Omap3530 的GPIO中断设置

本文介绍如何在Omap3530平台上设置GPIO中断,包括配置GPIO、设置中断触发模式、使能中断及申请中断的具体步骤,并提供了一个完整的设置程序示例。

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Omap3530 GPIO中断设置:

 

1.配置成GPIO,申请GPIO中断

omap_cfg_reg(OMAP3_KBD_GPIO);配置成gpio

if (gpio_request(OMAP3_KBD_GPIO, "kbd7279 IRQ") < 0)

printk(KERN_ERR "Failed to request GPIO%d for kbd IRQ/n");//申请GPIO为中断引脚。

2. 设置中断触发模式

set_irq_type(OMAP_GPIO_IRQ(OMAP3_KBD_GPIO),IRQ_TYPE_EDGE_FALLING);

 

3.使能中断

enable_irq(gpio_to_irq(OMAP3_KBD_GPIO));

gpio_to_irq()函数将OMAP3_KBD_GPIO映射为中断管脚,enable_irq()函数将其使能,这样该端口就设置为中断了。

 

4.申请中断

if(result = request_irq(OMAP_GPIO_IRQ(OMAP3_KBD_GPIO), &Kbd7279_ISR,0, "Ds7279", NULL))

{

printk(KERN_INFO"[FALLED: Cannot register Kbd7279_Interrupt!]/n");

return -EBUSY;

}

else

printk("[OK]/n");

 

下面是完整的设置程序:

void Setup_Kbd7279(void)

{

int i,result;

 

omap_cfg_reg(OMAP3_KBD_GPIO);

if (gpio_request(OMAP3_KBD_GPIO, "kbd7279 IRQ") < 0)

printk(KERN_ERR "Failed to request GPIO%d for kbd IRQ/n");

gpio_direction_input(OMAP3_KBD_GPIO);

set_irq_type(OMAP_GPIO_IRQ(OMAP3_KBD_GPIO),IRQ_TYPE_EDGE_FALLING);//IRQ_TYPE_EDGE_RISING

enable_irq(gpio_to_irq(OMAP3_KBD_GPIO));

//set_irq_type(OMAP_GPIO_IRQ(OMAP3_KBD_GPIO),0 );IRQ_TYPE_LEVEL_LOW

if(result = request_irq(OMAP_GPIO_IRQ(OMAP3_KBD_GPIO), &Kbd7279_ISR,0, "Ds7279", NULL))

{

printk(KERN_INFO"[FALLED: Cannot register Kbd7279_Interrupt!]/n");

return -EBUSY;

}

else

printk("[OK]/n");

send_byte(cmd_reset);

setcs1;

printk("HD7279 setup complete! --- > [OK]/n");

for(i=0;i<1000;i++);

 

write7279(decode1+7,0x1);

write7279(decode1+6,0x2);

}

 

 

这里有个地方一定要注意的,一定要确定设为中断的引脚工作在GPIO模式,如果不是,先要设置为GPIO模式。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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