32、Linux调试与进程管理全解析

Linux调试与进程管理全解析

1. 断言(Assertions)

在程序开发过程中,引入调试代码(如 printf 调用)是常见的做法,有时会通过条件编译来实现。然而,在交付的系统中保留这些调试信息可能不太实际。不过,程序运行时常常会出现一些问题,这些问题并非由编码错误引起,而是与错误的假设有关,也就是那些“不可能发生”的事件。

为了应对这种情况,X/Open提供了 assert 宏,用于测试假设是否正确,如果不正确则终止程序。其使用方法如下:

#include <assert.h>
void assert(int expression)

assert 宏会计算表达式的值,如果表达式为非零,则将一些诊断信息写入标准错误,并调用 abort 来结束程序。

assert.h 头文件根据 NDEBUG 的定义来定义 assert 宏。如果在处理头文件时定义了 NDEBUG assert 将被定义为空。这意味着可以在编译时通过 -DNDEBUG 选项或在每个源文件中包含 #define NDEBUG 行来关闭断言。

下面是一个使用 assert 的示例代码:


                
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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