架构-嵌入式系统

嵌入式系统

一、嵌入式系统概述

（一）定义与核心特点

1. 定义：
   嵌入式系统是以应用为中心、以计算机技术为基础，集成可配置/裁剪的软硬件于一体的专用计算机系统，需满足功能、可靠性、成本、体积和功耗的严格要求。从计算机角度看，它是嵌入设备内部的小型化计算机系统，主要完成信号控制功能，可作为部件埋藏于装置中。
2. 核心特点：
   • 专用性：针对特定应用设计，软硬件可裁剪。
   • 小型化：体积小、结构紧凑，适合嵌入式场景。
   • 集成性：由处理器、硬件、操作系统、支撑软件和应用软件组成。

（二）软件架构层次

嵌入式系统软件架构从下到上分为五层：

1. 硬件层：包括嵌入式微处理器、存储器（RAM/ROM）、I/O接口（串口、USB、JTAG）、外部设备（UART、LED）等。
2. 抽象层：
   • 硬件抽象层（HAL）和板级支持包（BSP），负责硬件初始化（片级→板级→系统级）。
3. 操作系统层：嵌入式实时操作系统（如VRTX、μC/OS-II），管理任务、存储、时间等资源。
4. 中间件层：数据库（DB）、图形用户接口（GUI）、通信管理等，提供通用功能支持。
5. 应用层：工业控制、军事、物联网、移动设备等领域的具体应用程序。

（三）发展历程

嵌入式系统发展经历五个阶段：

1. 第一阶段（单片机时代）：单片微型计算机（SCM），功能简单，独立运行。
2. 第二阶段（微控制器阶段）：微控制器（MCU，单片机）集成外设，体积小、功耗低。
3. 第三阶段（片上系统阶段）：SoC将处理器、存储器、外设集成到单一芯片，提升集成度。
4. 第四阶段（网络化阶段）：基于Internet的嵌入式系统，支持网络通信。
5. 第五阶段（智能化阶段）：结合AI、云技术，实现智能化应用（如物联网、边缘计算）。

二、嵌入式硬件

（一）微处理器分类与特点

类型	定义与特点	典型应用
MPU	微处理器，基于通用处理器内核，配置专用电路板，保留嵌入式所需功能（如ARM Cortex-A系列）。	高端嵌入式设备（如工业控制、智能终端）。
MCU	微控制器（单片机），集成存储器、外设于单芯片，体积小、功耗低、成本低（如8051、STM32）。	简单控制场景（如家电、传感器）。
DSP	数字信号处理器，采用哈佛结构（程序与数据存储分离），优化数字信号处理算法，运算速度快。	音频/视频处理、通信信号处理。
GPU	图形处理器，集成数千个核心，高速处理图像数据，支持3D渲染，峰值性能可达100 TFlops以上。	图形密集型应用（如游戏、AI视觉）。
SoC	片上系统，集成处理器、IP核、存储器于单一芯片，实现软硬件无缝结合，减小体积和功耗。	智能手机、嵌入式物联网设备。

（二）体系结构对比

结构	定义	特点	典型应用
冯·诺依曼	程序与数据共享同一存储器，通过同一总线传输。	结构简单，成本低，但数据吞吐率受限。	PC处理器（如x86）、低端MCU。
哈佛结构	程序与数据存储器独立，可并行访问，支持4条总线（指令/数据的地址和数据总线）。	数据吞吐率高，适合高速运算，DSP典型架构。	DSP、高端嵌入式处理器。

（三）AI芯片技术架构

1. 四大类AI芯片：
   • GPU：通用图形处理器，适合大规模并行计算，用于AI训练（如NVIDIA GPU）。
   • FPGA：现场可编程门阵列，可重构硬件逻辑，兼顾灵活性与性能，用于AI推断。
   • ASIC：专用集成电路，针对特定算法优化（如Google TPU），高效低功耗，用于定制化AI任务。
   • 类脑芯片：模拟人脑神经结构，支持低功耗深度学习，尚处研发阶段。
2. 关键特征：
   • 新型计算范式、支持训练与推断、大数据处理能力、可重构性、低精度设计、专用工具链。

（四）总线分类与特性

1. 按功能分类：
   • 数据总线：传输数据，宽度决定一次传输的数据量（如32位、64位）。
   • 地址总线：传输存储器/设备地址，宽度决定系统寻址空间（如32位可寻址4GB）。
   • 控制总线：传输控制信号（如读写命令、中断信号）。
2. 按传输方式分类：
   • 并行总线：多位数据同时传输，速度快但距离短（如PCI、USB 3.0之前）。
   • 串行总线：逐位传输，适合长距离，波特率可调，依赖校验码保证正确性（如USB 3.0+、UART）。
3. 按范围分类：
   • 芯片内总线（芯片内部连接）、系统总线（主板内连接CPU、内存）、外总线（设备间通信，如以太网、CAN）。

