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Xenopicnc: 用于 Raspberry Pi 的 Xenomai 和 LinuxCNC 自动构建脚本

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简介：
Xenopicnc 是一个专为 Raspberry Pi 设计的自动构建工具，能够简化 Xenomai 及 LinuxCNC 的安装过程。该脚本提供了一个快捷、方便的方式来部署实时工业控制软件环境。 这些脚本主要用于帮助您在树莓派上自动构建实时Xenomai内核和Linux CNC。它们已经在Debian Wheezy上进行了测试。 运行build.sh然后makeimage.sh，这会生成一个文件，您可以使用dd命令将其写入SD卡中。 - build.sh：主要的构建脚本 - build-cnc.sh：这个步骤需要一些时间，并且曾经给我带来了一些麻烦，因此它被单独分离出来。build.sh脚本调用此脚本。 - clean.sh：尝试重置内容以便您可以重新开始。 - makeimage.sh：生成一个可以写入SD卡的镜像文件。

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  • Xenopicnc: 用于 Raspberry Pi 的 Xenomai 和 LinuxCNC 自动构建脚本
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    Xenopicnc 是一个专为 Raspberry Pi 设计的自动构建工具，能够简化 Xenomai 及 LinuxCNC 的安装过程。该脚本提供了一个快捷、方便的方式来部署实时工业控制软件环境。 这些脚本主要用于帮助您在树莓派上自动构建实时Xenomai内核和Linux CNC。它们已经在Debian Wheezy上进行了测试。 运行build.sh然后makeimage.sh，这会生成一个文件，您可以使用dd命令将其写入SD卡中。 - build.sh：主要的构建脚本 - build-cnc.sh：这个步骤需要一些时间，并且曾经给我带来了一些麻烦，因此它被单独分离出来。build.sh脚本调用此脚本。 - clean.sh：尝试重置内容以便您可以重新开始。 - makeimage.sh：生成一个可以写入SD卡的镜像文件。
     
  • 基于ARM平台的Linux+Xenomai系统构建与主站、LinuxCNC移植（LCD版）.pdf
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    本PDF文档详细介绍了在ARM平台上搭建Linux和Xenomai实时操作系统环境的过程，并探讨了将主站软件及LinuxCNC控制系统成功移植至该平台的方法。 本段落档详细描述了在BeagleBone平台（带有LCD）上安装交叉编译链的过程，并介绍了移植Xenomai实时内核、IGH-EtherCAT以及LinuxCNC的步骤，包括可能遇到的具体问题及相应的解决备注：目前移植的LinuxCNC进行实时性能测试时存在问题。查阅相关资料得知，在ARM平台上运行LinuxCNC虽然可行，但其不具备工业控制所需的高性能要求。因此建议使用专为该平台优化过的LinuxCNC分支——MachineKit。最近正在着手处理这个问题，欢迎大家一起探讨解决方案。
     
  • Pi_AS7262：连接Raspberry Pi和Sparkfun AS7262可见光谱仪的Python脚本
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  • Raspberry-Websdr: 基于Raspberry PI的网络SDR服务器
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  • CODESYS 控制 Raspberry Pi 版本 4.2.0.0 包
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  • [Raspberry Pi机器人制作实例 2016.03] 用Python、Linux和传感器构建智能小车
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    Rep4J是一款专为Raspberry Pi设计的开源软件，它利用Java语言实现与3D打印机的连接和控制，适用于各种3D打印项目。 当我寻找类似项目时，我发现大多数都是为Arduino MCU设计的。然而我拥有的是具有相同功能或更强大的Raspberry Pi 3 B设备。这促使我计划建造一个3D打印机，并且需要相应的软件来实现这一目标。 目前该项目处于初始阶段（更新日期：2018-05-07），仓库被清理并设置了基本的项目结构，欢迎贡献者通过打开拉取请求来进行任何必要的更改和改进。 对于需求与安装部分，由于这个项目刚刚开始，主要是面向开发者的，并且在不久将来会持续发展和完善。因此，在现阶段可能对其他人来说实用性较小甚至没有实用价值。 硬件方面： - 使用的是树莓派3 B - 4个12V Nema 17步进电机 - 4个A4988步进驱动器 - 3x/6x末端开关 - DAC PCF8591一块 - 两个热敏电阻 - 墨盒加热器一个 - 双重或三重12V风扇各两个 - MOSFET三个或四个 - 游戏手柄（XY控制）
     
  • 基于Raspberry Pi Pico的运动识别电路设计
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    本项目基于Raspberry Pi Pico微控制器设计了一套低成本高效的运动识别电路，适用于手势识别、步态分析等多种应用场景。 在本教程中，我们将使用机器学习来构建一个运行于微型微控制器RP2040上的手势识别系统。所需硬件包括：Raspberry Pi Pico 1个、三轴加速度计MMA7361 1个和按钮开关（直径约12mm）1个。 本教程分为两部分。第一部分将介绍探索Raspberry Pi Pico及其主要组件，以及如何使用Micropython及C / C ++ SDK对其进行编程。接下来的部分中，我们将通过Edge Impulse Studio利用Pico来捕获用于TinyML模型训练的手势数据。一旦开发和测试完成，该模型将在同一设备上进行部署并实现真实推断。 以下是项目的简要展示：
     
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