RK3568中断-tasklet

中断tasklet 小实验,初步理解tasklet 使用


tasklet 概念

在 Linux 内核驱动开发中,Tasklet 是一种常用的中断下半部(Bottom Half)机制,适用于延迟执行非紧急的中断处理任务。它运行在软中断上下文,不能睡眠,但能保证同一 Tasklet 不会在多个 CPU 上并发行,适合处理轻量级的中断后续工作。


TaskLet 参考资料

Linux 中断下半部tasklet
linux kernel的中断子系统之(九):tasklet
Linux内核中的软中断、tasklet和工作队列详解(超详细~)
Linux下中断机制之tasklet执行过程(详细)总结
【原创】Linux中断子系统(三)-softirq和tasklet

一、Tasklet 的关键特性

  • 基于软中断
    Tasklet 是通过软中断(HI_SOFTIRQ 或 TASKLET_SOFTIRQ)实现的,优先级低于硬件中断,但高于普通进程。

  • 原子性调度
    Tasklet 的调度(通过 tasklet_schedule())必须在原子上下文中(如硬件中断、软中断或自旋锁保护的代码中)。

  • 串行执行
    同一个 Tasklet 实例不会在多个 CPU 上并发执行,避免了竞态条件。

  • 不可睡眠
    因为运行在软中断上下文,Tasklet 不能调用可能睡眠的函数(如 kmalloc(…, GFP_KERNEL))

二、Tasklet 的主要 API 方法

函数/宏 说明
DECLARE_TASKLET(name, func, data) 静态定义 Tasklet,并绑定回调函数
DECLARE_TASKLET_DISABLED(name, func, data) 定义 Tasklet,但初始状态为 禁用
tasklet_init(t, func, data) 动态初始化 Tasklet
tasklet_schedule(t) 调度 Tasklet(在软中断上下文中执行)
tasklet_hi_schedule(t) 以 更高优先级(HI_SOFTIRQ)调度 Tasklet
tasklet_disable(t) 临时禁用 Tasklet(可嵌套调用)
tasklet_enable(t) 重新启用 Tasklet
tasklet_kill(t) 强制终止 Tasklet,确保不再运行

方法说明如上,核心常用的方法我理解又三个:
动态初始化 tasklet_init -> 调度执行task:tasklet_schedule -> 驱动卸载时候 终止:tasklet_kill

后面再具体讲一讲 核心方法和使用

三、Tasklet 的使用步骤

Tasklet 定义

定义tasklet 分为静态定义和动态定义,如下:

静态定义创建一个tasklet

#include <linux/interrupt.h>
// 定义 tasklet 处理函数
void my_tasklet_handler(unsigned long data)
{
   
   
// Tasklet 处理逻辑
// ...
} /
/ 静态初始化 tasklet
DECLARE_TASKLET(my_tasklet, my_tasklet_handler, 0);
// 驱动程序的其他代码

my_tasklet 是 tasklet 的名称, my_tasklet_handler 是 tasklet 的处理函数, 0是传递给处理函数的参数。 但是需要注意的是, 使用 DECLARE_TASKLET 静态初始化的 tasklet无法在运行时动态销毁, 因此在不需要 tasklet 时, 应该避免使用此方法。 如果需要在运行时销毁 tasklet, 应使用 tasklet_init 和 tasklet_kill 函数进行动态初始化和销毁, 接下来我们来学习动态初始化函数

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

野火少年

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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