12、树莓派Pico的无线通信与数模转换应用

树莓派Pico的无线通信与数模转换应用

1. Wi-Fi 通信:将树莓派Pico内部温度发送到智能手机

1.1 项目概述

此项目旨在通过Wi-Fi连接,将树莓派Pico的内部温度数据发送到智能手机。智能手机发送字符 “T?” 向树莓派Pico请求数据,项目采用双向UDP通信进行数据的接收和发送。

1.2 操作步骤

  1. 获取ESP - 01的IP地址 :可通过扫描本地Wi - Fi路由器上的所有设备来获取ESP - 01的IP地址。例如,使用Android应用 “Who Uses My WiFi – Network Scanner” 查看连接到路由器的所有设备的IP地址,ESP - 01会以 “Espressif” 名称列出。
  2. 连接到本地Wi - Fi路由器 :调用 ConnectToWiFi 函数发送AT命令连接到本地Wi - Fi路由器。
  3. 等待请求并发送温度数据 :在主程序循环中,等待接收命令 “T?”,收到该命令后,调用 GetTemperature 函数读取树莓派Pico的内部温度,将温度数据存储在变量 T 中,然后将其转换为字符串格式存储在 Tstr 中,计算字符串长度存储在 Tlen 中,通过Wi - Fi UDP链接发送数据。

1.3 代码实现


                
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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