26、深入探究 IEEE 802.15.4 协议栈搭建与应用

深入探究 IEEE 802.15.4 协议栈搭建与应用

1. 引言

在物联网(IoT)的发展进程中,IEEE 802.15.4 协议扮演着至关重要的角色,它为低速率无线个人区域网络(WPAN)提供了物理层和链路层的技术基础,是 ZigBee 协议栈的基石。同时,为了实现 IPv6 在 IEEE 802.15.4 网络上的传输,6LoWPAN 技术应运而生。本文将详细介绍如何使用 Netualizer 和 Wireshark 工具来搭建支持 IEEE 802.15.4 的协议栈,并进行相关的网络测试和分析。

2. 初始化物理层和链路层
2.1 硬件支持

Netualizer 支持德州仪器(TI)开发制造的 CC2531 硬件网络接口,这是一种知名的 IEEE 802.15.4 物理层设备。CC2531 包含 USB 接口,可与树莓派、传统个人电脑和笔记本等 Netualizer 代理设备集成。当在 Netualizer 上创建物理层时,如果代理设备通过 USB 接口与 CC2531 网络接口物理连接,就会出现一个新选项,例如“CC2531+IEEE802.15.4+1 {COM10}”,其中“+1”表示这是该代理检测到的第一个 IEEE 802.15.4 接口。

2.2 虚拟硬件支持

为了简化操作并在没有 CC2531 等硬件网络接口的情况下生成 IEEE 802.15.4 流量,可以在 Netualizer 上启用虚拟硬件支持。启用虚拟硬件支持后,无需外部硬件设备即可部署特殊的物联网场景,且任何代理设备都能支持这些虚拟接口。要启用硬件虚拟化,可在“Agents”菜单中设置“Virtual Hardware S

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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