37、使用 GDB 进行调试

GDB调试:应用与内核代码调试全解析

使用 GDB 进行调试

1. 核心转储文件查看

核心转储后,可能会看到类似如下内容:

# ls /corefiles
core.sort-debug.1431425613

更多信息可参考手册页 core(5)

2. 使用 GDB 查看核心文件

以下是一个使用 GDB 查看核心文件的示例会话:

$ arm-poky-linux-gnueabi-gdb sort-debug
/home/chris/rootfs/corefiles/core.sort-debug.1431425613
[...]
Core was generated by `./sort-debug'.
Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation fault.
#0 0x000085c8 in addtree (p=0x0, w=0xbeac4c60 "the") at sort-debug.c:41
41 p->word = strdup (w);

这表明程序在第 41 行停止。使用 list 命令可查看附近代码:

(gdb) list
37 static struct tnode *addtree (struct tnode *p, char *w)
38 {
39   int
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值