u-boot for tiny210 ver2.2.2(by liukun321咕唧咕唧)

本文介绍了u-boot for tiny210版本2.2中修复的一个关于SD卡写入时出现'dataCRCerror'的问题。作者不仅回顾了之前不完善的修复方案,还提供了彻底解决问题的补丁文件,并附带了必要的源码修改细节。

本次更新,修复了SD卡写入出现"data CRC error"的bug。我曾在u-boot for tiny210 ver2.1做过对这个bug的修复,我也提到过上次做的修改是不安全的,可能会对其它平台的代码产生副作用。而本次修改彻底解决了这个问题。感谢kasim,本次修改的源码由kasim提供。由于时间所限这次不再详细分析过程。只贴上本次修改的补丁文件内容。以后有时间,我会具体分析修改原因。

历史版本下载:

下面的链接提供了历史版本的源码

ver2.2源码下载:  u-boot for tiny210 ver2.2

ver2.1源码下载:u-boot for tiny210 ver2.2

ver2.1源码下载:u-boot for tiny210 ver2.1

ver2.0源码下载:u-boot for tiny210 ver2.0

各版本修改分析链接: ver2.0    ver2.1   ver2.2  ver2.2.1

 

 

 

--- a/board/samsung/tiny210/tiny210.c
+++ b/board/samsung/tiny210/tiny210.c
@@ -32,6 +32,8 @@
 #include <asm/io.h>
 #include <asm/arch/gpio.h>
 #include <asm/arch/mmc.h>
+#include <asm/arch/clk.h> 
+#include <asm/arch/clock.h> 
 /*Add by lk for DM9000 driver */
 //#include <drivers/net/dm9000x.h>
 #include <netdev.h>
@@ -302,9 +304,13 @@ void nand_init(void)
 #endif
 
 #ifdef CONFIG_GENERIC_MMC
+#define MOUTMMC (50000000) /* 50MHz */
 int board_mmc_init(bd_t *bis)
 {
  int i;
+ struct s5pc110_clock *clk = 
+     (struct s5pc110_clock *)samsung_get_base_clock(); 
+    unsigned long clk_src, clk_div, mpll, div; 
 
  /*
   * MMC0 GPIO
@@ -336,6 +342,19 @@ int board_mmc_init(bd_t *bis)
   /* GPG1[0:6] drv 4x */
   s5p_gpio_set_drv(&s5pc110_gpio->g1, i, GPIO_DRV_4X);
  }
+ clk_src = readl(&clk->res9[0]); /* CLK_SRC4 */ 
+    clk_src &= ~((0xf << 4) | 0xf); 
+    clk_src |= (0x6 << 4) | 0x6; /* Set MMC0/1_SEL to SCLK_MPLL */ 
+    
+    mpll = get_pll_clk(MPLL); 
+    div = ((mpll + MOUTMMC) / MOUTMMC) - 1; 
+    
+    clk_div = readl(&clk->div4); 
+    clk_div &= ~((0xf << 4) | 0xf); 
+    clk_div |= (div << 4) | div; 
+    
+    writel(clk_src, &clk->res9[0]); 
+    writel(clk_div, &clk->div4); 
 
  return (s5p_mmc_init(0, 4) || s5p_mmc_init(1, 4));
 }

 

如果您现在拿到的是从我优快云资源上下载的源码,您还需修改drivers/mmc/s5p_mmc.c去掉对下面红色代码部分的屏蔽:

225: while (1) {
226                         mask = readl(&host->reg->norintsts);
227 
228                         if (mask & (1 << 15)) {
229                                 /* Error Interrupt */
230                                 writel(mask, &host->reg->norintsts);
231                                 printf("%s: error during transfer: 0x%08x\n"    ,                                          
232                                                 __func__, mask);
233                                 return -1;
234                         } else
 if (mask & (1 << 3)) {

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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