linux 内核设计与实现(第二章笔记)

Linux内核学习笔记
本文介绍了如何获取Linux内核源码及配置方法,探讨了内核开发与普通程序开发的区别,包括内核编译特点、使用的编程语言及注意事项。

       最近开始学习linux 内核相关的知识,一直想对linux内核做些了解,但是时间上的问题,虽然学习了三年的linux,也玩了几乎四年的linux系统,但是从来没有对linux 内核做一个详细的了解,最近抽出课余时间对《linux内核设计与实现》进行了第一遍阅读,相关的笔记如下,如果觉得不错会做第二遍阅读。

       1、关于linux内核源码的获取。

        由于linux是一个开源的项目,所以其源码是很好获取的,几乎所以的源码在这个网站上都可以获得(https://www.kernel.org/),你可以选择http或者ftp方式来获取。

        2、对内核的配置或者移植。

         这对于一个linux用户来说很简单,进入内核源码使用make工具就可以搞定,当然不同的系统可能会有错误,但是这些都可以找到解决办法。以下是几种编译方法:

        a、make config 使命令行的方式进行内核配置。

        b、make xconfig 、make menuconfig 使用图形界面的方式配置内核。

        c、make命令。

        使用这些命令就可以完成内核的编译,但是如果你要进行改工具链或者什么的就得修改配置文件,所以的这些都是在Makefile作用下的功能,对于Makefile 的了解在这里不描述。

         3、了解内核开发与普通程序的开发的不同点。

         a、内核编译时不能访问C库,因为内核中根本就没有libc库。

         b、编写程序必须使用GUN C(开源的C代码)。

   c、内核缺少内存保护机制,所以在编写内核代码时,必须严格保证不能出现内存错误,否则会导致内核出现无法估计的错误。

         d、内核提供的浮点数运算并不完整,为了减少不必要的麻烦尽量少使用浮点运算。

          e、内核栈有限。所以在编写程序的时候时刻想到自己的栈是否有足够的空间。

          f、linux是真正多处理器操作系统,对于内核必须支持异步中断、抢占和SMP功能(在liunx内核中经常使用的一种锁机制就是自旋锁)。

          g、由于linux更很多时候用在了其他的环境,如嵌入式方面等,要充分考虑其可移植型(对齐方式,字节序的方面)。

支持的GUN C特性:

           1、内联函数(inline

                 提高运行速度,但是会占用更多的存储空间。

            2、内联汇编

                 使用机器语言直接操作硬件,并且其执行速度也就更快。

             3、分支声明

                 使用了likely或者unlikly函数。 

      

   

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
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