Raspberry PiのAVR開発環境を最新化する

より良い方法があったのでこちらをご覧ください。

先日、avr-libcのHomePageを眺めていた時にtime.hを見つけました。time.hはその名の通り時刻に関する操作を行うライブラリです。時計を作るのに使えそうだなと思い、簡単なコードを書いてコンパイルしたところコンパイラが"time.hがない"と言うではありませんか！　ソースコードを確認したけどスペルミスはない。「またまた、ご冗談を…」と/usr/lib/avr/include/を覗いてみたところ確かに無かった。（絶句）

どうやらavr-libcのバージョンが異なるのが原因のようです。

• avr-libcのHomePageの最新バージョンはv2.0.0
• Raspberry Piにインストールされているavr-libcバージョンはv1.8

そこでRaspberry PiのAVR開発環境を最新化することにしました。

（１）最新化に必要なソフト

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せっかくなのでgccも最新化します。

・binutils-2.29.1.tar.xz
　https://www.gnu.org/software/binutils/

・gcc-7.2.0.tar.xz
　https://gcc.gnu.org/

・gmp-6.1.2.tar.xz
　https://gmplib.org/

・mpfr-3.1.6.tar.xz
　http://www.mpfr.org/

・mpc-1.0.3.tar.gz
　http://www.multiprecision.org/index.php?prog=mpc

・avr-libc-2.0.0.tar.bz2
　http://www.nongnu.org/avr-libc/

・avr-size用パッチ
　https://gist.github.com/larsimmisch/4190960

（２）コンパイル手順

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avr-libcのHomePageにコンパイル手順の説明があります。基本的にこの手順で実施すればＯＫです。

• http://www.nongnu.org/avr-libc/user-manual/install_tools.html

(2-1)環境設定

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$ mkdir ~/local
$ PREFIX=$HOME/local
$ export PREFIX
$ PATH=$PATH:$PREFIX/bin
$ export PATH

(2-2)GNU Binutilsのコンパイル

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$ cd ~/src/avr
$ wget https://ftp.gnu.org/gnu/binutils/binutils-2.29.1.tar.xz
$ tar xvf binutils-2.29.1.tar.xz
$ wget https://gist.github.com/larsimmisch/4190960/archive/16c6b9627f8451eeebd644a4b9a741edfdb0c45e.zip
$ unzip 16c6b9627f8451eeebd644a4b9a741edfdb0c45e.zip
$ cd binutils-2.29.1/binutils
$ patch -u < ../../4190960-16c6b9627f8451eeebd644a4b9a741edfdb0c45e/avr-binutils-size.patch
$ cd ..
$ mkdir obj-avr
$ cd obj-avr/
$ ../configure --prefix=$PREFIX --target=avr --disable-nls
$ make -j4
$ make install

(2-3) GNU gmpのコンパイル

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gccをコンパイルするためにはgmp, mpfr, mpcが必要なため、先にコンパイルします。

$ cd ~/src/avr
$ wget https://gmplib.org/download/gmp/gmp-6.1.2.tar.xz
$ tar xvf gmp-6.1.2.tar.xz
$ cd gmp-6.1.2/
$ ./configure --prefix=$PREFIX
$ make -j4
$ make -j4 check
$ make install

(2-4) GNU mpfrのコンパイル

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$ cd ~/src/avr
$ wget http://www.mpfr.org/mpfr-current/mpfr-3.1.6.tar.xz
$ tar xvf mpfr-3.1.6.tar.xz
$ cd mpfr-3.1.6
$ ./configure --prefix=$PREFIX --with-gmp-build=../gmp-6.1.2
$ make -j4
$ make -j4 check
$ make install

(2-5) GNU mpcのコンパイル

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$ cd ~/src/avr
$ wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/mpc/mpc-1.0.3.tar.gz
$ tar xvf mpc-1.0.3.tar.gz
$ cd mpc-1.0.3
$ ./configure --prefix=$PREFIX --with-gmp=$PREFIX --with-mpfr=$PREFIX
$ make -j4
$ make -j4 check
$ make install

(2-6) gccのコンパイル

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$ cd ~/src/avr
$ wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/gcc/releases/gcc-7.2.0/gcc-7.2.0.tar.xz
$ tar xvf gcc-7.2.0.tar.xz
$ cd gcc-7.2.0/
$ mkdir obj-avr
$ cd obj-avr
$ ../configure --prefix=$PREFIX --target=avr --enable-languages=c,c++ --disable-nls --disable-libssp --with-dwarf2 --with-gmp=$PREFIX --with-mpfr=$PREFIX --with-mpc=$PREFIX
$ make -j4
$ make install

