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关键词： 实时重力补偿   EIGEN-6C4重力场模型   惯性导航系统   嵌入式系统  

摘要： 重力扰动已成为高精度惯性导航系统的一项主要误差源，对其进行补偿可进一步提升导航精度。通过EIGEN-6C4重力场模型可计算全球范围内的重力扰动，模型阶次越高，计算结果越精确，但相应的计算量和存储量越大，在传统的导航计算机上使用高阶模型很难满足实时性要求，而使用低阶模型会导致较大的截断误差。针对以上问题，根据模型阶次与空间分辨率的关系，以及重力扰动在惯导力学编排中的传播特性，研究了一种易于在嵌入式系统实现的可随载体运动状态降频率、降阶次的实时重力补偿方案，并采用DSP实现了软硬件方案。最后，通过半实物仿真验证了所述方案既能满足实时性要求，也能保证补偿精度：东向及北向位置精度最大提升649 m和686 m,平均提升效果可达2 190阶重力模型补偿后精度提升量级的94%。

关键词： 嵌入式系统   机动车故障诊断   性能优化   数据采集  

摘要： 嵌入式系统在现代机动车故障诊断中扮演着至关重要的角色，其具有实时性、高效性、集成化、自动化、低功耗、高稳定性的特点，大大提升故障诊断的准确性与效率。在应用过程中，嵌入式系统也暴露出一些问题，如故障数据采集的准确性不足、系统集成中的兼容性挑战、硬件资源限制对性能的制约。本文深入探讨这些问题，并提出相应的优化对策，包括提高数据采集的精度与稳定性、增强系统模块间的兼容性与适应性、优化硬件资源分配与性能调优。研究结果表明：通过合理的优化措施，嵌入式系统的性能可以显著提升，为机动车故障诊断提供更为可靠的技术支持。

关键词： 嵌入式系统   教学改革   实践教学   微电子  

摘要： 嵌入式系统课程对于了解计算机原理硬件架构、SoC系统具有重要意义,而目前课程体系存在专业性不强、教学手段落后以及创新性不足等问题。本文针对微电子专业的嵌入式实践教学课程进行探讨,首先分析了微电子专业的嵌入式课程存在的问题,并针对性地阐述了实施要点,探讨在现有条件下可实现的、可行性较高的解决方案,最终形成嵌入式实践教学课程改革的新思路。

关键词： AGV   嵌入式系统   避障   循迹  

摘要： 随着智造制造技术的快速发展,各种类型的AGV运料小车在智能工厂中得到了广泛应用。根据徐州工业职业技术学院实训车间物料输送存在的运输距离长、物料质量大等问题,开发了一款基于嵌入式系统的AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车),实现物料智能配送、智能调度、仓库智慧化管理等功能。该自动导航运料小车以SMT32F4为控制核心,通过地面贴附的磁条及车载磁导航传感器等元器件实现自动循迹,通过RFID(视频识别)模块实现定位,通过激光扫描测距雷达实现避障,目前设备运行稳定,较好地解决了长距离输送物料问题。

关键词： 智能采集终端   嵌入式系统   物联网   无线通信  

摘要： 针对传统车辆采集终端的存储容量受限、数据处理难度大、数据交互困难的问题,设计了一种基于物联网的车辆采集终端系统。采集终端包括硬件设计和软件开发两个方面,其中硬件设计主要包括数据采集模块、GPS模块以及4G模块;软件开发主要包括采集和处理算法的实现。在采集终端的设计中,考虑了车辆信号采集的实时性和稳定性,采用了移动平均滤波器来消除随机噪声并应用卡尔曼滤波算法进行姿态融合处理。实验结果表明,本研究设计的采集终端能够实现车辆状态数据的实时采集和处理,并能够满足车辆运行监测和驾驶辅助等应用的需求,具有应用价值。

关键词： OBE教育理念   嵌入式系统   过程评价   考核体系   工程能力  

摘要： OBE教育理念以学生为本,以成果为目标导向,采用逆向思维的方式进行课程体系建设。近年来,嵌入式系统课程在OBE理念下进行持续性教学改革,不断迭代过程评价与考核体系,主要包括围绕教学过程中的阶段性子任务的完成度进行评价;对项目阶段的成果进行综合评价;对课程全目标完成度进行考核。实践表明,学生对于目标明确、要求清晰的分阶段评价与考核体系接受程度良好,学习积极性显著提升;评价与考核的结果与学生工程能力高低正相关。

关键词： 嵌入式系统   资源受限MCU   图像识别   深度学习  

摘要： 为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。首先提出一种在资源受限MCU上的轻量化部署策略:为降低模型的参数量,提出一种轻量化的神经网络算法;为保证模型大小能适应有限的随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),提出了一种基于闪存(FLASH:Flash Memory)扇区的替存储算法。其次,在资源受限的嵌入式设备上部署该策略。针对采集图像的质量和采集速度不匹配问题,设计了摄像头外围电路;对采集图像进行基于高斯分布的自适应阈值二值化处理并对图像样本完整性进行校验。实验结果表明,该系统取得大约80%~89%的识别准确率。虽然该准确率低于训练精度10%左右,但在上述对精度要求不高的实际场景中可以较好地应用。

关键词： 嵌入式系统   机器人操作系统(ROS)   多机通信   图像传输   OpenCV   效率改善  

摘要： 在传统的嵌入式系统中,由于计算资源有限,通信和图像传输的效率时常受到限制,导致图像检测的准确性和实时性有所降低。为了解决这一问题,一种改善机器人操作系统(robot operating system,ROS)多机通信图像传输的方法被提出。首先,利用ROS中的多机通信功能作为多机通讯的方法,实现机器人系统的分布式计算和通信;其次,调用跨平台计算机视觉库(OpenCV库)函数中的联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)图像压缩功能来提高图像传输的速率;最后,引用CvBridge(将ROS图像消息和OpenCV图像连接起来的桥梁)库将ROS压缩图像消息进行解压缩并发布解压缩后的节点,实现图像传输。通过JPEG图像压缩可以减小图像数据的大小,从而降低了图像传输时的带宽占用和延迟。提出的方法有助于提升ROS在有限计算资源下的性能,使其在多机环境中更为高效和可靠。

关键词： 嵌入式系统   机器人操作系统   分级实时多内核混合部署  

摘要： 探讨了基于混合关键系统的工业机器人操作系统的关键技术,以应对机器人在非结构化或半结构化智能场景中面临的技术瓶颈。当前,随着智能技术在机器人领域的快速应用,机器人操作系统需要同时满足面向控制系统的强实时任务和面向智能化应用的弱实时任务需求,因此需要一个异构的多核智能系统。本文提出了一种针对机器人的架构设计,旨在提高机器人操作系统的实时性、安全性和智能化水平,并对工业机器人操作系统的未来发展趋势进行了展望,预测了工业机器人操作系统未来的演进方向。

关键词： MobileNet-SSD   目标检测   嵌入式系统   非瓶颈残差模块   深度可分离卷积结构  

摘要： 针对深度学习技术在目标检测中的持续升级,特别是其检测精度提高导致模型参数过多的问题,提出了一种基于轻量级卷积神经网络MobileNet-SSD的实时目标检测方法。结合深度可分离卷积和非瓶颈自由残差模块构建新模块,并使用深度可分离卷积结构替换SSD网络的VGG骨干网络来提取特征,从而达到减少参数和提高速度的目的。在低照度目标检测数据集ExDark上进行了实验,验证了方法的有效性和优越性,并在Android平台上部署,验证了可扩展性。该方法是一种在减少参数的同时提高检测速度的实时目标检测方法,对嵌入式系统应用具有较高价值。