Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать про работу с плавающей точкой для процессоров с архитектурой ARM. Думаю, эта статья будет полезна прежде всего тем, кто портирует свою ОС на ARM-архитектуру и при этом им нужна поддержка аппаратной плавающей точки (что мы и делали для Embox, в котором до этого использовалась программная реализация операций с плавающей точкой).

Итак, приступим.

Часть 1. Математика

Введение

Мы так привыкли к взаимодействию с окружающим нас миром, что не задумываемся о том, насколько сложно двигаются наши руки и ноги. В академической литературе задача управления манипулятором робота называется инверсной кинематикой. Кинематика обозначает "движения", а понятие "инверсная" связано с тем, что обычно мы не управляем самой рукой. Мы управляем «двигателями», поворачивающими каждую отдельную часть. Инверсная кинематика — это задача определения того, как перемещать эти двигатели, чтобы сдвинуть руку в конкретную точку. И в своём общем виде эта задача чрезвычайно сложна. Чтобы вы понимали, насколько она сложна, то можете вспомнить о таких играх, как QWOP, GIRP или даже Lunar Lander, в которой вы выбираете не куда двигаться, а какие мускулы (или ускорители) приводить в действие.

Задача управления подвижными приводами распостраняется даже на область робототехники. Вас не должно удивлять то, что на протяжении веков математики и инженеры смогли разработать множество решений. В большинстве 3D-редакторов и игровых движков (в том числе и в Unity) есть наборы инструментов, позволяющих выполнять риггинг человекоподобных и звероподобных существ. Для различных схем (манипуляторов роботов, хвостов, щупалец, крыльев и т.д.) встроенных решений обычно не существует.

Из-за всеобщего бума блокчейна и всякой бигдаты с первых строчек техноновостей сошла другая перспективная тема — квантовые вычисления. А они, между прочим, способны перевернуть сразу несколько ИТ-областей, начиная с пресловутого блокчейна и заканчивая инфобезопасностью. В двух ближайших статьях Сбербанк и Сбербанк-Технологии расскажут, чем круты квантовые вычисления и что вообще с ними делают сейчас.

В этой статье я расскажу, как:

• Создать проект в STM32CubeMX и настроить таймеры для захвата внешних сигналов.
• Декодировать PPM-сигнал с авиамодельного пульта.
• Сделать Human Interface Device на STM32 и написать свой HID Report Descriptor.
• Полетать в симуляторе на гоночном квадрокоптере. :)

Здравствуйте!

С появлением библиотеки Python Control Systems Library [1], решение основных задач проектирования систем автоматического управления (САУ) средствами Python значительно упростилось и теперь практически идентично решению таких задач в математическом пакете Matlab.

Однако, проектирование систем управления с применение указанной библиотеки имеют ряд существенных особенностей, которых нет в документации [1], поэтому особенностям использования Python Control Systems Librar и посвящена данная публикация.

Начнём с инсталляции библиотеки. В документации говориться о загрузке двух модулей slycot и control, на самом деле для нормальной работы нужна ещё библиотека numpy+mkl, остальные устанавливаются автоматически при загрузке control.

Указанные модули можно скачать с сайта [2]. В документации так же сказано, что для интерфейса по умолчанию нужно просто импортировать контрольный пакет следующим образом: import control.

Однако, при таком импортировании библиотека не работает ни одном из примеров. Для импортирования библиотеки необходимо применить from control import* как и для импортировании окружения matlab: from control. matlab import *[1].

Рассматривать специализированную библиотеку Python Control Systems Library можно только применительно к задачам проектирования систем автоматического управления, поэтому мы так и поступим.

История этого проекта начинается в 2014 году, когда я учился на 4-м курсе в ведущем техническом вузе России на кафедре «Робототехнические системы». В это время я уже начал задумываться над темой диплома и искал проект, который был бы интересен мне, и при этом в нем присутствовала некоторая новизна. И вот однажды, увидев видео шаробота Rezero, я с друзьями захотел попробовать повторить успех. Кому интересно, что из этого получилось — прошу под кат.

Данный цикл из 5 статей рассчитан на тех, кому стало мало возможностей привычных «тинек» и ардуинок, но все попытки перейти на более мощные контроллеры оканчивались неудачей или не приносили столько удовольствия, сколько могли бы. Все ниженаписанное проговаривалось мной много раз на «ликбезе» программистов нашей студии (которые часто сознавались, что переход с «тинек» на «стмки» открывает столько возможностей, что попадаешь в ступор, не зная за что хвататься), поэтому смею надеяться, что польза будет всем. При прочтении подразумевается, что читающий — человек любопытный и сам смог найти и поставить Keil, STM32Cube и понажимать кнопки «ОК». Для практики я использую оценочную плату STM32F3DISCOVERY, ибо она дешевая, на ней стоит мощный процессор и есть куча светодиодиков.

Каждая статья рассчитана на «повторение» и «осмысление» где-то на один околовечерний час, ибо дом, семья или отдых…

Уже в 1956 году появилась потребность в создании практичного образца цифровой вычислительной машины, которая бы смогла использоваться в вузах, лабораториях. Для таких целей требовалась простая в освоении, надежная, недорогая, но в то же время эффективная малая ЭВМ, рассчитанная на массовое использование.



