5、嵌入式开发中的API与HAL深度解析

嵌入式开发中的API与HAL深度解析

1. 代码集成与测试流程

在嵌入式开发里,集成服务器会拉取最新的源代码、配置和库文件,接着验证代码编译是否存在问题。部分设置还会开展静态代码分析,依据编译和代码分析生成报告,甚至能进行额外的分析,例如衡量软件功能的复杂度。

当编译器成功编译代码后,可执行文件会被传递到测试框架。测试框架既可以使用模拟硬件(也就是在内存中模拟的硬件),也可以使用真实硬件,并集成到GDB或其他调试工具中。测试框架的测试应与系统需求可追溯,具体测试包括函数的单元测试、验证硬件是否按预期运行的功能测试、覆盖所有先前测试用例并确保其仍能通过的回归测试,甚至可能还有集成测试。

以下是这个流程的mermaid流程图:

graph LR
    A[拉取代码、配置和库文件] --> B[代码编译验证]
    B --> C{是否有编译问题}
    C -- 是 --> B
    C -- 否 --> D[静态代码分析及报告生成]
    D --> E[额外分析(如功能复杂度衡量)]
    E --> F[代码编译成功]
    F --> G[传递可执行文件到测试框架]
    G --> H[选择测试硬件(模拟或真实)]
    H --> I[进行各类测试(单元、功能、回归、集成)]
2. 评估HAL特性

开发者评估HAL是否满足系统需求的方法众多,其中KT矩阵是一种能提供客观意见的方法。KT矩阵能让开发者确定在做决策时想要评估的所有特性,为每个特性赋予权重,以体现

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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