Android硬件抽象层(HAL)概要介绍和学习计划

本文介绍了Android硬件抽象层(HAL)的概念及其实现原理。详细解释了HAL如何封装Linux内核驱动程序,为上层应用提供统一接口。文章还探讨了这种设计背后的商业和技术考量,并概述了一个六部分的学习系列,旨在帮助读者深入了解Android系统的硬件支持。

      Android的硬件抽象层,简单来说,就是对Linux内核驱动程序的封装,向上提供接口,屏蔽低层的实现细节。也就是说,把对硬件的支持分成了两层,一层放在用户空间(User Space),一层放在内核空间(Kernel Space),其中,硬件抽象层运行在用户空间,而Linux内核驱动程序运行在内核空间。为什么要这样安排呢?把硬件抽象层和内核驱动整合在一起放在内核空间不可行吗?从技术实现的角度来看,是可以的,然而从商业的角度来看,把对硬件的支持逻辑都放在内核空间,可能会损害厂家的利益。我们知道,Linux内核源代码版权遵循GNU License,而Android源代码版权遵循Apache License,前者在发布产品时,必须公布源代码,而后者无须发布源代码。如果把对硬件支持的所有代码都放在Linux驱动层,那就意味着发布时要公开驱动程序的源代码,而公开源代码就意味着把硬件的相关参数和实现都公开了,在手机市场竞争激烈的今天,这对厂家来说,损害是非常大的。因此,Android才会想到把对硬件的支持分成硬件抽象层和内核驱动层,内核驱动层只提供简单的访问硬件逻辑,例如读写硬件寄存器的通道,至于从硬件中读到了什么值或者写了什么值到硬件中的逻辑,都放在硬件抽象层中去了,这样就可以把商业秘密隐藏起来了。也正是由于这个分层的原因,Android被踢出了Linux内核主线代码树中。大家想想,Android放在内核空间的驱动程序对硬件的支持是不完整的,把Linux内核移植到别的机器上去时,由于缺乏硬件抽象层的支持,硬件就完全不能用了,这也是为什么说Android是开放系统而不是开源系统的原因。

《Android系统源代码情景分析》一书正在进击的程序员网(http://0xcc0xcd.com)中连载,点击进入!

     撇开这些争论,学习Android硬件抽象层,对理解整个Android整个系统,都是极其有用的,因为它从下到上涉及到了Android系统的硬件驱动层、硬件抽象层、运行时库和应用程序框架层等等,下面这个图阐述了硬件抽象层在Android系统中的位置,以及它和其它层的关系:

     在学习Android硬件抽象层的过程中,我们将会学习如何在内核空间编写硬件驱动程序、如何在硬件抽象层中添加接口支持访问硬件、如何在系统启动时提供硬件访问服务以及 如何编写JNI使得可以通过Java接口来访问硬件,而作为中间的一个小插曲,我们还将学习一下如何在Android系统中添加一个C可执行程序来访问硬件驱动程序。由于这是一个系统的学习过程,笔者将分成六篇文章来描述每一个学习过程,包括:

     一. 在Android内核源代码工程中编写硬件驱动程序

     二. 在Android系统中增加C可执行程序来访问硬件驱动程序

     三. 在Android硬件抽象层增加接口模块访问硬件驱动程序

     四. 在Android系统中编写JNI方法在应用程序框架层提供Java接口访问硬件

     五. 在Android系统的应用程序框架层增加硬件服务接口

     六. 在Android系统中编写APP通过应用程序框架层访问硬件服务

     学习完这六篇文章,相信大家对Android系统就会有一个更深刻的认识了,敬请关注。

老罗的新浪微博:http://weibo.com/shengyangluo,欢迎关注!

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论 62
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