Требования, предьявленные к такой машине: скорость работы должна была быть равной нескольким сотням операций в секунду, «приветствовалась» простота и удобство программирования, точность вычислений — 6-8 верных десятичных знаков, высоконадежность в эксплуатации и в техническом обслуживании, умеренные габариты, экономное потребление энергии, использование недорогих и «недефицитных» материалов и деталей. Такие требования для того времени являлись «противоречивыми», ведь создание машины более удобной для работы программистов повлекло бы за собой увеличение количества оборудования, что, в свою очередь, повлекло бы снижение надежности и повышение стоимости не только самой машины, но и ее эксплуатации.

Добрый вечер, хаброчитатели!

В предыдущих статьях (один, два) мы определили понятие символьного устройства и написали простейший пример символьного драйвера. Последняя часть посвещена проверки его работоспособности. На Хабре уже есть примеры как можно протестировать драйвер, например: тык.

Я попытаюсь рассмотреть данный вопрос чуть подробнее, надеюсь, вам понравится.

В этой статье мы поговорим о «магической» константе 0x5f3759df, лежащей в основе элегантного алгоритмического трюка для быстрого вычисления обратного квадратного корня.

Вот полная реализация этого алгоритма:

float FastInvSqrt(float x) {
  float xhalf = 0.5f * x;
  int i = *(int*)&x;  // представим биты float в виде целого числа
  i = 0x5f3759df - (i >> 1);  // какого черта здесь происходит ?
  x = *(float*)&i;
  x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
  return x;
}

Этот код вычисляет некоторое (достаточно неплохое) приближение для формулы



Сегодня данная реализация уже хорошо известна, и стала она такой после появления в коде игры Quake III Arena в 2005 году. Её создание когда-то приписывали Джону Кармаку, но выяснилось, что корни уходят намного дальше – к Ardent Computer, где в середине 80-ых её написал Грег Уолш. Конкретно та версия кода, которая показана выше (с забавными комментариями), действительно из кода Quake.
В этой статье мы попробуем разобраться с данным хаком, математически вывести эту самую константу и попробовать обобщить данный метод для вычисления произвольных степеней от -1 до 1.

Да, понадобится немного математики, но школьного курса будет более, чем достаточно.

В начале 90-х создание трёхмерного игрового движка означало, что вы заставите машину выполнять почти не свойственные ей задачи. Персональные компьютеры того времени предназначались для запуска текстовых процессоров и электронных таблиц, а не для 3D-вычислений с частотой 70 кадров в секунду. Серьёзным препятствием стало то, что, несмотря на свою мощь, ЦП не имел аппаратного устройства для вычислений с плавающей запятой. У программистов было только АЛУ, перемалывающее целые числа.

При написании книги Game Engine Black Book: Wolfenstein 3D я хотел наглядно показать, насколько велики были проблемы при работе без плавающей запятой. Мои попытки разобраться в числах с плавающей запятой при помощи каноничных статей мозг воспринимал в штыки. Я начал искать другой способ. Что-нибудь, далёкое от $$ и их загадочных экспонент с мантиссами. Может быть, в виде рисунка, потому что их мой мозг воспринимает проще.

В результате я написал эту статью и решил добавить её в книгу. Не буду утверждать, что это моё изобретение, но пока мне не приходилось видеть такого объяснения чисел с плавающей запятой. Надеюсь, статья поможет тем, у кого, как и у меня, аллергия на математические обозначения.

Многие мои друзья и знакомые крутят пальцем у виска или задаются вопросом: не жмёт ли мне череп, когда узнают, что я пишу драйвера под Linux. Слово “драйвер” окутано каким-то почти мистическим смыслом, и постичь Дао его написания способны лишь избранные гуру.
К счастью это не так. Не знаю, как обстоят дела с написанием драйверов под другие операционные системы, в т.ч. и наиболее популярные, но под linux, вне зависимости от аппаратной архитектуры драйвера пишутся очень просто. Для написания драйвера необходимы базовые знания языка си, представление о работе ОС линукс (базовые), понимание того, что мы хотим получить, желание чтения документации и исходных кодов, ну и усидчивость. Всё.
Вы хотите посмотреть как написать драйвер для своего устройства? Тогда ныряйте под кат!

Продолжаем цикл про основы работы STM32MXCube и программированию микроконтроллеров STM32.

→ Часть 1
→ Часть 2

В прошлых частях мы освоили базовые настройки микроконтроллера, работу с GPIO, таймером, DMA и DAC. В этой части мы познакомимся с ADC и USB.

Все программы должны быть правильными, но некоторые программы должны быть быстрыми. Если программа обрабатывает видео-фреймы или сетевые пакеты в реальном времени, производительность является ключевым фактором. Недостаточно использовать эффективные алгоритмы и структуры данных. Нужно писать такой код, который компилятор легко оптимизирует и транслирует в быстрый исполняемый код.


