28、嵌入式系统实时调度与状态图设计全解析

嵌入式系统实时调度与状态图设计全解析

1. 实时系统基础

实时系统的核心在于满足任务的截止时间,而非单纯追求速度。要实现实时操作,需做好以下几点:明确所需假设、了解系统状况、挑选合适的实时调度方法,并进行分析以确保能达成截止时间。

1.1 实时调度假设
  • 任务周期性 :所有任务 (T_i) 具有完美的周期性,每个任务在其周期内仅运行一次。对于非周期性任务,采用最坏情况(最快)的到达间隔时间。若任务周期长度可变,调度时使用最快可能的周期。
  • 任务独立性 :所有任务 (T_i) 完全独立,避免一个任务阻塞另一个任务。此假设在实际中较难实现,因任何共享资源都可能引发问题。
  • 最坏情况执行时间 :已知每个任务的最坏情况执行时间 (C_i),即任务在孤立状态下执行所需的最长时间。确定最坏情况可能需大量工作,可借助处理器工具或对实际系统进行测量。
  • 截止时间与周期关系 :任务的截止时间 (D_i) 大于或等于周期 (P_i)。若截止时间短于周期,则假设一个更快的周期等于该截止时间。
  • 任务切换开销 :任务切换的开销为零。若切换速度远快于最短截止时间,实际中可近似视为零。
1.2 调度方法选择

对于非专家而言,推荐三种可行的实时调度方法:纯静态调度、带小辅助中断的静态调度和具有谐波周期的速率单调调度。

2. 纯静态调度
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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