15、使用 UDP 和 TCP 交换消息

使用 UDP 和 TCP 交换消息

1. 发送 UDP 数据报

UDP 通信发生在两个套接字之间,套接字是网络上通信路径的一端,每个套接字都有一个 IP 地址和端口号。在典型应用中,目的地被编程为在特定端口接收 UDP 数据报。许多标准应用协议都有分配的知名端口,其他应用通常可以自由使用大于 1023 的任何端口号。目的地可以接受来自任何主机或特定主机的数据包,通常不关心源发送的端口。

下面分别介绍使用 Rabbit 模块和 TINI 发送 UDP 数据报的代码实现。

1.1 Rabbit 代码

Rabbit 模块的 Dynamic C 库包含用于 UDP 通信的函数和常量。以下是具体的代码实现:

// 初始定义和声明
#define TCPCONFIG 1
#define LOCAL_PORT     5551
#define REMOTE_IP      "192.168.111.5"
#define REMOTE_PORT    5550
#define MAX_UDP_SOCKET_BUFFERS 1
#memmap xmem
#use "dcrtcp.lib"
udp_Socket mysocket;
int sequence;

// main 函数
main()
{
  int return_value;
  sequence = 255;
  return_value = sock_init();
  if (return_value == 0) {
    printf("Network support is initialized.\n");
  }
  else 
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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