16、树莓派作为主机:传感器数据处理与存储

树莓派处理传感器数据与存储

树莓派作为主机:传感器数据处理与存储

1. 用 Python 与传感器节点交互

1.1 简单 ASCII 图形展示

在 Python 脚本中,我们可以将传感器数据以简单的 ASCII 图形展示出来。首先,在 width 变量中处理数据,构建字符串 p ,它包含自 t0 以来经过的秒数、测量值,接着用竖线表示 ASCII 图形的开始。之后,遍历字符串 p 的后续位置,在对应缩放测量值 k 的位置放置 * ,其他位置放置空格。最后添加另一个竖线 | 并将字符串 p 打印到标准输出,等待一秒后进行下一次迭代。

这个脚本适用于任何串行线路,包括隐藏蓝牙链接的串行端口。若要使用蓝牙端口,只需将串行端口 /dev/ttyACM0 替换为 /dev/rfcomm0 /dev/rfcomm1

1.2 连接 NodeMCU 运行的套接字服务器

以下是一个基本的网络客户端示例,用于连接在端口 1137 上监听的 NodeMCU 套接字服务器:

# socket_client.py, V. Ziemann, 220930
import socket, atexit, time

def cleanup():
    sock.send(b"q
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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