6、FreeRTOS与USART:功能、应用与配置详解

FreeRTOS与USART:功能、应用与配置详解

1. FreeRTOS基础功能

1.1 队列与互斥锁

在FreeRTOS中,队列设计为以原子方式添加消息,这背后使用了某种互斥锁设备。互斥锁是一种“全有或全无”的设备,要么获得锁,要么没有获得。

1.2 信号量

信号量与互斥锁类似,在需要限制并发请求数量的情况下,信号量可以以原子方式进行管理。例如,设置信号量的最大值为3,那么最多允许3个“take”请求成功,额外的“take”请求将被阻塞,直到有一个或多个“give”请求释放资源。

1.3 定时器

定时器在许多应用中都很重要,如闪烁程序。在多任务消耗CPU时间的情况下,延迟例程不仅不可靠,还会占用其他任务的CPU时间。在RTOS系统中,通常有一个“systick”中断来辅助时间管理,它不仅跟踪到目前为止发出的“滴答”数,还被任务调度器用于切换任务。

在FreeRTOS中,可以选择按指定的滴答数延迟执行。通过记录当前的“滴答时间”,并让给其他任务,直到所需的滴答时间到达。这种方式的延迟精度仅受配置的滴答间隔限制,同时允许其他任务在合适的时间到来之前进行实际工作。此外,FreeRTOS还提供了软件定时器功能,只有当定时器到期时,才会执行函数回调。这种方法节省内存,因为所有定时器都使用同一个堆栈。

1.4 事件组

一个常见的问题是,任务可能需要同时监控多个队列。例如,任务可能需要阻塞,直到从两个不同队列中的任何一个接收到消息。FreeRTOS提供了“队列集”的创建功能,允许任务阻塞,直到集合中任何队列有消息到达。

对于用户定义的事

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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