第四章:调试技术

注:当初偷懒,本章内容不完整,详见书。

通过使用printk函数调试

printk打印信息拥有不同日志级别,这些表示日志级别的宏展开为一个字符串,所以使用此函数时,日志级别与打印信息之间没有逗号。

printk采用的默认输出级别是定义在<kernel/printk.c>中的DEFAULT_MESSAGE_LOGLEVEL宏。

printk的优先级小于console_loglevel值时,消息才会被显示出来。

如果系统同时运行了klogdsyslogd,则内核消息都将追加到/var/log/messages中,如果klogd没有运行,则这些消息就不会传递到用户空间,只能查看/proc/kmsg文件(使用dmesg命令)。

/proc/sys/kernel/printk文件中4个整数值分别表示:当前的日志级别,默认的日志级别,最小允许的日志级别,引导时的默认日志级别。可以通过echo命令修改其中的值。

开启及关闭消息

程序开发初期需要打开消息输出,正式程序发布时,应该禁止不必要的消息输出。可以通过宏来控制消息的输出。此方法仅有的缺点是每次开启以及关闭消息时需要重新编译模块。

速度限制

我们可以通过下函数来防止一个printk函数重复被执行,以避免有大量重复的消息输出。此函数如下:

int printk_ratelimit(void);

典型调用如下:

if (printk_ratelimit())

printk(KERN_NOTIC “The printer is on fire\n”);

我们可以通过修改/proc/sys/kernel/printk_ratelimit(在重新打开消息之前应该等待的秒数)以及/proc/sys/kernel/printk_ratelimit_burst(在进行速度限制之前可以接受的消息数)。

打印设备编号

<linux/kdev_t.h>有两个可以打印设备编号的宏:

int print_dev_t(char *buffer, dev_t dev); //返回打印的字符数

char *format_dev_t(char *buff, dev_t dev); //返回的是缓冲区

因将来使用64位设备编号的可能性很大,所以buffer缓冲区的大小至少应该有20字节。

使用/proc文件系统

首先必须包含头文件<linux/proc_fs.h>

创建一个只读的/proc文件,驱动程序必须实现一个函数,用于在读取文件是生成数据。在某个进程读取我们的/proc文件时,内核会分配一个内存页,驱动程序可以将数据通过这个内存页返回到用户空间,该函数成为read_proc方法:

int (*read_proc)(char *page, char **start, off_t offset, int count, int *eof, void *data);

starteof是输出参数page指针指向用来写入数据的缓冲区;函数应该使用start返回实际的数据写到内存页的具体位置;eof指向一个整型数,当没有数据可返回时,驱动程序必须设置这个参数;data参数是提供给驱动程序的专用数据指针,用于内部记录。函数的返回值是存放到内存页的字节数。

创建自己的/proc文件

需要把定义好的read_proc函数与一个/proc入口项连接起来,通过下函数:

struct proc_dir_entry *create_proc_read_entry(const char *name

mode_t mode, struct proc_dir_entry *base,

read_proc_t *read_proc, void *data);

name是所创建的文件名称,mode是该文件的保护掩码,base指定该文件所在的目录(如果为NULL,则为/proc根目录),read_proc函数指针,内核会忽略data参数。

对应卸载模块时,删除入口项的函数为:

remove_proc_entry(const char *name, struct_dir_entry *base);

当前使用/proc文件系统更多的是使用seq_file接口。

通过监视调试

strace命令可以显示由用户空间程序所发出的所有系统调用。可以显示每个函数的参数以及函数的返回值。

其他:

在一些关键点上插入schedule调用可以防止死循环,schedule函数会调用调度器,并以此允许其他进程占用当前CPU。一定不要在驱动程序持有自旋锁的任何时候调用schedule

内核空间始于0xc0000000,大于0xc0000000的值肯定是内核空间的地址。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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