25、ARM与Thumb指令集的深入解析与应用

ARM与Thumb指令集的深入解析与应用

1. ARM与Thumb状态切换

在ARM开发中,要在ARM和Thumb状态之间进行切换,可分别使用GCC指令 .arm .thumb 。这两个指令取代了以往常见的 .code32 .code16 ,虽然旧版本指令在当前树莓派的GCC版本中仍可使用,但已逐渐被淘汰。

当使用这些指令时,必要情况下会自动插入填充字节,对于ARM状态最多插入3个字节以对齐到下一个字边界,对于Thumb状态最多插入1个字节以对齐到下一个半字边界,因此无需再使用 .align 指令。

下面是一个简单的示例,展示如何调用Thumb状态并运行Thumb代码:

@ Use of Thumb code on Raspberry Pi 
@ This divide routine is R0/R1 
@ with R2=MOD and R3=DIV 

.global main
.func main
.arm
main:
ADR R0, thumbcode+1
MOV LR, PC
BX R0

exit:   
MOV R0, #0
MOV R7, #1
SWI 0

@ All Thumb code to be placed here 
.thumb

thumbcode:

MOV R3, #0  

loop:
ADD R3, #1
SUB R0, R1
BGE loop
SUB R3, #1
ADD R2, R0, R1
BX LR 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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