FMT算法移植

转载 已于 2023-01-31 17:00:28 修改 · 313 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/534277630
文章标签：

#c语言

于 2023-01-11 20:34:47 首次发布
多项式算法3：FWT\FMT（快速沃尔什变换\快速莫比乌斯变换）
ha_ing的博客
05-15 770
多项式算法3：FWT\FMT（快速沃尔什变换\快速莫比乌斯变换）
[MATLAB学习]：Matlab生成滑动平均滤波算法文件并移植到STM32单片机上运行——基于CubeMX
W_Oilpicture的博客
07-20 6073
人生如逆旅，我亦是行人。 今天分享一个在MATLAB上生成滤波算法文件，并将其移植到keil5上，运行至STM32单片机，一个很有用的方法。
FMT算法（LINUX下实现均对齐最好的代码）
11-21
LINUX下实现均对齐最好的代码，这里可以实现WORD中的左对齐又对齐 而且还是那种规范对齐。
【多项式】快速莫比乌斯变换（FMT）
zhangmohan123321的博客
08-30 992
FMT通过按集合大小分层并进行子集和变换，将子集卷积从O(3^n)优化至O(n²2^n)，高效处理集合不相交合并问题。
最完整FMT*算法解析：从原理到2D路径规划实现
最新发布
gitblog_00896的博客
09-14 324
在移动机器人（Mobile Robot）和自动驾驶（Autonomous Driving）领域，路径规划（Path Planning）是实现自主导航的核心技术之一。采样-based方法如RRT*虽然能在高维空间中找到可行路径，但往往存在收敛速度慢、路径质量不稳定等问题。**Fast Marching Trees（FMT*）** 作为一种结合快速行进法（Fast Marching Method）与概...
关于FMT以及子集卷积
ENESAMA的博客
03-04 773
zjp_shadow的博客 讲的很详细了 其实主要是学习子集卷积 因为已经有FMT的基础在前面了，现在操作跟以前一样，只是再加一位作为1的个数 当且仅当1的个数和等于最后或出来的个数和，才能够表示成子集卷积 所以就把不满足条件的改成0就行了 子集逆卷积就是一个简单的求逆就可以了，因为N其实是非常小的，所以可以直接做 具体的可以看博客233 ...
基于matlab的IMU计算源码-fmt_user_guide_cn:FMT中文用户指南
05-19
特别当系统变得越来越庞大，功能越来越复杂，使用手写的算法模块变得越来越难以维护，也不可避免的造成代码的安全性和可移植性越来越差。 FMT 的核心算法使用 Simulink 搭建，继承了 MBD 开发模式的诸多优点。基于 ...
(核心算法) Mahony姿态估计算法移植秘籍：在STM32中优化性能的7个关键点
# Mahony姿态估计算法深度解析与嵌入式实战优化 在无人机、机器人和可穿戴设备飞速发展的今天，精准的姿态感知已成为智能系统的核心能力。想象一下：一架穿越森林的四旋翼无人机，如何在枝叶遮挡中保持稳定飞行？一...
通过粪便微生物移植（FMT）来治疗早期断奶羔羊腹泻的多组学机制与生信
2401_89341626的博客
11-28 424
此外，双歧杆菌的丰度与腹泻指数量存在显著负相关。在现代密集化饲养系统中，羔羊的消化系统发展不完全，导致其对传染病的抵抗力较弱，因而易受应激影响，易感染细菌，以致发生腹泻，甚至带来高死亡率和可观的经济损失。此外，FMT组和健康对照组的血清炎症因子（如IL-1β、TNF-α和IL-6）显著降低，展示了健康粪便细菌对腹泻羔羊炎症标记物的不良影响。通过16S rRNA基因测序和代谢组学分析，研究发现FMT显著改变了羔羊肠道微生物结构，并影响了肠道中优势菌门的丰度，例如厚壁菌门、放线菌门、变形菌门和拟杆菌门。
open3d fmt模块 vs2019 windows10 静态资源文件
11-07
静态链接库的使用，尤其是像fmt模块这样的关键模块，使得程序在不同的计算机上运行时具有较高的可移植性，并且在调试时更容易追踪问题所在，因为所有依赖项都是已知且固定的。 在完成配置后，开发者可以开始着手...
