《嵌入式设备驱动开发精解》——2.4 建立一个具体的嵌入式开发的小项目

简介:

本节书摘来自异步社区《嵌入式设备驱动开发精解》一书中的第2章,第2.4节,作者 孙智博,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.4 建立一个具体的嵌入式开发的小项目

为了照顾到学习的效率性,我们先设计一个嵌入式开发的任务,这样就可以带着疑问进行学习,所以本教程会带领初学者从建立一个简单但功能完备的开发环境开始。从编译开发环境的使用,再到ARM CPU的体系结构,再到各种外设、外设接口的使用,一步步地认识什么是嵌入式设备驱动开发。最后把这些知识综合起来开发一个完备的世嘉游戏模拟器,让原来运行在世嘉游戏机上的游戏运行在ARM CPU上,不过本教程主要是嵌入式系统知识,所以并不提供该游戏模拟器的软件代码,需要者可以发邮件给作者索取源代码,邮件地址sunzbnn@hotmail.com或者broadken@eyou.com。

本教程使用的硬件环境。

  • CPU:ARM926EJ CPU(500MHZ)。
  • Memory:NAND Flash(128MB)+DDR RAM(128MB)。
  • LCD:16Bit色TFT彩色LCD。
  • 完成该项目步骤可分为。
  • 熟悉编译环境。
  • 掌握ARM系列的CPU体系结构。
  • 熟悉各种硬件外设。
  • 熟悉各种硬件接口。
  • 编写Boot程序引导CPU的启动,可以在Boot中初始化关键硬件。
  • 加载主程序到Memory中运行。
  • 在主程序中完成所有硬件初始化工作。
  • 编写项目具体软件,并使之运行在ARM CPU上。

当然以上内容是每个嵌入式项目都不可或缺的,是一个项目需求实现的基础部分,在此基础上加上一个嵌入式OS和简单的GUI界面,就可以很完备地展现这个项目了,那么从后面的章节开始一步步阐述这些内容。

相关文章
|
Prometheus 监控 Kubernetes
使用 Prometheus + Grafana 监控 k8s 上的 Spring Boot 应用
本文主要介绍如何使用 Prometheus 和 Grafana 可视化监控运行在 k8s 上的 Spring Boot 应用,监控指标包括 CPU、内存、线程信息、日志信息、HTTP 请求、JVM 等。
4698 0
使用 Prometheus + Grafana 监控 k8s 上的 Spring Boot 应用
|
存储 设计模式 缓存
DDD领域驱动设计实战-分层架构及代码目录结构(下)
DDD领域驱动设计实战-分层架构及代码目录结构
2481 0
DDD领域驱动设计实战-分层架构及代码目录结构(下)
|
10月前
|
Java 应用服务中间件 微服务
SpringBoot
Spring Boot是Spring框架的扩展,旨在简化Spring应用的初始搭建和开发过程。它通过自动配置、内嵌服务器、起步依赖等特性,减少繁琐的配置,实现快速开发与部署,提升开发者效率,是现代Java开发尤其是微服务架构的重要工具。
 SpringBoot
|
算法 机器人 Python
机器人逆运动学进阶:李代数、矩阵指数与旋转流形计算
本文深入讲解机器人逆运动学中旋转计算的核心数学工具,包括矩阵指数与对数、SO(3)李群与李代数、流形和切空间等概念,帮助理解三维旋转误差计算原理,并提供基于矩阵指数的精确旋转更新方法及代码实现。
751 1
机器人逆运动学进阶:李代数、矩阵指数与旋转流形计算
|
存储 缓存 Kubernetes
KubeCon China 2025 速递:成本 vs 性能,如何为 K8s 工作流选型最佳存储方案?
本文基于KubeCon China 2025的精彩议题分享,探讨在成本约束下为K8s工作流选择最佳存储方案。
|
弹性计算 负载均衡 网络协议
阿里云共享流量包是什么?共享流量包如何使用?
阿里云共享流量包是一种通用流量套餐,可自动抵扣ECS、EIP、CLB、共享带宽及IPv6网关等产品产生的公网流量费用。购买后无需额外设置,立即生效并自动抵扣对应地域的流量费用。适用于多地域流量管理,支持IPv4与IPv6流量,但需注意区域匹配,如亚太、欧美等不同区域的流量包仅能抵扣对应地域的流量。用户可通过阿里云【费用与成本】页面查询流量包使用情况。更多详情见官方说明。
|
JavaScript 前端开发 算法
Vue 3 和 Vue 2 的区别及优点
Vue 3 和 Vue 2 的区别及优点
1029 12
|
人工智能 编解码 自然语言处理
AI运用爆发时代, 视频服务云原生底座“视频云”架构的全智能再进化
本文介绍了AI运用爆发时代下,视频服务云原生底座“视频云”架构的全智能再进化。随着AI技术的发展,视频内容和交互方式正经历深刻变革。文章从背景、视频AI应用挑战、视频云网端底座、AIGC时代的全智能化及未来展望五个方面展开讨论。重点阐述了云、网、端三者如何深度融合,通过AI赋能视频采集、生产、分发和消费全流程,实现视频处理的智能化和高效化。同时,展望了未来AI在视频领域的创新应用和潜在的杀手级应用。
834 0