38、机器人控制与无线传感器网络技术研究

机器人控制与无线传感器网络技术研究

一、XML - RPC驱动的UCR代理

1.1 研究背景

如今,计算能力和网络带宽大幅提升,但网络应用软件开发仍面临成本高、耗时长和易出错的问题。机器人行业发展迅速,机器人与控制器之间的快速可靠通信是创建机器人学习教育环境的关键需求。基于代理的通信概念是满足这些需求的可行方案之一,它能让多个用户更灵活地进行通信,使架构中的节点松散耦合,增强灵活性和可扩展性。

1.2 UCR代理的设计

1.2.1 UCR概念

采用基于简约主义的用户创建机器人(UCR)概念,旨在简化机器人相关操作,为对机器人感兴趣的新一代提供机会。UCR由如Lego Mindstorm NXT、Parallax Basic Stamp等玩具模块组成,不仅可通过物理模块组装,还能进行逻辑编程,有助于培养使用者的创造力。

1.2.2 UCR代理架构

UCR代理设计更加灵活和分布式,部分实现从中心转移到客户端。它能提供多种协议(如蓝牙、ZigBee、UDP和TCP)之间的通信。UCR代理包含两类服务:
- 标准管理服务 :负责接收来自任一侧发起的新连接。
- 非标准用户定义服务 :非静态服务,用户可根据需求创建自己的模块,这些模块可作为独立服务在代理中间件上运行。UCR管理模块负责启动或停止这些服务,且UCR代理基于服务配置器设计模式,易于配置。

1.3 XML - RPC的嵌入

为了扩展UCR代理的通信能力,将XML - RPC模块以API的形式嵌入U

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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