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冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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