matlab集成c代码-FMT_Firmware:FMT_固件
05-22
Matlab集成的c代码 | 概述 固件自动驾驶仪（FMT）是基于模型设计（MBD）的开源自动驾驶仪。 该项目源自于此，包括嵌入式飞行控制系统和基于Matlab / Simulink开发的算法模型框架。 基于FMT平台，算法的开发和验证变得更加容易和快捷。 不再需要手动编写嵌入式代码。 您只需以图形方式在Simulink中设计算法模型，然后只需单击一下即可生成C / C ++代码。 生成的代码可以无缝集成到FMT固件中，从而大大提高了开发和测试工作的效率。 项目主页： 建筑学 FMT固件是FMT自动驾驶仪的嵌入式飞行控制器。 下图显示了它的体系结构。 其中INS ， FMS ， Controller和Plant是由FMT Model生成的模块。 但是总有可能集成用C / C ++编写的源代码。 支持的硬件 Pixhawk ：FMUv2。 将来可能支持更多的硬件。 文献资料 开发环境 需要以下工具链进行开发。 编译器：arm-none-eabi-工具链（推荐： 7-2018-q2-update ，其他版本没有经过良好测试）。 构造工具：Scons 需要Python 2.x（最好是pyth
探索FMT-Firmware：为无人驾驶开启新纪元
gitblog_00100的博客
04-26 634
探索FMT-Firmware：为无人驾驶开启新纪元 FMT-FirmwareFirmament Autopilot Embedded System项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fm/FMT-Firmware 是一个专为无人机和自动驾驶系统设计的开源固件项目，它集成了先进的飞行控制算法与实时操作系统，旨在提供高效、可靠且可扩展的飞行控制解决方案。 项目简介...
Firmament Autopilot 开源项目常见问题解决方案
gitblog_01092的博客
01-19 704
Firmament Autopilot 开源项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍与主要编程语言 Firmament Autopilot（简称 FMT）是一个先进的自动驾驶系统，采用模型驱动设计（MBD）。该系统主要用于快速构建自动驾驶车辆的控制体系，适用于无人机、汽车、船只、机器人等。FMT 系统主要由两部分组成：FMT-Firmware 和 FMT-Model。 FMT-Firmware：...
FMT的目录结构、启动运行流程和任务的详细介绍（FMT-firmware源码）
super_SB的博客
08-15 969
Firmament (FMT) 是一款基于模型设计 (Model Based Design, MBD) 的开源自驾仪，可被用来快速构建无人机、车辆、船舶、机器人等的无人控制系统。基于模型设计 (MBD) 方法允许高效快速地开发高质量的控制系统，适用于各种无人控制平台，包括航空器、地面车辆、船舶和机器人。其中，FMT-Firmware代码结构较为复杂，要理解代码就要分清楚代码的目录结构、main函数启动，以及任务的定义，接下来将从这三个方面进行介绍。若有错误之处，请大家批评指正。
FMT-Autopilot Ubuntu环境搭建
baidu_41704597的博客
09-30 801
fmt Ubuntu下环境搭建
Firmament 自动驾驶系统固件安装与使用指南
gitblog_00907的博客
08-15 1083
Firmament 自动驾驶系统固件安装与使用指南 项目介绍 Firmament (FMT) 是一款采用模型基础设计（Model-Based Design, MBD）的先进自动驾驶系统。该系统特别适用于快速构建无人驾驶车辆如无人机、汽车、船舶和机器人的控制系统。Firmament 主要由两大部分构成：FMT-Firmware 和 FMT-Model。其中，FMT-Firmware 是一个使用 C/...
Firmament 自动驾驶系统固件搭建与配置指南
gitblog_00161的博客
08-15 584
Firmament 自动驾驶系统固件搭建与配置指南 1. 项目目录结构及介绍 Firmament 是一个采用模型基础设计（Model-Based Design, MBD）的先进自动驾驶系统，专为无人机、汽车、船只和机器人等自主车辆快速构建控制系统而设计。其项目结构高度组织化，以支持高效开发与维护： github/workflows: GitHub Actions 工作流配置，用于自动化测试、构建...
