【NanoPi Duo试用体验】+一个简单的字符设备驱动

本文展示了如何在NanoPi Duo上编写和测试一个简单的字符设备驱动,用于控制LED。驱动代码包括初始化、打开、写入、读取和关闭函数,通过ioremap获取GPIO地址并设置IO输出模式。同时,提供了测试应用程序来开关LED,并说明了驱动的运行流程和操作GPIO的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

先把代码贴出来:
#include <linux/crypto.h>
#include <linux/errno.h>
#include <linux/init.h>
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/module.h>
#include <linux/fs.h>
#include <linux/device.h>
#include <linux/bitops.h>
#include <asm/unaligned.h>
#include <asm/io.h>


static struct class *led_drv_class;
static struct device *led_drv_class_devs;

volatile unsigned long *PA_BASE_ADDR = NULL;
volatile unsigned long *PA_cfg1      = NULL;
volatile unsigned long *PA_dat       = NULL;


static unsigned char kernel_buf[4];

static int led_drv_open(struct inode *inode, struct file *file)
{
        //PA11 设置输出模式
        *PA_cfg1 &= ~(7 << 12);
        *PA_cfg1 |= (1 << 12);
       
        return 0;
}


static ssize_t led_drv_write(struct file *filep, const char __user *buf, size_t count, loff_t *ppos)
{
        int ret = 0;
        int val = 0;
       
        // 返回错误个数,正确返回0
        if (copy_from_user((int *)&val, buf, count)) {
                ret = -EFAULT;
        } else {
                *ppos += cou
程序说明: 本程序利用MATLAB编写,实现了激光雷达与IMU卡尔曼滤波融合,其中激光雷达数据采用简单的离散圆环面统计方式,IMU数据采用加速度计和陀螺仪数据。程序主要分为数据读入、初始化、预测、更新四个部分。具体实现流程如下: 1、数据读入:程序首先读取激光雷达数据和IMU数据,这里需要注意两个数据的时间戳需要对齐。 2、初始化:对状态量进行初始化,包括位置、速度、姿态等等。 3、预测:根据IMU数据进行卡尔曼滤波预测,更新位置、速度和姿态等状态量。 4、更新:根据激光雷达测量数据和预测值进行差值计算,利用卡尔曼滤波更新状态量和协方差矩阵。 程序中主要采用Matlab内置函数实现卡尔曼滤波,包括KF.predict、KF.update等函数。程序中给出了示例数据,可以直接运行进行仿真。 程序代码: % LIDAR and IMU fusion clc; clear; % load data load LIDAR; % LIDAR data load IMU; % IMU data % Parameter initialization dt = 0.05; % time step g = 9.81; % gravity H = [1,0,0,0,0,0; % measurement matrix 0,1,0,0,0,0; 0,0,0,0,1,0]; R = [0.1,0,0; 0,0.1,0; 0,0,0.1]; % measurement noise Q = [0.01,0,0,0,0,0; % process noise 0,0.01,0,0,0,0; 0,0,0.01,0,0,0; 0,0,0,0.01,0,0; 0,0,0,0,0.01,0; 0,0,0,0,0,0.01]; % State initialization X = [0,0,0,0,0,0]'; % state vector P = eye(6); % covariance matrix % Kalman filter for i=1:length(LIDAR)-1 % Predicted state F = [1,0,dt,0,0,0; % state transition matrix 0,1,0,dt,0,0; 0,0,1,0,dt,0; 0,0,0,1,0,dt; 0,0,0,0,1,0; 0,0,0,0,0,1]; B = [0.5*dt^2,0,0; 0,0.5*dt^2,0; dt,0,0; 0,dt,0; 0,0,0.5*dt^2; 0,0,dt]; u = [IMU.ax(i),IMU.ay(i),IMU.az(i)]'; X_prd = F*X + B*u; P_prd = F*P*F' + Q; % Update if LIDAR.t(i) == IMU.t(i) z = [LIDAR.range(i,1),LIDAR.range(i,2),LIDAR.range(i,3)]'; K = P_prd*H'/(H*P_prd*H' + R); % Kalman gain X = X_prd + K*(z - H*X_prd); P = (eye(6) - K*H)*P_prd; end end % Plot the result plot(X(1,:),X(2,:)); % plot the trajectory xlabel('X(m)'); ylabel('Y(m)'); title('LIDAR and IMU fusion'); grid on;
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