SDCC编译器和FreeRTOS在C8051F上的开发应用

介绍SDCC编译器和FreeRTOS实时操作系统。对FreeRTOS中C8051F120平台的代码进行了修改;在Silicon Labs IDE中,使用SDCC编译,在C8051F340单片机上调试运行。最后以门禁系统的使用为例,介绍FreeRTOS的应用。     

基于SoC单片机与CPLD的低档多功能家用电脑绣花机设计

普通的家用电脑绣花机的性能要求相对较低,目前提出的方案多数比较浪费,针对低档家用电脑绣花机的性能构造,提出了一种基于高性能的SoC(System on Chip)单片机C8051F与CPLD的设计方案,同时将FreeRTOS嵌入式操作系统内核移植到C8051F.     

FreeRTOS在微机继电保护实验装置中的应用

微机继电保护装置在电力系统中的应用越来越广泛.为满足国内高校电力系统继电保护实验教学与生产实际同步的需求,研究了一种基于实时操作系统FreeRTOS的微机继电保护实验装置设计方案.以实时操作系统作为运行环境,使用基于任务的软件设计方法,对实验装置的功能进行了细致的划分,并在此基础上按功能模块化原则制定出各个任务.该继电保护实验装置采用了实时操作系统,软件结构高度模块化,具有简单灵活、操作方便的特点.实际使用表明,此方案能够较好地满足高校实验教学的要求.     

基于Cortex-M4 和FreeRTOS的矿用三维激光扫描测量系统设计

为了满足矿用三维激光扫描系统的需求,设计了基于Cortex-M4内核和嵌入式实时操作系统FreeRTOS的运动控制和数据采集系统。采用Cortex-M4为内核的STM32F407ZGT微控制器和APM电机控制器等进行相关的硬件电路设计,通过移植FreeRTOS内核实现对运动控制、激光传感器数据采集、摄像头视频传输等任务的调度和对其他硬件资源的管理,简化了硬件设计的复杂度,优化了软件编程,提高了系统的实时性和可靠性,降低了成本。     

一种符合POSIX规范的FreeRTOS模拟器的设计与实现

目前主流的网络仿真工具大都停留在对算法和网络协议的仿真.虽然它们具有良好的扩展性,但是仿真结果和强烈依赖于实际应用的传感器网络仍存在一定的距离.为了提高传感器网络仿真的完整性、逼真度和代码的可重用性,需要模拟实际运行的节点.因此,本文设计并实现了可以和网络仿真器共同运行的FreeRTOS模拟器.模拟器使用线程模拟任务,信号模拟硬件中断.此方法也同样适用于其它轻量级多任务OS模拟器的实现.     

RISC-V MCU的FreeRTOS移植与应用开发

具有相同的RISC-V指令集的处理器实现并不相同.本文将针对基于RISC-V开源指令集的处理器芯片GD32VF103 MCU,介绍FreeRTOS在IAR EWRISC-V编译和开发环境下的移植过程.采用RTOS后,嵌入式系统很难监控系统的运行时行为、发现应用存在的问题,本文基于Tracealyzer分析工具直观地跟踪...     

实时操作系统FreeRTOS移植的实验研究

分析了实时操作系统FreeRTOS的原理、内核组成与任务管理机制。完成FreeRTOS实时操作系统在S3C44b0x硬件平台上跨平台、跨编译器的移植。同时设计了固定优先级调度与二值信号量任务间的同步通信实验,验证了FreeRTOS操作系统移植的正确性和实验设计的合理性。     

FreeRTOS内存管理方案的分析与改进

针对FreeRTOS内存管理方案分配时间不确定,切割次数较多,利用率低及合并机制不足等缺点,采用一种“精确切割”和“延时合并”相结合的策略以最大限度减少内存碎片,提高内存利用率。具体实现方法是在FreeRTOS中引入TLSF（Two-level Segregated Fit）算法数据结构,采用二级位图索引对动态内存进行管理,并改进TLSF算法的内存分配和释放过程;最后将改进的算法以及FreeRTOS移植到STM32开发平台上进行实验测试。测试结果表明该方法提高了FreeRTOS的内存分配速度,减少了内存碎片率。     

应用于纳型无人机视觉场景数据集构建的图像采集系统

纳型无人机具有体积小、功耗低的优势,在物联网、智能感知等领域中有重要的应用前景;对于纳型无人机的机载目标检测和目标跟踪等任务,视觉场景数据集对于机载算法的训练具有重要作用;由于受到体积和功耗等因素的限制,使用无人机机载的视觉系统进行场景数据的采集存在传输帧率慢、传输中需要进行数据压缩等问题,进而导致构建的数据集与机载算法处理的实际图像不匹配;因此,为了构建一个高质量的数据集,该图像采集系统以匹配纳型无人机视觉场景数据为目的进行设计,系统通过低功耗图像传感器HM01B0制作的模组获取图像数据,通过ZYNQ的PL单元完成图像数据的处理和图像传感器的控制,PS单元完成图像数据存储和各任务间的调度;实验结果表明,该图像采集系统最高可以达到320*320分辨率下45帧/s的采集速率,与纳型无人机机载视觉系统图像获取速率相匹配,同时采集的图像质量清晰,能够满足纳型无人机视觉场景数据集构建的需求。