ARM-LINUX-2.6.36-LDD3-scull

本文详细介绍了在编译LDD3源码“examples/scull”时遇到的常见错误及其解决方案,包括如何修改源码以适配不同版本的Linux内核。

1. 编译LDD3 源码 “examples/scull”的代码时报错 linux/config.h 找不到

2. 在优快云参考 http://blog.youkuaiyun.com/hemoparrot/article/details/3603462 文章后 报ioctl 不能找到

        1) 将main.c中的<linux/config.h>更改为<linux/sched.h>,并将<linux/sched.h>也增加到pipe.c和access.c中。因为从2.6.19版本以后config.h文件被取消了.所以以后有config.h的地方都会报错。

        2)Makefile修改:将Makefile中的全部CFLAGS用EXTRA_CFLAGS替换
        3)access.c修改:替换所有current->uid 和 current->euid为 current->cred->uid和current->cred->euid。

        4)将main.c pipe.c access.c 文件中的".ioctl" 改为“.unlocked_ioctl”


3. 精简了一下Makefile

 

ifneq ($(KERNELRELEASE),)

scull-objs := main.o pipe.o access.o

obj-m   := scull.o

else

KERNELDIR ?= ~/linux     //此处linux 目录树的目录
PWD       := $(shell pwd)

modules:
    $(MAKE) -C $(KERNELDIR) M=$(PWD) LDDINC=$(PWD)/../include modules

endif


最后编译通过




内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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