33、嵌入式实时系统中的自适应检查点与动态电压调整

嵌入式实时系统中的自适应检查点与动态电压调整

1. 引言

在现代嵌入式实时系统中,可靠性和能效是两个至关重要的方面。为了确保系统在恶劣环境下依然能够正常运行,容错技术必不可少。与此同时,随着电池供电设备的普及,降低能耗成为了系统设计中的关键挑战。动态电压调整(Dynamic Voltage Scaling, DVS)和自适应检查点(Adaptive Checkpointing, ADT)技术的结合为解决这两个问题提供了有效的途径。

2. 自适应检查点算法

2.1. 算法目标

自适应检查点算法的主要目标是最大化任务在截止时间之前完成的概率,同时尽量容忍最多 ( k ) 个故障。它通过动态调整检查点间隔来适应预定义的容错要求(处理最多 ( k ) 个故障)以及由泊松过程建模的动态故障到达。

2.2. 关键参数

为了实现上述目标,自适应检查点算法需要考虑以下几个关键参数:
- 截止时间 ( D ) :任务必须在该时间内完成。
- 执行时间 ( E ) :在没有故障的情况下,任务的执行时间。
- 检查点成本 ( C ) :执行单个检查点所需的时间。
- 最大容错次数 ( k ) :任务必须能够容忍的故障次数上限。

2.3. 算法流程

自适应检查点算法的流程如下:
1. 初始化 :设定任务的截止时间 ( D )、执行时间 ( E )、检查点

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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