OpenWSN固件技术文档
2024-12-27 09:49:02作者:宗隆裙
本文档将详细介绍OpenWSN固件的安装指南、使用说明以及API使用文档。
1. 安装指南
OpenWSN固件是UC Berkeley OpenWSN项目的一部分,可以在多种硬件平台上运行。以下是安装OpenWSN固件的基本步骤:
环境要求
- 操作系统:Linux或macOS
- 编译器:GCC或MSPGCC
- 硬件平台:TelosB、GINA、wsn430v13b、wsn430v14、Z1、OpenMote-CC2538、OpenMoteSTM、IoT-LAB_M3或Python(仿真)
安装步骤
- 克隆OpenWSN固件仓库:
git clone https://github.com/openwsn-berkeley/openwsn-fw.git
- 进入固件目录:
cd openwsn-fw
- 根据您的硬件平台和编译器配置编译环境。以下以TelosB和MSPGCC为例:
make BOARD=telosb TOOLCHAIN=mspgcc
- 编译固件:
make
- 烧录固件到硬件平台。
2. 项目的使用说明
OpenWSN固件提供了丰富的功能,以下是一些基本的使用说明:
- 初始化网络:在主函数中调用
openwsn_init()函数。 - 配置网络参数:使用
openwsn_setpanid()、openwsn_setchannel()等函数配置网络参数。 - 数据通信:使用
openwsn_send()和openwsn_receive()函数进行数据通信。
3. 项目API使用文档
OpenWSN固件提供了以下API供用户使用:
openwsn_init(): 初始化OpenWSN网络。openwsn_setpanid(uint16_t panid): 设置网络PAN ID。openwsn_setchannel(uint8_t channel): 设置通信频道。openwsn_send(uint16_t dest, uint8_t *data, uint16_t len): 发送数据。openwsn_receive(uint8_t *data, uint16_t len): 接收数据。
更多API信息,请参考项目源代码。
4. 项目安装方式
OpenWSN固件可以通过以下方式安装:
- 直接从GitHub克隆仓库。
- 使用包管理工具,如
apt或brew安装。
请注意,安装方式可能会因操作系统和编译器的不同而有所差异。在实际操作中,请参考相应的安装指南。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869