20、Rust 与外部语言交互:FFI 全面指南

Rust 与外部语言交互:FFI 全面指南

1. 跨语言类型匹配

在跨语言的 Foreign Function Interface (FFI) 中,类型布局至关重要。如果两种语言对共享数据的内存布局方式不同,双方可能会将数据解读为损坏状态。因此,需要确保类型在 FFI 边界上匹配。

1.1 基本类型匹配

在 Rust 中声明类型时,类型信息在编译后会丢失,传递到另一侧的只是构成该类型的位。所以,需要在边界两侧都声明这些位的类型。例如,若另一侧使用 C 语言,C 类型使用 int ,Rust 代码最好使用 i32 与之对应。为了减少猜测,Rust 标准库在 std::os::raw 模块中提供了正确的 C 类型:
| C 类型 | Rust 类型 |
| ---- | ---- |
| c_int | i32 |
| c_char | i8/u8 (取决于 char 是否有符号) |
| c_long | i32/i64 (取决于目标指针宽度) |

需要特别注意 C 语言中一些特殊的整数类型,如 __be32 ,它通常不能直接转换为 Rust 类型,可能最好表示为 [u8; 4] 。因为 __be32 总是以大端字节序编码,而

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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