2、数据可视化之GPS数据处理全流程

数据可视化之GPS数据处理全流程

1. 准备工作

若想通过自行输入命令并查看结果来学习后续内容,可先参考相关资料在系统上安装Python。不过这并非必需,不安装也能理解整体内容。若有更多Python使用经验后,再回头阅读会有更深理解。

要从Python访问串口,需使用 pySerial 模块,该模块需下载安装。使用时,先将其导入内存:

>>> import serial
2. 扫描串口

接下来要找到串口参数,即波特率和端口号。波特率可参考GPS手册,若找不到,后续会介绍推测方法。端口号由操作系统决定,若不确定如何查找,或端口号在插拔GPS时会变化,可使用以下代码识别活动串口。

Linux系统

>>> from serial.tools.list_ports import comports
>>> comports()
[('/dev/ttyS3', 'ttyS3', 'n/a'), ('/dev/ttyS2', 'ttyS2', 'n/a'), ('/dev/ttyS1', 'ttyS1', 'n/a'), ('/dev/ttyS0', 'ttyS0', 'n/a'), ('/dev/ttyUSB0', 'Company name and device info should be here', 'USB VID:PID=xxxx:y
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值