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嵌入式硬件系统的基本组成

冯.诺依曼架构特点是指令代码和数据存放在同一个存储空间,是统一编址的,并行度不够,对指令的操作和对数据的操作要分开,指令和数据通过同一总线访问。系统上电后在主存中的代码直接运行,主存储器的特点是速度快,一般采用ROM、EPROM、Nor Flash、SRAM、DRAM等存储器件。嵌入式微处理器有许多不同的体系,即使在同一体系中也可能有不同的时钟速度和总线数据宽度、集成不同的外部接口和设备。嵌入式系

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#嵌入式硬件
嵌入式系统总线-片内总线

总线是CPU与存储器和设备通信的机制,是计算机各部件之间传送数据、地址和控制信息的公共通道。

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数据匿名化

数据安全和个人隐私合规

#安全#人工智能
自动驾驶感知系统-超声波雷达

超声波雷达的工作原理可用图的数学模型来表示,其中α为超声波探测角,一般UPA的探测角为120度作用,APA的探测角较小为80度左右,β为超声波雷达检测宽度范围的影响元素之一,该角度一般较小。采用超声波雷达测距时,超声波发射器先向外面某一个方向发射出超声波信号,在发射超声波的同时开始计时,超声波通过空气进行传播,传播途中遇到障碍物就会立刻反射回来,超声波接收器在接收到反射波立即停止计时。超声波能量消

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#自动驾驶#人工智能#机器学习
自动驾驶感知系统--惯性导航定位系统

(f)量化误差,这在所有数字系统中是固有的,由于它可能存在于标准化环境中,当输入不变时它的值可能是变换的。该系统通过加速度计测量车辆在惯性参考系中的加速度,通过陀螺仪测量载体的旋转运动,可以进行惯性坐标系到导航坐标系的转换,将角速度相对时间进行积分,结合车辆的初始运动状态(速度,位置),就能推算出车辆的位置和姿态信息。牛顿第二定律在INS中也有重要的作用,简单来说,牛顿第二定律说明了加速度的大小与

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#自动驾驶#人工智能#机器学习
嵌入式系统存储体系

主要分为三种:高速缓存(cache)、主存和外存。

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主流的嵌入式微处理器

嵌入式系统架构

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自动驾驶分级和技术架构

即在有限的条件下实现自动控制,例如,在预先设定的路段(例如高速、低流量的城市路段),自动驾驶系统可以独立负责整个车辆的控制,然而,在特殊紧急情况下,驾驶员仍然需要接管,但系统需为驾驶员预留足够的警告时间。L3级别将解放驾驶员,无须随时监控道路状况,将驾驶安全主控权交给车辆自动驾驶系统。与SAE自动驾驶分级基本保持对应,SAE-China将自动驾驶汽车分为DA、PA、CA、HA、FA5个等级,考虑了

#自动驾驶#人工智能#机器学习
基于离散对数Diffie-Hellman密钥交换计算

基于离散对数Diffie-Hellman密钥交换计算

#安全
ARM编程模型-常用指令集

由上述例子所示,每调用一级子函数,我们都把返回地址存入到未分组寄存器中,但是未分组寄存器毕竟是有限的,像Linux内核函数的调用层次往往很深,通用寄存器根本不够用,要想保存返回地址,就需要对数据进行压栈,那我们就要为每个模式的栈设置空间。操作数1应是一个寄存器,操作数2可以是一个寄存器,被移位的寄存器,或一个立即数。未设置的掩码位保持不变。对大多数的Thumb指令而言,没有使用条件执行(标志一直都

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#arm开发
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