程序聚合 软件案例 异构边缘实时信号处理与通信系统

异构边缘实时信号处理与通信系统

2026-06-26 10:05:35
行业:云计算、人工智能
载体:云服务/云平台、算法模型
技术:C、Python、ONNX Runtime、PyTorch

业务和功能介绍

用 STM32MP257 和 ESP32-S3 搭了一套双芯片系统。M33 负责硬实时采集和控制,A35 跑 Linux 做复杂一点的推理和通信,ESP32-S3 当无线通信模块用和安全模块。数据通过 MQTT 传到 Docker 后端存储和可视化。训练框架 PyTorch,边缘推理引擎 ONNX Runtime,可视化 TensorBoard + Plotly。从硬实时控制芯片到云端训练,再到边缘端异构部署 的全栈式群体智能系统。系统底层采用 STM32MP257(A35+M33+NPU)与 ESP32-S3 双芯异构架构,确保微秒级安全响应与高算力 AI 推理共存;中层通过 EMQX + TimescaleDB + Grafana 实现千万级消息的实时数据中枢与时空可视化;上层接入课题组的多智能体强化学习(MARL)算法库(HetDPS、LazyAgents、MADPS 等),解决异构集群在稀疏奖励、通信受限、责任分散等挑战下的协同决策问题。

项目实现

用 STM32MP257 和 ESP32-S3 搭了一套双芯片系统。M33 负责硬实时采集和控制,A35 跑 Linux 做复杂一点的推理和通信,ESP32-S3 当无线通信模块用和安全模块。数据通过 MQTT 传到 Docker 后端存储和可视化。训练框架 PyTorch,边缘推理引擎 ONNX Runtime,可视化 TensorBoard + Plotly。目标的应用载体是无人机(未完成,但是已经完成云和ai的搭建)。

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