1、嵌入式系统与微控制器入门

嵌入式系统与微控制器入门

1. 嵌入式系统概述

嵌入式系统在我们生活中无处不在,几乎涵盖了各个领域,已成为当今世界不可或缺的工具。随着设备智能化程度的提高,越来越多的设备会包含一个或多个嵌入式系统。

从功能上看,嵌入式系统是为解决特定问题而开发的计算设备。它通过与环境交互获取数据,对数据进行处理,并根据处理结果产生相应的输出。这一过程需要硬件和软件的协同工作,因此嵌入式系统的开发者不仅要了解硬件的工作原理,还要掌握如何为其编写专用软件,更要学会将硬件和软件结合起来,以充分发挥嵌入式系统的性能。

大多数情况下,嵌入式系统以独立形式工作,可能会与附近的设备进行通信,例如在物联网应用中。不过,这并不意味着所有嵌入式系统都需要连接到服务器才能运行,每个嵌入式系统都可以独立工作并共享数据以完成复杂的任务。由于嵌入式系统多数时候独立运行,其能源供应通常依赖电池或能量收集模块,因此能耗问题成为嵌入式系统开发中的主要关注点之一。虽然有些嵌入式系统可以由主电源线供电,但当前的趋势是开发能够独立工作的系统,以便部署在没有主电源线的偏远地区。

从硬件角度,嵌入式系统可以分为以下几类:
| 硬件类型 | 特点 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 现场可编程门阵列(FPGA) | 提供最灵活但难以掌握的硬件,通过硬件描述语言(如Verilog和VHDL)描述系统 | - |
| 微控制器 | 内存和计算能力有限,但编程简单,成本低且能耗高效 | Arduino、Arm® Cortex™ - M系列 |
| 微处理器 | 通常使用嵌入式Linux进行操作控制,具有较高的内存和计算能力,支持图形用户界面(GUI)

【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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