21、汽车与航空航天系统中的网络控制与安全

汽车与航空航天系统中的网络控制与安全

1. 引言

汽车和飞机是复杂嵌入式计算系统的典型代表。它们不仅与我们的日常生活息息相关,代表着庞大的产业,更是安全关键的实时分布式嵌入式系统。接下来,我们将探讨汽车和飞机中的网络控制、车辆使用的网络,以及车辆的安全和保障问题。

2. 汽车和飞机中的网络控制系统

汽车和飞机属于网络控制系统,即由处理器和执行控制功能的 I/O 设备组成的计算机网络。控制需要从测量到控制动作的闭环实时响应。简单的控制系统或许能用微处理器和少量 I/O 设备构建,但复杂的机器则需要基于网络的控制。网络的主要用途有两个:一是能为系统提供比单个 CPU 更多的计算能力;二是许多控制应用要求控制器与受控设备物理距离接近,以确保快速响应。

在汽车设计中,电子控制单元(ECU)应用广泛,最初指发动机控制单元,后来泛指车辆中的任何电子单元。而在飞机领域,线路可更换单元(LRU)常用于指代在维护时可轻松插拔更换的单元。

2.1 汽车

现代汽车可能包含超过 100 个处理器,执行着 1 亿行代码。汽车中的处理器和网络功能多样,以下是两款为汽车系统设计的芯片:
- 英飞凌 XC2200 :XC2200 系列适用于多种汽车应用,其中一款用于车身控制,如照明、门锁、雨刮控制等。车身控制模块包含 16/32 位处理器、EEPROM 和 SRAM、模数转换器、脉宽调制器、串行通道、灯光驱动器和网络连接。
- 飞思卡尔 MPC5676R :MPC5676R 是用于动力系统的双处理器平台。两个主处理器属于 Power Architec

【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改进中。
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