嵌入式实时操作系统的研发心得

国内做机载或者车载操作系统的厂商也挺多的,但实际能够大规模民用的还是不多,大部分还是被国外厂商所占据。主要还是因为国外厂商长时间积累起来的权威,置信度和稳定可靠的性能。所以虽然国外厂商的产品价格很高,但还是有单位愿意买单。

国内做相关的机载操作系统,大都学习消化国外的操作系统设计,然后打造自己的产品,这种方式本身是没有问题的,因为如果完全做正向设计研发是很难的。但是实际操作中还是会遇到很多问题:

1.总体架构设计人员的水平,以及对最终设计编码的参与程度,会很大程度影响到最终设计出的产品是否能达到预期;

2.内核的设计开发人员太多,研发人员水平参差不齐,最终对目标操作系统的理解程度不一样,最终设计出来产品就会大小脚,不平衡;

3.涉及到机载或者车载认证,其人员水平要求更高,又要懂得开发,又要懂得认证,懂得如何让设计出来的产品安全可靠,如何进行安全性分析,很难;

4.由于研发人员水平参差不齐,可能就会导致产品中间的bug漏洞很多,最终设计出来的产品还是靠测试验证来找bug,完全由测试决定产品可靠性,如果测试用例覆盖比较完全还好,如果覆盖不全,就会存在很多潜在的bug和问题。

5.为了寻找两点跟风,上一代产品都没有设计好,存在很多问题,就开始研发下一代,追求新技术,上什么形式化,虚拟化之类的。追求新技术本身是没有问题的,但是机载和车载产品本身的重点在于稳定可靠和性能,而不是新技术。在产品设计存在缺陷的情况下,新技术有可能会解决性能的问题,但是稳定和可靠是不太能够解决的。

6.操作系统供应商通常不是设备供应商,对于机载软件来说,操作系统又不能独立取证,所以又得通过机载设备或者系统供应商进行适航取证,获得鉴定包。一旦涉及但单位之间的合作,中间的沟通和联系是否畅通稳定,供应商是否也具备同样的能力,就是一个很大的问题。

Brian.Liu

2024.10.29

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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