9、Raspberry Pi 5 I²C 和 ADC 项目实践

Raspberry Pi 5 I²C 和 ADC 项目实践

1. I²C 总线通信基础

I²C 总线通信是一种常见的通信方式,其基本通信过程如下:
1. 主设备在总线上发送要通信的从设备地址。
2. 最低有效位(LSB)是 R/W 位,用于确定数据传输方向,R/W = 0 表示从主设备到从设备,R/W = 1 表示从从设备到主设备。
3. 发送所需字节,每个字节间穿插一个 ACK 位,直到出现停止条件。

对于某些从设备,可能需要单独的事务。例如,从 I²C 兼容的内存设备读取数据的步骤如下:
1. 主设备以写模式(R/W = 0)开始事务,在总线上发送从设备地址。
2. 将要读取的内存位置作为两个字节发送(假设为 64Kbit 内存)。
3. 主设备发送 STOP 条件结束事务。
4. 主设备以读模式(R/W = 1)开始新事务,在总线上发送从设备地址。
5. 主设备从内存中读取数据。如果按顺序读取内存,则会读取多个字节。
6. 主设备在总线上设置停止条件。

2. Raspberry Pi 5 的 I²C 引脚

Raspberry Pi 5 的 40 针 GPIO 头有 2 组 I²C 引脚,具体如下:
| GPIO | 引脚名称 | 物理引脚号 |
| ---- | ---- | ---- |
| GPIO 2 | SDA1 | 3 |
| GPIO 3 | SCL1 | 5 |
| GPIO 0 | SDA0 | 27 |
| GPIO 1 | SCL0 | 28 |

I²C 引脚使用

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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