23、嵌入式实时系统的可配置混合内核

嵌入式实时系统的可配置混合内核

1. 引言

嵌入式系统的应用范围十分广泛,从简单的玩具到飞机都有涉及。因此,对实时性、性能和安全性的要求也各不相同,从可以忽略不计到不可或缺都存在。现代实时操作系统中的许多安全特性,如果没有专用硬件的支持,往往会以牺牲性能为代价。

在嵌入式系统中,提高安全性的常见方法是通过内核架构将应用程序与操作系统分离。为了提高操作系统服务的安全性,也可以将服务与基本操作系统功能分离,将每个服务放在用户空间的独立地址空间中。

使用内核架构时,需要考虑哪些功能保留在内核中,哪些功能放在用户空间。从安全角度看,希望将尽可能多的功能放在独立的用户空间部分;从性能角度看,则希望尽量减少放在用户空间的功能,以避免昂贵的上下文切换和不同地址空间之间的通信开销。这种权衡的方向很大程度上取决于应用程序的需求和场景。

这里介绍一种可配置的混合内核,它是对精细粒度可配置实时操作系统Dreams的扩展。该混合内核允许高效地配置哪些服务放在内核空间,哪些放在用户空间,主要目标是让开发者能够根据安全的故障隔离和效率的速度需求来调整内核。

为了使用户空间的系统服务尽可能快,高性能的上下文切换至关重要。高性能上下文切换需要特定的硬件调整,这里将介绍在PowerPC405架构上的操作系统实现方法。

2. 相关工作

在操作系统领域,微内核和单内核方法的优缺点已经被广泛讨论。如今,市场上领先的操作系统和实时操作系统中都能找到这两种内核设计。

微内核方法的优点是将操作系统组件隔离在用户空间,微内核中只实现基本和基础功能,其他功能则分离在不同的地址空间。这增加了容错性,因为错误只会影响一小部分代码。

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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