17、嵌入式开发中的BitBake与存储策略

嵌入式开发中的BitBake与存储策略

1. BitBake与配方文件

1.1 BitBake处理的元数据类型

BitBake可以处理多种不同类型的元数据,具体如下:
| 元数据类型 | 文件后缀 | 说明 |
| — | — | — |
| Recipes | .bb | 包含构建软件单元的信息,如获取源代码、依赖项、构建和安装方法 |
| Append | .bbappend | 可覆盖或扩展配方的某些细节,将指令追加到同名的.bb文件末尾 |
| Include | .inc | 包含多个配方共享的信息,可使用 include require 关键字引入 |
| Classes | .bbclass | 包含常见的构建信息,如构建内核或autotools项目的方法,可通过 inherit 关键字继承和扩展 |
| Configuration | .conf | 定义控制项目构建过程的各种配置变量 |

1.2 配方文件的任务

配方文件是由Python和shell脚本组合编写的任务集合,常见任务有 do_fetch do_unpack do_patch do_configure do_compile do_install 等。默认任务是 do_build ,它会执

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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