三、嵌入式操作系统

（一）定义与分类

1. 定义：
   嵌入式操作系统（EOS）负责管理嵌入式系统的软硬件资源，包括任务调度、内存管理、设备驱动等，分为实时（RTOS）和非实时系统。
2. 实时操作系统（RTOS）：
   • 核心特点：实时性强，确保任务在指定时间内完成，支持中断响应、任务切换等低延迟操作。
   • 评价指标：中断响应时间、任务切换时间、信号量混洗时间。

（二）调度算法

1. 优先级调度算法：任务优先级固定，高优先级先执行。
2. 抢占式优先级调度：高优先级任务可抢占低优先级任务的CPU资源，多数RTOS采用（如FreeRTOS）。
3. 最早截止期调度（EDF）：根据任务截止时间动态调整优先级，截止期近的任务优先执行。

（三）内核架构对比

架构	定义	优点	缺点	典型系统
宏内核	所有功能（文件系统、设备驱动）集成在内核，运行于同一地址空间。	系统调用效率高，无进程间通信开销。	内核庞大，可剪裁性差，稳定性低。	Linux（嵌入式版）
微内核	仅内核核心功能（进程调度、内存管理），其他功能作为用户态服务运行。	结构清晰，可剪裁性强，稳定性和安全性高（模块故障不影响内核）。	用户-内核态切换频繁，性能略低。	鸿蒙OS、QNX

（四）鸿蒙操作系统特性

1. 分层架构：从下到上分为内核层（支持Linux和LiteOS）、系统服务层、框架层、应用层，支持跨设备功能裁剪。
2. 分布式能力：
   • 分布式软总线、数据管理、任务调度、虚拟外设，实现跨终端无缝协同。
3. 实时与安全：
   • 确定时延引擎降低响应时延25.7%，微内核IPC效率提升5倍。
   • 分布式身份认证、可信运行环境、数据分级管理，保障安全。

四、嵌入式数据库

（一）核心特点

与传统数据库相比，嵌入式数据库具有：

• 嵌入式：嵌入设备内部，资源占用小。
• 实时性：支持实时数据处理，响应时间严格（如内存数据库）。
• 移动性：适应移动场景，支持离线操作。
• 伸缩性：可根据设备性能裁剪功能。

（二）分类与应用场景

类型	定义	特点	典型应用
内存数据库（MMDB）	数据常驻内存，直接访问内存拷贝，实时性最高。	读写速度极快，支持实时事务，适合高频访问场景。	工业控制、金融实时交易。
文件数据库（FDB）	数据存储为文件，通过驱动程序读写，格式固定。	实现简单，安全性低（文件格式可直接读取），资源占用小。	嵌入式设备本地数据存储。
网络数据库（NDB）	嵌入式设备作为客户端，访问远程服务器数据库，支持4G/5G通信。	客户端轻量，代码可重用，需解决并发问题。	物联网设备远程数据管理。

五、嵌入式软件开发

（一）开发特点与工具链

1. 核心差异：
   • 交叉开发：在宿主机（PC）上开发，通过交叉编译器生成目标机（嵌入式设备）二进制代码，固化或卸载到目标机运行。
   • 软硬件协同：需兼顾硬件特性（如功耗、存储限制），优化代码效率。
   • 严格要求：实时性、安全性、可靠性要求高，代码需审定（如安全攸关系统）。
2. 关键工具：
   • 交叉编译器（如GCC for ARM）、交叉链接器、调试器（JTAG调试器）、仿真器。

（二）功耗优化策略

1. 软件设计层面：
   • 软硬件协同：根据硬件特性优化算法，减少CPU负载。
   • 编译优化：使用低功耗编译选项（如-GOz），减少代码体积。
   • 中断替代查询：用中断驱动代替轮询，降低CPU空闲时间。
   • 电源管理：动态调整CPU频率，进入休眠模式（如ARM的Cortex-M系列低功耗模式）。

六、总结

嵌入式系统是软硬件深度融合的专用计算机系统，核心在于针对特定场景优化性能、功耗和成本。学习时需掌握：

• 硬件：微处理器分类（MPU/MCU/DSP/GPU/SoC）、体系结构（冯·诺依曼/哈佛）、AI芯片与总线特性。
• 软件：实时操作系统调度算法、内核架构（宏内核/微内核）、鸿蒙OS的分布式设计。
• 开发：交叉开发流程、功耗优化策略、工具链使用。
  通过理论与实践结合（如基于STM32或树莓派开发），可深入理解嵌入式系统的设计与实现。