[Linux内核]从一个汇编分析计算机工作原理

原创作者:王腾川

转载请注明:云课堂《Linux内核分析》MOOC课程  http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000

首先进入实验楼,字符模式下,进行如下操作:


在main.c文件中输入以下代码:

int g(int x)
{
    return x+5;
}

int f(int x)
{
    return g(x);
}

int main()
{
    return f(12)+3;
}

进行反汇编成汇编代码:

gcc -S -o main.s main.c -m32


vim main.s可以查看汇编代码


删掉.字段(这些字段是辅助汇编器以及链接器的命令),得到如下的代码:

g:
	pushl	%ebp//这两行作为函数的入口,等同于enter
	movl	%esp, %ebp//同上一行
	movl	8(%ebp), %eax//将ebp指向的地址加8,赋值给eax
	addl	$5, %eax//将5加入eax,赋值给eax
	popl	%ebp //ebp出栈
	ret //函数返回
f:
	pushl	%ebp//这两行作为函数的入口,等同于enter
	movl	%esp, %ebp//同上一行
	subl	$4, %esp//esp向下移动一位
	movl	8(%ebp), %eax//ebp加8的位置赋值给eax
	movl	%eax, (%esp)//将eax赋值给esp指向的内存地址
	call	g//调用函数g
	leave //离开函数f
	ret
main:
	pushl	%ebp //ebp入栈,假设此时ebp=esp=0,那么这条指令执行完之后esp=esp-4
	movl	%esp, %ebp //ebp指向esp的位置
	subl	$4, %esp  //esp-=4,也就是说esp-4
	movl	$12, (%esp) //将12存入esp指向的内存地址
	call	f //调用函数f,
	addl	$3, %eax //将3加入eax,作为返回值
	leave  //离开main函数
	ret

对于堆栈的变化,我们从main函数开始分析起。



总结:那么计算机是怎样工作的呢?也就是我们对计算机的每一次点击是怎样控制最终的硬件的呢?

首先,所有的输入会经由高级程序语言设计的程序进行处理,这种程序一般是C/C++/Java等程序代码。然后经过编译器、链接器的处理,变成汇编级别的程序,汇编语言再生成与具体硬件平台相关的机器语言(一般是二进制代码)。正式这些机器语言控制硬件进行运算,从而得出正确的输出。


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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