Tiny 6410 Led 驱动模块加载(五)

本文介绍了一个简单的Android LED驱动模块开发过程,包括内核配置、驱动模块编写、Makefile配置及应用程序编写等内容。
为安卓驱动做准备,先熟悉linux下的驱动。

1.重新编译内核 
去掉内核对LED驱动的支持,
#make menuconfig ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux- (配置)
Device drivers->Characterdevices->LED Support for Mini6410 GPIO LEDs(取消)
make uImage ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-(编译好后烧入开发板)


2.编写模块
#include<linux/miscdevice.h>
#include <linux/delay.h>
#include <asm/irq.h>
//#include<mach/regs-gpio.h>
#include <mach/hardware.h>
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/module.h>
#include <linux/init.h>
#include <linux/mm.h>
#include <linux/fs.h>
#include <linux/types.h>
#include <linux/delay.h>
#include<linux/moduleparam.h>
#include <linux/slab.h>
#include <linux/errno.h>
#include <linux/ioctl.h>
#include <linux/cdev.h>
#include <linux/string.h>
#include <linux/list.h>
#include <linux/pci.h>
#include <asm/uaccess.h>
#include <asm/atomic.h>
#include <asm/unistd.h>

#include <plat/gpio-cfg.h>
#include<plat/regs-clock.h>
#include<plat/regs-gpio.h>

#include<plat/gpio-bank-e.h>
#include<plat/gpio-bank-k.h>

#define DEVICE_NAME "led123"

static int sbc6410_leds_ioctl(
struct inode *inode, 
struct file *file, 
unsigned int cmd, 
unsigned long arg)
{
printk (DEVICE_NAME": %d,%d\r\n", cmd, arg);
switch(cmd) {
unsigned tmp;
case 0:
case 1:
if (arg > 4) {
return -EINVAL;
}
tmp = readl(S3C64XX_GPKDAT);
tmp &= ~(1 << (4+ arg));
tmp |= ( (!cmd) << (4 + arg));
writel(tmp, S3C64XX_GPKDAT);
// printk (DEVICE_NAME": %d %d\r\n", arg, cmd);
return 0;
default:
return -EINVAL;
}
}

static struct file_operations dev_fops = {
.owner = THIS_MODULE,
.ioctl = sbc6410_leds_ioctl,
};

static struct miscdevice misc = {
.minor = MISC_DYNAMIC_MINOR,
.name = DEVICE_NAME,
.fops = &dev_fops,
};

static int __init dev_init(void)
{
int ret;

{
unsigned tmp;
tmp = readl(S3C64XX_GPKCON);
tmp = (tmp &~(0xffffU<<16))|(0x1111U<<16);
writel(tmp, S3C64XX_GPKCON);
tmp = readl(S3C64XX_GPKDAT);
tmp |= (0xF << 4);
writel(tmp, S3C64XX_GPKDAT);
}

ret = misc_register(&misc);

printk (DEVICE_NAME"\tinitialized\r\n");

return ret;
}

static void __exit dev_exit(void)
{
misc_deregister(&misc);
}

module_init(dev_init);
module_exit(dev_exit);
MODULE_LICENSE("GPL");
MODULE_AUTHOR("QiuGong");

使用Android-linux,编译内核模块时出现了好多错误。最后是参照友善原来有的内核模块程序,修改最终完成。


3.编写Makefile
ifneq ($(KERNELRELEASE),)

obj-m := Tiny6410_leds_misc.o

else
KDIR := /home/qiugong/linux-2.6.28.6_use
all:
make -C $(KDIR) M=$(PWD) modules ARCH=armCROSS_COMPILE=arm-linux-
clean:
rm -f *.ko *.o *.mod.o *.mod.c *.symvers modul*
endif

模块,Makefile编写好后,直接运行make。会产生 .ko文件。
拷贝到开发板,运行 insmod Tiny6410_leds_misc.ko(lsmod:查看当前模块 rmmod Tiny6410_leds_misc:移除模块)


4.编写应用程序
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/ioctl.h>
//#include "memdev.h" 
int main(int argc, char **argv)
{
int num,sta;
int fd;
if (argc != 3
|| sscanf(argv[1],"%d", &sta) != 1 || sta< 0 || sta >1 
|| sscanf(argv[2],"%d", &num) != 1 || num< 0 || num > 3) {
fprintf(stderr, "Usage:%snum:0~4,sta:0~1.\r\n",argv[0]);
exit(1);
}
fd = open("/dev/led123", 0);
if (fd < 0) {
perror("open device led123");
exit(1);
}
if(sta){
printf("turn on all led123!\n");
ioctl(fd, 1, num);
}
else {
printf("turn off all led123!\n");
ioctl(fd,  0, num);
}
close(fd);
return 0;
}

编译:
arm-linux-gcc -static app-led.c -oapp-led

以上是led模块驱动,有点粗糙,不太具体。但都是最重要的!

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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