Zephyr RTOS在異構多(duo)核(he)處理器中的(de)任務分配與負(fu)載均衡策略
隨著物(wu)聯網（IoT）和(he)邊緣計(ji)算的(de)快速(su)發展(zhan)，嵌入式(shi)系統對(dui)計(ji)算能力(li)的(de)需求日益復雜化(hua)。異(yi)構(gou)多核處理(li)器（如(ru)(ru)ARM big.LITTLE、RISC-V多核架(jia)構(gou)）憑借其靈活的(de)性能與能效(xiao)(xiao)(xiao)平衡(heng)，逐(zhu)漸成為(wei)高實時(shi)性、高能效(xiao)(xiao)(xiao)場景的(de)主流選擇(ze)。然(ran)而，如(ru)(ru)何在異(yi)構(gou)核心間(jian)高效(xiao)(xiao)(xiao)分配任務并實現負載均衡(heng)，成為(wei)實時(shi)操作系統（RTOS）設計(ji)的(de)關鍵…
基于強化(hua)學習的機器(qi)人路(lu)徑規劃算法在ROS中的實現(xian)與優化(hua)
引言 在動態(tai)復雜環境(jing)(jing)中實(shi)(shi)現機器(qi)人自(zi)主導航是人工智能領域的(de)重要挑戰。傳統路(lu)徑規(gui)劃算法(fa)（如A*、Dijkstra、RRT）雖能解決靜態(tai)環境(jing)(jing)下的(de)路(lu)徑規(gui)劃問題，但(dan)在動態(tai)障礙物避障和環境(jing)(jing)適(shi)應性方(fang)面(mian)存在局(ju)限。本文通過ROS（Robot Operating System）平臺(tai)，探討如何利用(yong)強化(hua)學習（Reinforcement Learning, RL）實(shi)(shi)現…
嵌(qian)入式(shi)Linux系統中eBPF技術實(shi)現實(shi)時網(wang)絡流量監控(kong)
引言(yan)：嵌入式網(wang)絡監控的(de)挑戰與eBPF的(de)崛起 在(zai)物聯網(wang)（IoT）和邊(bian)緣計算(suan)場景中，嵌入式設(she)備(bei)需(xu)要(yao)實時監控網(wang)絡流量以保障(zhang)安(an)全性、優(you)化(hua)性能或滿足合規性需(xu)求。然而，傳統基于用戶空間的(de)抓(zhua)包工具(ju)（如tcpdump）存在(zai)性能開銷(xiao)大(da)、靈活性不足的(de)問題，而內核模塊開發(fa)則面臨兼容性差和穩(wen)定性風(feng)險。近(jin)年來，**eBPF（E…
基(ji)于事件驅(qu)動的異步IO框架實現與(yu)效能分析
引言：高并(bing)發場(chang)景下(xia)的IO模型演進(jin)之路 在當今互聯(lian)網應用(yong)中，高并(bing)發、低延(yan)遲已(yi)成(cheng)為核(he)心(xin)需求。傳統的同步(bu)阻塞IO模型（如多(duo)線(xian)程/多(duo)進(jin)程）因上下(xia)文切(qie)換(huan)開(kai)銷大、內存占(zhan)用(yong)高等問題，難以應對萬(wan)級甚至百萬(wan)級并(bing)發連接。事件驅動異步(bu)IO框(kuang)架（如Node.js、Netty、Python asyncio）通過非阻塞IO與事件循環機制，實現…
物(wu)理不可(ke)克隆功能（PUF）在嵌入(ru)式設備密鑰生成與(yu)防克隆攻擊中的應用
一、引言 在當(dang)今數字化時代，嵌入(ru)式(shi)(shi)設備廣泛應(ying)用(yong)于各個領域，從智(zhi)能家(jia)居(ju)到工業控制，從醫療設備到軍事(shi)國防。隨著物聯(lian)網（IoT）的(de)迅(xun)猛發(fa)展，嵌入(ru)式(shi)(shi)設備的(de)數量呈爆炸(zha)式(shi)(shi)增長(chang)，它們相互(hu)連(lian)接，構(gou)建起龐大而(er)復雜的(de)智(zhi)能網絡。然而(er)，這種廣泛的(de)應(ying)用(yong)和互(hu)聯(lian)也(ye)帶來了嚴(yan)峻的(de)安全(quan)挑戰。嵌入(ru)式(shi)(shi)設備往往存儲著敏(min)感(gan)信(xin)息(xi)…
嵌(qian)入(ru)式邊緣設(she)備基于超低功(gong)耗LoRa調制的自適應跳頻通(tong)信(xin)協議(yi)設(she)計
引言 在(zai)物聯網（IoT）爆(bao)發式增長的(de)背(bei)景(jing)下，嵌入式邊緣設備對低(di)(di)功(gong)耗(hao)(hao)廣域網（LPWAN）的(de)需求日(ri)益(yi)迫切。LoRa技(ji)術憑(ping)借其超長通(tong)信距離(li)（視距可達20公里）和超低(di)(di)功(gong)耗(hao)(hao)（休眠電(dian)流2A）特性(xing)，成(cheng)為智慧城市、工業(ye)監測等場景(jing)的(de)核心通(tong)信技(ji)術19。然而，傳統(tong)LoRaWAN協(xie)議采用固(gu)定信道(dao)分配，在(zai)密(mi)集部署場景(jing)下面(mian)臨頻(pin)譜競爭…
基于能(neng)量(liang)收集技(ji)術的無(wu)電池嵌入式(shi)系(xi)統設計：從環(huan)境振動到射(she)頻能(neng)量(liang)捕獲
隨著物(wu)聯網（IoT）的(de)快速發(fa)展，嵌入式(shi)系統在(zai)(zai)各個領域(yu)的(de)應用愈發(fa)廣(guang)泛。然而，傳統的(de)嵌入式(shi)系統通常(chang)依賴電池(chi)供電，這不(bu)僅增加(jia)了維護成本(ben)，還對設(she)備的(de)長期(qi)運行帶來了挑戰。因此，基于能(neng)量收集技術(shu)的(de)無(wu)電池(chi)嵌入式(shi)系統設(she)計逐漸引(yin)起重視(shi)。本(ben)文(wen)將探討(tao)從環境振動(dong)到射頻（RF）能(neng)量捕獲的(de)不(bu)同能(neng)量收集技術(shu)及其在(zai)(zai)…
因果強化學習（CRL）在工(gong)業機器人故(gu)障自愈系統中(zhong)的(de)決策(ce)路徑優化
隨著工(gong)業自動化(hua)的發(fa)展，工(gong)業機器人在生產中的應用越來越廣泛。然而，機器人在復雜(za)(za)環境中運(yun)行時(shi)難免(mian)出現(xian)故障(zhang)，如何快速、高效地實現(xian)故障(zhang)自愈成(cheng)為關(guan)鍵(jian)問(wen)題(ti)。傳統(tong)方法依賴于預設規則或專家經(jing)驗，難以適應復雜(za)(za)多變的故障(zhang)場景。而因(yin)果強化(hua)學習（Causal Reinforcement Learning, CRL）的出現(xian)，為解決這一問(wen)題(ti)…