В этой статье мы рассмотрим базовые техники оптимизации кода, которые могут увеличить производительность вашей программы во много раз. Мы также коснёмся устройства процессора. Понимание как работает процессор необходимо для написания эффективных программ.

Хотите прокачать ваши Arduino проекты? Заставить их работать быстрее, измерения и регулировку сделать точнее, ну и добавить баги(с новыми девайсами они неизбежны). Тогда эта статья для Вас.

Arduino тема всё больше захватывает умы человечества, но рано или поздно мы встречаемся с тем, что нам чего-то не хватает, например бюджета/размеров/пиновпортов/разрядности/производительности… Как говорил один мудрый человек — «Кто хочет, тот ищет возможности, кто не хочет — ищет причины».

Хорошие люди это понимают, и потихоньку начинают приобщать STM32 к ардуино теме, ибо восьмибитные AVR микроконтроллеры, на которых основано немало ардуино плат, не всегда могут справиться с поставленными задачами.

Краткое изложение данной статьи в видео формате:

Большинство проектов, использующих коптеры, опираются на ручное дистанционное управление, полностью автономных систем пока нет. Но для индустриального использования это необходимо; человеческий фактор — причина большинства аварий. Ниже рассказ пойдёт про то, как мы делали свою систему стабилизации с помощью ПИД, позволяющую свести к минимуму участие человека в процессе работы дрона.

^{Один из тестовых полётов нашего коптера}

Мне давно не давало покоя желание рассчитать какой-нибудь достаточно сложный механизм и воплотить его жизнь.
Выбор пал на задачу об обратном маятнике. Итог на видео:

Введение или зачем этот топик

Читая Хабрахабр, я натолкнулся на два топика, «выводящие на чистую воду» вычисления с плавающей запятой.
В одном из них достаточно подробно и качественно дана выжимка из стандарта IEEE754 и основные проблемы при вычислениях с плавающей запятой, другой — короткий топик-заметка про то, что не все так хорошо при вычислениях на ПК. При этом даются рекомендации в случае, когда важна математическая точность результата, использовать целочисленные вычисления, «фиксировать запятую» или как минимум проверять результаты, выдаваемые платформой (компилятор + процессор).
Несмотря на то, что советы дельные, понять, как использовать целочисленные вычисления там, где до этого была плавающая запятая, не так просто, особенно без математической подготовки. Достаточно занимательна в этом смысле попытка одного из «хабровчан» разобраться с фиксированной точкой методом экспериментов.
Данный топик — краткое введение, которое должно дать представление о вычислениях с фиксированной точкой. Математика в данной статье не должна никого напугать — все очень примитивно. Сразу прошу простить: среди моих знакомых устоявшимся выражением является именно «фиксированная точка» (от англ., fixed-point), а не «запятая», поэтому я буду придерживаться именно этого термина.

В наши дни, МКЭ — это наверное самый распространенный метод для решения широкого спектра прикладных инженерных задач. Исторически, он появился из механики, однако впоследствии был применен к всевозможным не механическим задачам.

Сегодня имеется большое разнообразие программных пакетов, таких как ANSYS, Abaqus, Patran, Cosmos, и т.д. Эти программные пакеты позволяют решать задачи строительной механики, механики жидкости, термодинамики, электродинамики и многие другие. Сама реализация метода, как правило считается достаточно сложной и объемной.

Здесь я хочу показать, что в настоящее время, используя современные инструменты, написание простейшего МКЭ расчетчика с нуля, для двумерной задачи плоско-напряженного состояния не является чем-то очень сложным и громоздким. Я выбрал этот вид задачи потому, что это был первый успешный пример применения метода конечных элементов. Ну и конечно он являются самым простым для реализации. Я собираюсь использовать линейный, трех-узловой элемент, так как это единственный плоский элемент, в случае которого не требуется численное интегрирования, как это будет показано ниже. Для элементов более высокого порядка, за исключением операции интегрирования (которая не совсем тривиальная, но при этом ее реализация достаточно интересная) идея абсолютно такая же.

Картинка для привлечения внимания:

Приветствуем вас, уважаемые хабравчане!
Наш научный коллектив, который носит название Студенческого конструкторского бюро кафедры СУиИ Университета ИТМО, продолжает разработку курсов по робототехнике, и хочет поделиться одним из последних проектов на Lego NXT.

Ранее мы публиковали курс «Практическая робототехника»на NXT. Сейчас этот курс используется для обучения студентов на кафедре, и на площадке «Открытое образование». Так же публиковались фрагменты этого курса с подробным описанием действий для идентификации модели двигателя и расчета регулятора для робота Segway.
В этот раз было решено реализовать объезд препятствий роботом с дифференциальным приводом. Конструкция робота достаточно простая: два колеса с двигателями, гироскоп и пара ультразвуковых датчиков. Для оценки пройденного расстояния используются энкодеры на валу двигателя, для ориентации робота, измеряется гироскопом его угловая скорость и рассчитывается угол поворота, а расстояние до препятствия измеряется ультразвуковыми дальномерами.