状态机中,状态是 LED 的状态,即开启或关闭。这两个状态之间的转换自然地实现为分别打开或关闭 LED。以下是实现步骤:
1. 在 setup 函数之前,添加一个自定义的枚举对象和一个变量来保存 LED 状态:

// 闪烁任务的状态
enum state {
    LED_OFF,
    LED_ON
};
// 闪烁状态变量
uint8_t led_state = LED_OFF;
  1. 修改 loop() 函数中控制和执行闪烁任务的代码块:
if (millis() - last_blink_time >= blink_interval) {
    // 更新上次闪烁时间
    last_blink_time += blink_interva
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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