23、嵌入式控制系统行为规范解析

嵌入式控制系统行为规范解析

1. 分布式定时多任务概述

分布式定时多任务(Distributed Timed Multitasking,DTM)是一种计算模型,它是在 COMDES(一个基于组件的硬实时嵌入式控制系统框架)的背景下发展起来的。在这个框架中,嵌入式系统被视为一个由活动对象(即参与者)组成的网络,这些参与者通过封装了过程变量(如速度、压力、温度等)的带标签状态消息(信号)相互通信。

1.1 参与者结构

参与者由一个信号处理单元(Signal Processing Unit,SPU)和 I/O 锁存器组成,I/O 锁存器又分别由输入和输出信号驱动器构成。输入锁存器用于接收传入信号,并将其分解为局部变量,供 SPU 处理;输出锁存器则用于将 SPU 产生的局部变量组合成传出信号,并广播给潜在的接收者。物理 I/O 信号的处理方式类似,但锁存器会在精确指定的时间瞬间与环境交换物理信号。

1.2 控制参与者任务映射

控制参与者被映射到一个实时任务,该任务由三部分组成:任务输入、任务主体和任务输出,分别对应输入锁存器、SPU 和输出锁存器。任务主体在动态优先级驱动的调度环境中执行,由触发参与者执行的事件(如周期性定时事件、外部中断或消息到达事件)释放。在执行过程中,它可能会被同一节点中运行的其他更高优先级任务抢占,从而遭受 I/O 抖动。

1.3 任务输入输出执行

任务输入和输出是相对较短的代码片段,其执行时间比参与者任务的执行时间小几个数量级。它们以逻辑零时间原子执行,与任务主体分离(分阶段任务执行)。具体来说,任务输入在参与者任务释放时执行,任务输出在任务截止日期到达时执行。只要任务

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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