ok6410移植中碰到问题集锦

本文详细描述了内核启动过程中遇到的问题及其解决过程,包括NAND Flash配置错误、分区设置、YAFFS2文件系统相关问题以及网络配置错误等。通过分析问题并尝试不同方法,最终成功定位并解决问题。

内核启动到  

Starting kernel ...


Uncompressing Linux... done, booting the kernel.  卡死。网上的原因有很多。一个个分析全都没用,最后换了块板子直接pass。想了很多,估计原因是由于我之前的开发箱比较非主流,它是采用onenand flash,在mach-smdk6410.c里面添加onenand分区以及初始化,以及后面配置onenand 驱动出现差错。导致内核启动无法访问flash,卡在那一步,此时串口还没初始化,无法输出信息。。。

。。 后来发现分区设置错误其实不会影响内核启动,很多教程都说内核分区和bootloader分区信息要一致,我亲自验证过不一致一样ok。

NAND_ECC_NONE selected by board driver. This is not recommended!
Scanning device for bad blocks
Creating 4 MTD partitions on "nand":
0x000000000000-0x000000200000 : "uboot"
0x000000400000-0x000000700000 : "Kernel"
0x000000900000-0x000000c00000 : "my"
0x000000600000-0x000080000000 : "rootfs"

这个和uboot的完全不一样。 仔细看看rootfs和my分区甚至有重合,但这不重要,只要内核挂载文件系统的时候 rootfs的地址和真正地文件系统地址一致就ok!!  有点奇怪 我将rootfs设置为比真实的文件系统地址附近的时候,可以正确挂载。如果差距很远,则不行,这个可能跟yaffs2文件系统有关系。



机器码出错时 显示信息如下:



Starting kernel ...


Uncompressing Linux... done, booting the kernel.


Error: unrecognized/unsupported machine ID (r1 = 0x0000065a).


Available machine support:


ID (hex)        NAME
000008ce        Airgoo-HMT
00000272        OK6410
0000078d        NCP
000009e6        SmartQ 5
000009af        SmartQ 7


Please check your kernel config and/or bootloader.



编译内核 yaffs2时,碰到诡异的file not recognized: File truncated 这种问题,折磨了很久们无法解决,索性换个交叉编译器,ok,没问题了

Bringing up interface eth0: arping: socket: Address family not supported by protocol

 确认这两项是否选上:CONFIG_PACKET and CONFIG_INET可能没选上!!


刚开始自己制作的yaffs2文件系统总是提示init option出错,我想里面明明有的,而且板子自带的yaffs2文件系统烧进去也出错,通过分析,可能是mkyaffs2image-nand2这个命令的问题,导致文件系统里面的文件访问出错,于是改用nfs测试文件系统。。一定要认真分析问题。

关于挂载nfs的问题:

首先在板子上mount 文件系统 一直提示错误 根据教程一步步来 

多半是设置 /etc/exports 或是 mount命令出错 

mount -t nfs -o nolock 192.168.1.12:/nfs_share /mnt

这一步能通过  nfs挂载就多半没问题了
setenv bootargs "root=/dev/nfs nfsroot=192.168.1.12:/home/moon/rootfs ip=192.168.1.11:192.168.1.12:192.168.1.1:255.255.255.0:witech.com.cn:eth0:off console=ttySAC0,115200"

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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