1、嵌入式系统设计:事务级断言细化的要求与概念

嵌入式系统设计:事务级断言细化的要求与概念

1. 引言

近年来,使用比 RTL 更高抽象级别的早期原型设计在工业工作流程中越来越受欢迎,其中最常见的建模范例是事务级建模(TLM)。事务级模型(TLMs)用于架构探索、软件开发的早期平台,以及作为相应 RTL 设计验证的黄金参考模型。同时,断言式验证(ABV)这一在 RTL 验证中成功应用多年的方法,也开始应用于 TLMs。

然而,由于 TLM 和 RTL 的同步方法完全不同,TLM 基于事务事件,RTL 基于时钟信号,因此直接复用 TL 断言是不可能的。目前,还没有建立从 TL 到 RTL 细化断言抽象的成熟方法。

2. 相关工作
  • 迁移 RTL - ABV 到 SystemC :如 [14]、[9] 和 [10] 等工作,将当前的 RTL - ABV 方法迁移到 SystemC,但 RTL 概念不能直接映射到 TL,限制了其应用范围或需要更多努力。
  • 新的事务级断言方法 :[13] 引入了新的事务级断言方法,但将事务映射到信号,限制了其应用;[5] 记录事务并进行后处理,但资源密集且无法检测事务重叠和父子关系。
  • TL 断言应用于 RTL :[2] 提出了 TL 断言方法,[3] 展示了如何使用转换器将这些断言应用于 RTL 设计,但只能验证系统内的事务,且不是真正的混合级断言。
3. TL 断言语言

该断言语言提供了对事务级和 RTL 的全面支持,基于事件驱动。以下是其事件运算符

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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