SystemC编程实践与示例解析

1、从网站上编译并运行 basic_process_ex 示例。在 sc_start() 之前添加一条输出语句,表明细化阶段结束和仿真开始。

需从网站 www.scftgu.com 获取 basic_process_ex 示例代码,在代码中 sc_start() 函数调用之前添加输出语句,如:

std::cout << "Elaboration ended, simulation started." << std::endl;

再进行编译和运行。

2、检查、编译并运行在网站上找到的示例 time_flies。

该练习要求使用 www.scftgu.com 提供的样本,对网站上的 time_flies 示例进行检查、编译和运行操作。

3、检查、编译并运行 fifo_of_smart_ptr 代码,同时确保代码中没有 delete 操作。

  • 按要求对 fifo_of_smart_ptr 代码进行检查、编译和运行操作
  • 留意代码中没有 delete 操作

4、在按名称进行 VIDEO_Mixer 端口互连的示例中,将代码从直接子模块实例化改为间接子模块实例化。

在原按名称进行 VIDEO_Mixer 端口互连的示例中,子模块是直接实例化的。要将其改为间接实例化,需要使用指针来创建子模块对象。以下是修改后的代码:

SC_HAS_PROCESS(VIDEO_Mixer);
VIDEO_Mixer::VIDEO_Mixer(sc_module_name nm): sc_module(nm)
{
    // 间接实例化子模块
    Rgb2YCrCb* Rgb2YCrCb_iptr = new Rgb2YCrCb("Rgb2YCrCb_i");
    YCRCB_Mixer* YCRCB_Mixer_iptr = new YCRCB_Mixer("YCRCB_Mixer_i");

    // 连接
    Rgb2YCrCb_iptr->rgb_pi(rgb_graphics);
    Rgb2YCrCb_iptr->ycrcb_po(ycrcb_graphics);
    YCRCB_Mixer_iptr->K_pi(K);
    YCRCB_Mixer_iptr->a_pi(dvd_pi);
    YCRCB_Mixer_iptr->b_pi(ycrcb_graphics);
    YCRCB_Mixer_iptr->y_po(video_po);
}

在这个修改后的代码中,我们使用指针 Rgb2YCrCb_iptr YCRCB_Mixer_iptr 来间接实例化子模块 Rgb2YCrCb YCRCB_Mixer 。然后使用箭头运算符 -> 来访问子模块的端口并进行连接。

5、检查、编译并运行静态灵敏度示例。

可使用www.scftgu.com上提供的样本进行检查、编译和运行静态灵敏度示例。

6、检查、编译并运行 varports 示例。

需使用 www.scftgu.com 提供的示例来完成检查、编译和运行 varports 示例的操作。

7、检查、编译并运行 wave 示例。使用波形查看器查看 VCD 数据。如有必要,从 http://intranet.cs.man.ac.uk/apt/projects/tools/gtkwave/ 获取 gtkwave。

按照要求,先检查 wave 示例代码,接着进行编译,然后运行该示例。运行结束后会生成 VCD 文件,使用波形查看器查看该 VCD 文件中的数据。若没有合适的波形查看器,可从 http://intranet.cs.man.ac.uk/apt/projects/tools/gtkwave/ 下载 gtkwave 来查看。

8、从网站上查看、编译并运行数据类型和统一字符串表示的示例。请注意,尽管这些示例包含SystemC,但它们仅使用数据类型。

你需要按照要求从指定网站获取示例代码,搭建好SystemC环境后进行查看、编译和运行操作。

9、编写一个程序,生成 100,000 个随机值并计算这些值的平方。使用以下每种数据类型进行数学

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践
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