PyCyphal 开源项目教程
2024-08-23 03:07:09作者:庞眉杨Will
项目介绍
PyCyphal 是一个 Python 实现的 Cyphal 协议栈库,旨在提供高性能、低延迟的数据交换解决方案,特别适用于实时嵌入式系统。Cyphal 是一种先进的网络协议,它支持分布式系统中节点之间的可靠通信,强调时间敏感性、灵活性和容错能力。PyCyphal 的设计使其易于集成到现有的 Python 应用程序中,简化了复杂系统的开发与维护。
项目快速启动
安装 PyCyphal
首先,确保你的环境中安装了 Python 3.7 或更高版本。然后,通过 pip 安装 PyCyphal:
pip install pycyphal
如果你需要从源码编译,可以克隆仓库并安装:
git clone https://github.com/OpenCyphal/pycyphal.git
cd pycyphal
pip install -e .
运行示例
PyCyphal 提供了一些快速入门的示例来展示其基本用法。以下是如何启动一个简单的数据发布者和订阅者的例子:
from pycyphal.application import Publisher, Subscriber, make_transport
from pycyphal.transport.serial import SerialTransport
from pycyphal.presentation import SubscriptionCallbackGroup
import numpy as np
def data_received(msg, meta):
print(f"Received data: {msg.data} from {meta.source_node_id}")
transport = make_transport("serial://dev/ttyACM0?baudrate=1000000") # 根据实际串口调整
with transport:
pub = Publisher(transport)
sub = Subscriber(transport, 42, data_received, callback_group=SubscriptionCallbackGroup())
msg = np.random.bytes(64) # 示例消息
pub.publish(np.ndarray([len(msg)], dtype=np.uint8), msg)
while True:
pass # 等待接收或进一步操作
请注意,你需要根据实际情况(如串口号)调整上述代码中的设备路径和可能的波特率。
应用案例和最佳实践
PyCyphal 在无人系统、机器人技术及工业控制领域有着广泛的应用,特别是在那些要求严格的时间同步和高可靠性通信的场景。最佳实践中,开发者应该:
- 利用多线程或异步编程,确保应用的响应速度和效率。
- 精心设计节点和消息ID,以避免冲突,并优化网络带宽使用。
- 考虑时序性和优先级,在设计消息和服务时要匹配实时性需求。
- 利用Cyphal的故障注入机制,进行系统健壮性测试。
典型生态项目
PyCyphal作为Cyphal生态系统的一部分,与多种硬件平台和软件框架兼容。典型的生态项目包括但不限于:
- 无人机控制系统:集成PyCyphal实现传感器数据高效传输和命令控制。
- 工业自动化:在机器视觉、运动控制等环节应用,增强系统的即时反馈和决策能力。
- 车载网络:在汽车内部实现不同ECU间的快速可靠通信,支持ADAS等高级功能。
这些应用场景展示了PyCyphal的强大适应性和在实时系统集成中的价值。开发者可以通过社区和开源生态获取更多实践经验和工具支持,不断探索PyCyphal的潜能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460