(2-7)avr-libcのコンパイル

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$ cd ~/src/avr
$ wget http://download.savannah.gnu.org/releases/avr-libc/avr-libc-2.0.0.tar.bz2
$ tar xvf avr-libc-2.0.0.tar.bz2
$ cd avr-libc-2.0.0/
$ ./configure --prefix=$PREFIX --build=`./config.guess` --host=avr
$ make -j4
$ make install

Raspberry PiでAVR開発

　以前にdebianのAVR開発環境を紹介しましたが、Raspberry Piでも同じ手順でAVR開発環境が作れます。

■Raspberry Pi(Raspbian)でAVR開発環境を構築する手順

# apt update
# apt upgrade
# apt install gcc-avr binutils-avr avr-libc avrdude

　Raspberry PiでAVR開発するメリットは、「ソース修正→ISP書き込み」が気軽にどこでもできるということに尽きます。Raspberry Piに移行する前はノートPCのAVR開発環境にAVRISPmkIIを接続してデバッグしていたのですが、この場合、開発対象とノートPCをAVRISPmkIIのケーブルが届く範囲に留める必要があり、結局のところ、開発対象の近くにノートPCを持っていくしかありませんでした。
　Raspberry PiにAVR開発環境を置く場合、ノートPCは作業机に、Raspberry Piは開発対象の近くに設置し、ノートPCとRaspberry Pi間はイーサネット（無線LANでもOK）で接続し、SSHでRaspberry Piにログインして作業することができます。

pythonでマンデルブロ集合を表示する

最近、Pythonを勉強しています。

こちらの記事「My Christmas Gift: Mandelbrot Set Computation In Python」を参考にマンデルブロ集合を表示させてみたので備忘録として残します。

環境

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OSはWindows、pythonはAnacondaを使用しました。
Anacondaのnotebookで実行しています。

ソースコード

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ソースコードを以下に示します。殆ど参照記事のソースコードと一緒です。

import numpy as np
from numba import jit
from tqdm import tqdm

@jit
def mandelbrot(z,maxiter,horizon,log_horizon):
    c = z
    for n in range(maxiter):
        az = abs(z)
        if az > horizon:
            return n - np.log(np.log(az))/np.log(2) + log_horizon
        z = z*z + c
    return 0

@jit
def mandelbrot_set(xmin,xmax,ymin,ymax,width,height,maxiter):
    horizon = 2 ** 40
    log_horizon = np.log(np.log(horizon))/np.log(2)
    r1 = np.linspace(xmin, xmax, width)
    r2 = np.linspace(ymin, ymax, height)
    n3 = np.empty((width,height))
    for i in tqdm(range(width)):
        for j in range(height):
            n3[i,j] = mandelbrot(r1[i] + 1j*r2[j],maxiter,horizon, log_horizon)
    return (r1,r2,n3)

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import colors
%matplotlib inline
 
def mandelbrot_image(x,y,radius,width=10,height=10,maxiter=80,cmap='jet',gamma=0.3):
    dpi = 72
    img_width = dpi * width
    img_height = dpi * height
    xmin = x - radius
    xmax = x + radius
    ymin = y - radius
    ymax = y + radius
    x,y,z = mandelbrot_set(xmin,xmax,ymin,ymax,img_width,img_height,maxiter)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(width, height),dpi=72)
    ticks = np.arange(0,img_width,3*dpi)
    x_ticks = xmin + (xmax-xmin)*ticks/img_width
    plt.xticks(ticks, x_ticks)
    y_ticks = ymin + (ymax-ymin)*ticks/img_width
    plt.yticks(ticks, y_ticks)
    ax.set_title(cmap)
    
    norm = colors.PowerNorm(gamma)
    cax = ax.imshow(z.T,cmap=cmap,origin='lower',norm=norm)
    fig.colorbar(cax, shrink=0.82)
    plt.show()

実行

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notebook上のセルと呼ばれるウィンドにソースコードを流し込み、Shift+Enterを押せば実行されるようです。その後、次のセルでmandelbrot_image()にパラメータを与えてShift+Enterすれば実行されます。このnotebookは、学生の頃に遊んでいたMathematicaを思い出す操作体系でとても懐かしい。

ギャラリー

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mandelbrot_image(-0.75, 0, 1.5, cmap='hot', gamma=0.4)

mandelbrot_image(0.2501, 1.6e-6, 1e-8, maxiter=1e4)

mandelbrot_image(0.3007100003, 0.02006000303, 1e-10, maxiter=2048, cmap='hot', gamma=0.4)

mandelbrot_image(-0.74958245,0.0300396,1e-6, maxiter=30000, cmap='copper')

mandelbrot_image(-0.74997501, -0.00999551, 1e-8, maxiter=1e5, cmap='flag', gamma=0.98)

補足

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cmap='hogehoge'で指定するhogehogeは、こちらに一覧があります。