17、Arm Cortex-M 汇编编程全解析

Arm Cortex-M 汇编编程全解析

1. 数据对齐与指令插入

在程序中插入字大小的数据时,应在数据前使用 “ALIGN” 指令。“ALIGN” 指令后的数字决定了对齐大小。例如,值 4 会强制后续数据按字边界对齐。确保数据按字对齐后,程序只需一次总线传输就能访问数据,这样代码的可移植性更强(Cortex - M0/M0 + /M1/M23 处理器不支持非对齐访问)。

下面是将之前的示例代码用 GNU 工具链汇编语法重写的代码:

LDR
R3,=MY_NUMBER
/*Get the memory location of MY_NUMBER */
LDR
R4, [R3]
/* Read the value 0x12345678 into R4 */
...
LDR
R0,=HELLO_TEXT /* Get the starting address of
HELLO_TEXT*/
BL PrintText
/* Call a function called PrintText to
display string */
...
.align 4
MY_NUMBER:
.word 0x12345678
HELLO_TEXT:
.asciz “Hello\n”
/* Null terminated string */

1.1 常用数据插入指令

要插入的数据类型 Arm 汇编器(如 Keil MDK) GNU 汇编器
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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