苏嵌/杨帅/0716

本日志详述了嵌入式C语言开发实战的学习进程,涵盖运算符、变量及位运算等内容,深入探讨了MMU、数据存储区域,并总结了位运算技巧与变量特性。


苏嵌 项目实战

 

学习日志    姓名:杨帅      日期:07/16

 

 

 

 

今日学习任务

 

 

嵌入式C语言开发实战

日任务完成情况

 

(详细说明本日任务是否按计划完成,开发的代码量)

1. C语言运算符

2. 变量

3. 位运算

日开发中出现的问题汇总

 

位运算不熟练

 

 

日未解决问题

 

日开发收获

见附件

 

自我评

 

(是否按开发规范完成既定任务,需要改进的地方,与他人合作效果等)

 

 

完成任务

其他

 

变量的三大特点:

1.内存大小(字节长度),取值范围;

2.存储区域

3.作用域(生命周期)

 

MMU:内存管理单元

 

内核数据

栈空间(局部变量,自动变量,函数形参)

堆空间(malloc ralloc calloc 分配空间)

全局数据区(bss:未初始化的全局变量;or:常量  静态数据区:static修饰变量,全局变量)

代码段

 

 

栈空间:先进后出,系统管理

堆空间:先进先出

 

结束标志:,;函数()

 

函数的传参从右边开始

 

++i替换成变量名

i++替换成数值

 

位运算:&0特定位,取某数中指定位

        | 给特定位置1

        异或  交换两个变量的值

              给特定位取反

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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