UAV021系统优化与SBUS协议遥控器电机控制

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文件是一个与无人机(UAV)相关的工程源代码包,其中包含了系统架构优化、SBUS协议以及如何利用遥控器控制电机转动的实验和实现。SBUS协议是一种广泛应用于遥控模型飞机等无人机设备的通信协议,它支持多个控制通道的信息传输,同时保证了数据传输的稳定性和低延迟。在文件描述中提到的“系统架构优化”可能指的是对无人机控制系统的软件架构进行改进,以提高其性能、稳定性和可维护性。 【标题知识点】: - UAV021:可能是某个特定型号或系列无人机的名称,表明该文件可能与这一特定型号的无人机相关。 - 6:编号可能表示该文件在某个系列或课程中的第六课或第六个实验。 - SBUS协议:一种多通道遥控信号传输协议,广泛应用于无人机和遥控模型飞机中。SBUS具有较高的抗干扰能力和足够多的通道数,适合复杂的控制任务。 - 遥控器控制电机转动:说明文件中可能包含了如何解析从遥控器接收到的信号,并通过编程让无人机的电机根据信号指令执行转动等动作。 【描述知识点】: - 系统架构优化:在无人机系统中,这通常涉及到软件层面的架构设计,可能包括代码重构、模块化、算法优化等,以提高整个无人机系统的稳定性和响应速度。 - 遥控器指令解析:这涉及到如何从SBUS或其他通信协议中提取出遥控器的指令,并将这些指令转化为无人机可以理解和执行的动作。 - 测试通过:表明源代码已经经过了实际的操作测试,并且能够成功实现预期的功能,即遥控器能够控制无人机电机转动。 【标签知识点】: - 编程篇:表示该文件主要面向程序员或工程师,需要一定的编程知识背景。标签暗示了文件内容侧重于代码实现和程序设计,而非硬件操作或理论讲解。 【文件名称列表知识点】: - UAV021_6-Sbus_ControlMotor:表明该压缩包中的文件可能包含与UAV021型号无人机的第六个实验相关的文件,这些文件是关于如何使用SBUS协议来控制电机运动的。 综上所述,"UAV021_6-Sbus_ControlMotor.zip" 文件是针对特定无人机型号UAV021的第六个实验项目的代码包,旨在通过SBUS通信协议实现遥控器对无人机电机的精确控制。文件内容可能包括源代码、注释、实验说明文档、测试结果等,以帮助工程师或爱好者理解和实现无人机电机的遥控控制功能。这种控制技术对于无人机的远程操控、自动化任务执行以及性能测试都是至关重要的。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

2023-06-10 上传