16、Erlang与外部程序的交互技术及实践

Erlang与外部程序的交互技术及实践

在软件开发中,我们常常会遇到需要将不同编程语言编写的程序进行交互的场景。本文将详细介绍如何使用Erlang与外部程序(如C程序)进行交互,包括端口(Ports)和链接驱动(Linked-in Drivers)的使用。

1. 相关练习与基础代码

在开始介绍交互技术之前,先来看一些相关的练习和基础代码。有一些关于图形小部件的改进练习,例如:
- 改进图形小部件,添加一个侧边面板来列出当前组中人员的姓名。
- 添加代码以显示组中所有人的姓名。
- 添加代码以列出所有组。
- 添加人与人之间的对话功能。
- 添加代码,使服务器机器不运行组控制器,而是由第一个加入特定组的用户提供此功能。
- 仔细研究消息序列图,确保理解它,并检查能否在程序代码中识别所有消息。
- 绘制自己的消息序列图,展示如何解决登录阶段的问题。

同时,还有一些基础代码片段,如 scroll_to_show_last_line 函数用于滚动显示编辑器的最后一行:

scroll_to_show_last_line() ->
    Size = gs:read(editor, size),
    Height = gs:read(editor, height),
    CharHeight = gs:read(editor, char_height),
    TopRow = Size - Height/CharHeight,
    if
        TopRow > 0 ->
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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