7、嵌入式开发中的交叉编译与引导加载器

嵌入式开发中的交叉编译与引导加载器

1. 交叉编译问题

在嵌入式开发中,并非所有软件包都能像 sqlite3 那样顺利进行交叉编译。常见的痛点如下:
- 自定义构建系统 :像 zlib 这类库,其配置脚本的行为与上一节提到的 Autotools 配置脚本不同。
- 忽略主机覆盖 :配置脚本从主机读取 pkg-config 信息、头文件和其他文件,而忽略 --host 覆盖选项。
- 尝试运行交叉编译代码 :有些脚本坚持尝试运行交叉编译后的代码。

对于每种情况,都需要仔细分析错误,并为配置脚本提供额外的参数以提供正确的信息,或者对代码进行补丁以完全避免问题。

要注意的是,一个软件包可能有许多依赖项,特别是那些使用 GTK 或 Qt 具有图形界面的程序,或者处理多媒体内容的程序。例如,流行的多媒体播放工具 mplayer 依赖于 100 多个库,手动构建所有这些库可能需要数周时间。

因此,除非没有其他选择或要构建的软件包数量较少,否则不建议手动为目标设备进行交叉编译。更好的方法是使用 Buildroot 或 Yocto Project 等构建工具,或者为目标架构设置本地构建环境以避免这些问题。

2. CMake 构建系统

CMake 更像是一个元构建系统,它依赖于底层平台的本地工具来构建软件。在 Windows 上,CMake 可以为 Microsoft Visual Studio 生成项目文件;在 macOS 上,它可以为 Xcode 生成项目文件

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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