2、树莓派 5 操作系统安装与控制台命令使用指南

树莓派5系统安装与控制台指南

树莓派 5 操作系统安装与控制台命令使用指南

1. 树莓派 5 操作系统安装概述

树莓派 5 的 Bookworm 操作系统可以通过预装的 microSD 卡获得,也可以将操作系统镜像下载到空白的 microSD 卡上。下面将详细介绍这两种安装方法。

2. 使用预装 SD 卡安装

预装的树莓派操作系统可在不同容量的 microSD 卡上获取。以下是使用预装 32GB microSD 卡进行安装的步骤:
1. 将预装的 microSD 卡插入树莓派 5。
2. 按照硬件连接图连接所有设备。
3. 将树莓派电源适配器连接到市电。
4. 首次启动树莓派时,系统会提示你设置设备,如用户名、密码、Wi-Fi 网络名称和密码等,本书中用户名设置为 pi。
5. 树莓派将以桌面模式启动并显示默认屏幕,你可以随时按 Ctrl + Alt + F1 切换到控制台模式。

3. 在控制台模式增大字体

在 7 英寸显示器的控制台模式下,可能难以看清字符。你可以按以下步骤增大字体大小:
1. 确保你处于控制台模式。
2. 输入命令:

pi@raspberrypi: ~ $ sudo dpkg - reconfigure console - setup
  1. 在软件包配置屏幕中选择 UTF - 8。
  2. 选择“Guess optimal character set”。
  3. 选择“Terminus”。
  4. 选择字体 16x32。
【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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