20、树莓派编程:代码构建、GPIO 操作与浮点运算解析

树莓派编程:代码构建、GPIO 操作与浮点运算解析

代码构建流程

代码构建工作需逐节推进。最初的代码块用于定义常量和标签,此部分约占文件首页,以三个 asciz 字符串定义结束。程序自 main: 起始,打开待映射文件需两项信息:设备名地址和文件打开属性,分别加载到 R0 R1 寄存器。 'devgpiomem' 字符串地址由 devicefile 中的地址指针提供,调用 Linux 内核的 open 函数,返回时 R0 含文件描述符或负数(表示错误)。若出错,显示错误信息并终止程序。

若一切正常,程序在 moveon1 处继续,将文件描述符副本存于 R4 供程序使用,备份存于 R8 ,同时保存 GPIO 外设地址( 0x3F200000 )于 R9 ,并将这两项压入栈顶。

mmap 函数用于映射虚拟内存,需六个参数:
1. R0 :设备映射地址,建议用空值或零让系统选择。
2. R1 :映射所需内存量,一页(4096 字节)即可。
3. R2 :映射内存的保护设置,需与原打开操作一致,具备读写和同步能力。
4. R3

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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