AT89S52串口通讯

#include //包含头文件,一般情况不需要改动,头文件包含特殊功能寄存器的定义

/******************************//* 主函数 *//********************************/

void main (void)

{

      SCON = 0x50;         /* SCON: 模式 1, 8-bit UART, 使能接收 */

      TMOD |= 0x20;        /* TMOD: timer 1, mode 2, 8-bit reload */

      TH1 = 0xFD;            /* TH1: reload value for 9600 baud @ 11.0592MHz */

      TR1 = 1;                   /* TR1: timer 1 run */

      EA = 1;                    /*打开总中断*/

      ES = 1;                    /*打开串口中断*/

      while (1)                  /*主循环不做任何动作*/

      { }

}

 

/**************************//* 串口中断程序 *//****************************/

void UART_SER (void) interrupt 4           //串行中断服务程序

{

     unsigned char Temp;                            //定义临时变量

     if(RI)                                                        //判断是接收中断产生

     {

          RI=0;                                                 //标志位清零

          Temp=SBUF;                                  //读入缓冲区的值

          P1=Temp;                                       //把值输出到P1口,用于观察

          SBUF=Temp;                                 //把接收到的值再发回电脑端

      }

     if(TI)                                                      //如果是发送标志位,清零

          TI=0;

}

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与仿真验证;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与实践能力; 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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