44、设备编程与数据集合:Rust 实践指南

设备编程与数据集合:Rust 实践指南

1. 设备编程中的错误处理与 GPIO 操作

在设备编程中,我们可能会遇到错误。由于已经设置函数支持错误返回,我们可以使用 ? 调用 trait,让 Rust 解包 Result 或通过终止当前函数来处理错误。获取引脚的当前值后,可将其与先前值进行比较。以下是示例代码:

if val != prev_val {
    println!("Button has been pushed with a value of {}", val);
    prev_val = val;
}

为了短暂暂停,我们可以让程序休眠。这里选择暂停 10 毫秒,该值较为合理。若增加到 100 毫秒,可能会错过状态变化;若缩短到 1 毫秒,可能有些过度。当然,也可以不设置休眠,持续轮询 GPIO 引脚的值。

由于函数需要返回 Result ,闭包作为表达式保留,即不进行 Result 的解包,直接从函数返回。另外,由于 Rust 无法处理信号,可使用 Ctrl - C 中断程序,但这会使 GPIO 设备处于不干净的状态,下次运行程序时可能会收到关于 GPIO 设备状态的错误通知。

1.1 日志记录

日志记录在编写程序时非常重要。虽然可以自己编写日志文件,但已有标准化的日志记录方式,无需且不建议自己编写。
- Unix 类系统的 Syslog

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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