基于强化学习的机器人路径规划算法在ROS中的实现与优化

引言 在动态复杂环境中实现机器人自主导航是人工智能领域的重要挑战。传统路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT）虽能解决静态环境下的路径规划问题，但在动态障碍物避障和环境适应性方面存在局限。本文通过ROS（Robot Operating System）平台，探讨如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）实现…

嵌入式Linux系统中eBPF技术实现实时网络流量监控

引言：嵌入式网络监控的挑战与eBPF的崛起 在物联网（IoT）和边缘计算场景中，嵌入式设备需要实时监控网络流量以保障安全性、优化性能或满足合规性需求。然而，传统基于用户空间的抓包工具（如tcpdump）存在性能开销大、灵活性不足的问题，而内核模块开发则面临兼容性差和稳定性风险。近年来，**eBPF（E…

基于事件驱动的异步IO框架实现与效能分析

引言：高并发场景下的IO模型演进之路 在当今互联网应用中，高并发、低延迟已成为核心需求。传统的同步阻塞IO模型（如多线程/多进程）因上下文切换开销大、内存占用高等问题，难以应对万级甚至百万级并发连接。事件驱动异步IO框架（如Node.js、Netty、Python asyncio）通过非阻塞IO与事件循环机制，实现…

物理不可克隆功能（PUF）在嵌入式设备密钥生成与防克隆攻击中的应用

一、引言 在当今数字化时代，嵌入式设备广泛应用于各个领域，从智能家居到工业控制，从医疗设备到军事国防。随着物联网（IoT）的迅猛发展，嵌入式设备的数量呈爆炸式增长，它们相互连接，构建起庞大而复杂的智能网络。然而，这种广泛的应用和互联也带来了严峻的安全挑战。嵌入式设备往往存储着敏感信息…

嵌入式边缘设备基于超低功耗LoRa调制的自适应跳频通信协议设计

引言 在物联网（IoT）爆发式增长的背景下，嵌入式边缘设备对低功耗广域网（LPWAN）的需求日益迫切。LoRa技术凭借其超长通信距离（视距可达20公里）和超低功耗（休眠电流2A）特性，成为智慧城市、工业监测等场景的核心通信技术19。然而，传统LoRaWAN协议采用固定信道分配，在密集部署场景下面临频谱竞争…

基于能量收集技术的无电池嵌入式系统设计：从环境振动到射频能量捕获

随着物联网（IoT）的快速发展，嵌入式系统在各个领域的应用愈发广泛。然而，传统的嵌入式系统通常依赖电池供电，这不仅增加了维护成本，还对设备的长期运行带来了挑战。因此，基于能量收集技术的无电池嵌入式系统设计逐渐引起重视。本文将探讨从环境振动到射频（RF）能量捕获的不同能量收集技术及其在…

因果强化学习（CRL）在工业机器人故障自愈系统中的决策路径优化

随着工业自动化的发展，工业机器人在生产中的应用越来越广泛。然而，机器人在复杂环境中运行时难免出现故障，如何快速、高效地实现故障自愈成为关键问题。传统方法依赖于预设规则或专家经验，难以适应复杂多变的故障场景。而因果强化学习（Causal Reinforcement Learning, CRL）的出现，为解决这一问题…

嵌入式系统中基于硬件加速器的AES-GCM加密性能优化实践

单片机的内置硬件加速器是为了提高特定任务的处理速度和效率而设计的专用硬件模块。这些加速器可以显著减轻CPU的负担，提高系统的整体性能。常见的硬件加速器包括DMA控制器、硬件乘法器、硬件除法器、加密/解密加速器、哈希算法加速器等。下面我们一起来看下加密/解密加速器。 1. AES的诞生与核心特点 …