FMT（基于rtthread）开源代码编译 win10下编译环境搭建及编译
weixin_45786595的博客
09-19 2714
FMT（基于rtthread）开源代码编译 win10下编译环境搭建及编译 什么是Firmament? Firmament (FMT) 是一款基于模型设计 (Model-Based-Design, MBD) 的开源自驾仪，可被用来快速构建无人机，无人车，无人船，机器人等平台的控制系统。 系统主要由两部分构成. FMT-Firmware: 一个基于C/C++开发的稳定、高性能的嵌入式系统. FMT-Model: 一个基于MATLAB/Simulink开发的仿真框架以及算法库. 昨天得知FMT开源飞控项目已经开
PX4 ECL移植
05-14
<think>嗯，用户问的是PX4 ECL的移植问题。首先，我需要回忆一下PX4的ECL是什么。ECL全称是Estimation andControl Library，主要用于状态估计和控制算法，比如EKF2（扩展卡尔曼滤波）就是在ECL里实现的。移植的话，可能需要把ECL从PX4的代码库中提取出来，放到另一个平台上使用，比如不同的飞控硬件或者仿真环境。首先，用户可能需要了解移植的基本步骤。移植ECL库需要考虑几个方面：依赖项、硬件抽象层、配置参数。ECL依赖于PX4的中间件，比如uORB、数学库，还有特定的驱动。如果目标平台没有这些，就需要进行适配。 然后，我应该给出一个移植的步骤指南。比如，第一步是提取ECL源码，通常位于PX4-Autopilot/src/lib/ecl目录。然后处理依赖项，比如替换PX4的数学库为其他标准库，或者实现uORB的通信机制。接着是硬件抽象，比如传感器数据接口、时间函数等，可能需要用目标平台的API来替换PX4的接口。配置参数方面，ECL有很多参数需要根据目标平台调整，比如噪声参数、传感器校准参数。 接下来，可能需要提供示例代码。比如，在目标平台上实现传感器数据接口，如何将ECL的EKF2集成进去。代码部分应该用C++，因为PX4主要是C++写的。例如，创建一个类来封装EKF2实例，处理传感器数据输入，并调用update方法进行状态估计。然后解释代码中的关键部分，比如传感器数据的处理和时间同步。 此外，需要注意的问题包括时间同步，确保传感器数据的时间戳准确；内存管理，ECL可能动态分配内存，需确保目标平台支持；以及实时性要求，ECL算法可能需要实时执行，目标系统需要满足性能需求。最后，用户可能需要相关的扩展问题，比如移植到STM32的具体步骤，如何替换数学库，处理实时性，或者参数调整的方法。这些问题可以帮助用户进一步深入解决移植中的具体问题。</think>4 ECL（Estimation and Control Library）移植主要涉及将PX4的导航算法库适配到其他硬件平台。以下是关键步骤和代码示例： 1. **提取ECL核心代码**： 从PX4源码中提取以下关键目录： - `src/lib/ecl/attitude_fw` - `src/lib/ecl/EKF` - `src/lib/ecl/geo` - `src/lib/mathlib` 2. **依赖项处理**： 需要实现的依赖接口示例： ```cpp // 时间接口实现示例（替换PX4的hrt_absolute_time()） uint64_t ecl_absolute_time() { return your_platform_get_us(); } // 打印接口实现 __EXPORT int ecl_printf(const char *fmt, ...) { va_list args; va_start(args, fmt); int ret = your_platform_vprintf(fmt, args); va_end(args); return ret; } ``` 3. **传感器数据接口**： ```cpp class ECLWrapper { public: ECLWrapper() { _ekf = new EstimatorInterface(); _ekf_params = _ekf->getParamHandle(); } void update_sensors(const sensor_data &data) { // 填充传感器数据 _ekf->setIMUData(data.timestamp, data.accel, data.gyro, data.mag); // 执行EKF更新 _ekf->update(); } void get_state(vehicle_state &state) { _ekf->copy_state_to_buffer(); state.position = _ekf->getPosition(); state.velocity = _ekf->getVelocity(); state.attitude = _ekf->getQuaternion(); } private: EstimatorInterface *_ekf; parameters *_ekf_params; }; ``` 4. **关键移植注意事项**： - 时间同步：必须保证所有传感器数据携带精确时间戳 - 内存管理：ECL默认使用动态内存，需确认目标平台支持 - 数学库兼容：替换`px4_*`数学函数为平台对应实现 - 参数存储：需要实现参数存取接口 5. **构建系统适配示例**（CMake）： ```cmake add_library(ecl EKF/ekf.cpp EKF/estimator_interface.cpp geo/geo.cpp attitude_fw/ecl_controller.cpp ) target_include_directories(ecl PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/EKF ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/geo ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/attitude_fw ) target_link_libraries(ecl your_platform_math) ``` **移植验证步骤**： 1. 实现基本传感器驱动（IMU、气压计、GPS） 2. 配置EKF2_PARAMETERS参数集 3. 运行ekf2_main循环 4. 通过日志检查Innovation检验值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值