4、深入探究内核:模式、定时器与并发机制

深入探究内核:模式、定时器与并发机制

1. 内核模式与用户模式

在操作系统中,存在不同的CPU执行模式。像MS - DOS这类操作系统,始终在单一CPU模式下运行,而类UNIX操作系统则采用双模式来有效实现时间共享。在Linux系统里,CPU要么处于受信任的内核模式,要么处于受限的用户模式。所有用户进程都在用户模式下执行,而内核自身则在内核模式下运行。

内核模式代码能够无限制地访问整个处理器指令集、全部内存和I/O空间。若用户模式进程需要这些特权,就必须通过系统调用,借助设备驱动程序或其他内核模式代码来传递请求。不过,用户模式代码允许发生页面错误,而内核模式代码则不允许。

在2.4及更早的内核中,只有用户模式进程可以进行上下文切换,被其他进程替换。内核模式代码可以独占处理器,直到以下两种情况发生:
- 主动放弃CPU。
- 发生中断或异常。

随着2.6版本引入内核抢占机制,大多数内核模式代码也能够进行上下文切换了。

2. 进程上下文与中断上下文

内核通过进程上下文和中断上下文的组合来完成有用的工作。为用户应用程序发出的系统调用提供服务的内核代码,代表相应的应用程序进程运行,这种情况被称为在进程上下文执行。而中断处理程序则在中断上下文中异步运行。进程上下文与中断上下文相互独立。

在进程上下文中运行的内核代码是可抢占的。然而,中断上下文总是会运行到完成,不可抢占。因此,在中断上下文中执行代码存在一些限制,具体如下:
- 不能进入睡眠状态或放弃处理器。
- 不能获取互斥锁。
- 不能执行耗时的任务。
- 不能访问用户空间的虚拟内存。

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避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;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系统鲁棒性。
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