人工智能 硬件 软件定制 案例

面向会议记录、工业对讲、人机交互及嵌入式智能终端在风扇、空调、键盘敲击和室内混响等噪声环境下的语音采集需求，设计并实现一套基于GD32H759IMT6微控制器的边缘语音降噪系统。系统通过ES7210音频采集模块、SAI和DMA连续获取48 kHz多通道音频，在本地完成通道选择、音量统计、短时傅里叶变换、频带特征提取、神经网络推理、频谱掩蔽和语音重建，无需依赖云端服务器。 系统支持RAW原始音频、RNNoise对照降噪和自研CRN降噪三种工作模式，可通过触摸屏完成模式切换、输入通道选择、增益调整、开始或停止录音以及屏幕截图。LCD实时显示原始与降噪波形、音量、模型状态、录音时间、缓存状态和输出文件名；TF卡可保存原始WAV录音、CRN降噪音频及LCD截图，形成“音频采集—边缘推理—效果显示—文件保存”的完整闭环。

一、业务概述 本系统面向商用智能饮水设备运营场景，搭建一套软硬一体物联网管控平台，解决多台饮水终端分散管理、现场运维成本高、设备状态无法实时掌握、远程调控难等痛点。平台采用 TCP+HTTP 双通道通信，对接线下 4G 饮水设备，实现设备联网接入、运行数据采集、远程出水 / 加热控制、离线指令缓存补发、运行数据留存对账全流程业务能力，运营人员可通过 Web 后台统一管理所有终端，无需现场上门操作，大幅降低设备运维、巡检人力成本，适配小区、工厂、校园等多点位饮水设备规模化运营管理需求。 二、核心业务功能 设备联网接入管理 设备通过 4G 网络主动建立 TCP 长连接接入平台，设备上线完成注册登记；依靠 20 秒心跳机制实时判定在线状态，闲置超时自动断连并支持断线重连，平台统一维护全量设备台账，实时展示每台设备在线 / 离线状态、GPS 位置信息。 远程设备操控 后台通过 HTTP 接口下发控制指令，支持远程控制设备出水，自定义出水量、出水温度；远程启动加热，设定加热时长。设备在线时指令实时下发执行；设备离线则将指令存入 Redis 队列，待设备重新上线自动补发，同时完整记录每一条控制指令日志。 设备运行数据实时采集 持续接收设备上报运行状态、温度、水量、定位等数据，实时缓存至 Redis 快速查看，关键运行记录同步持久化至 MySQL 长期留存，支持后续数据查询、运营统计。 自动化定时运维任务 系统内置定时运维逻辑，每 22 分钟自动执行短时加热，避免水路停滞变质；定时批量巡检全部设备在线状态；定期轮询离线指令队列，保障积压指令有序下发。 高稳定并发运维保障 采用数据库连接池支撑大批量设备并发接入；Redis 缓存分担查询压力，搭配 MySQL 实现数据双重备份；数据库、通信链路故障支持自动重连恢复，保障 7×24 小时不间断稳定运行。 后台 Web 管理能力 提供标准化 HTTP 接口，管理端可查询全局系统配置、查看全部设备清单、一键下发各类控制指令，操作简单直观，适配运营人员日常日常对账、巡检、设备调控工作。 三、业务价值 远程管控替代上门运维，减少线下巡检人力与出行成本； 双通道通信兼顾设备实时控制与后台便捷管理，适配 4G 户外设备弱网环境； 全量设备数据自动留存，便于运营数据复盘、故障追溯； 模块化架构可拓展，后续可新增计费、故障告警、多类型智能设备接入等业务能力。

当前国内高端AI算力芯片依赖海外产品，存在技术封锁、功耗高、带宽不足等难题。本项目同步完成2.5D算力芯片与四层硅-铌酸锂堆叠3D垂直异质集成光子算力芯片两套架构研发，依托硬件开发、人工智能技术，采用VHDL/Verilog硬件描述语言、C/C++完成芯片逻辑与控制程序开发。2.5D架构衍生多款行业专用芯片，无人驾驶汽车芯片采用5nm工艺，机车、人形机器人、无人机算力芯片采用14nm工艺；3D光子算力芯片基于14nm打造，预留5nm迭代方案，通过3D异质键合、硅光集成工艺，以光子运算替代传统电路计算，大幅提升算力带宽、降低运行功耗，面向自动驾驶、轨道交通、人形机器人、工业无人机及大模型算力集群场景，实现国产多规格算力硬件自主可控，突破海外芯片技术壁垒。

本类项目是基于非制冷红外探测器的成像模组项目。 旨在实现低功耗、小体积、高质量图像以及视频接口高兼容性。 本项目是团队合作项目，我主要负责FPGA工程架构设计、软核软件架构设计，并参与某些具体的算法/视频接口/外设驱动的实现及调试。

项目采用 STM32 作为飞控核心，搭配 AI 视觉处理模块，整体架构分为飞控单元、视觉单元、通信单元三部分。我负责完成硬件电路设计、飞控固件开发与 AI 视觉算法的移植调试，实现了多传感器融合的智能避障与目标识别功能。开发中解决了强电磁干扰下通信稳定性差、复杂环境下路径规划卡顿等问题，最终交付的系统支持自主起降、定点悬停与数据回传，已完成多场景实地测试。

项目描述： 本项目旨在开发一套自动化垃圾分类系统，通过结合树莓派5、STM32、摄像头等硬件，实现对垃圾的实时识别与分类。 关键技术与工具： • 硬件平台： 树莓派5、STM32、摄像头、二自由度舵机、超声波传感器等 • 软件平台： yolo11、deepsort、OpenCV、Python、stm32 • 功能模块： 舵机控制、垃圾分类识别、满载检测

本项目实现了一套基于FPGA的多频调制激光测距系统，主要用于中远距离高精度测量场景（10m~3000m）。系统采用三频调制方案（150MHz、1.5MHz、50kHz），结合相位测距原理，实现高精度与大范围兼顾。 在系统设计中，通过FPGA生成多路调制信号驱动激光发射模块，同时接收光电探测器返回的TTL信号。利用高速时钟对参考信号与回波信号进行时间同步采样，通过相位差计算获取距离信息。 核心功能包括： 多频信号生成（基于PLL倍频与分频） 回波信号采样与同步处理 相位差测量（基于时间戳/边沿检测） 多频融合算法消除测距模糊 输出毫米级精度的距离结果 该方案相比单频测距，有效解决了相位模糊问题，实现“长距离+高精度”的统一，适用于激光雷达、工业测距、无人设备等场景。

车载智能终端是出行大数据云平台的数据采集前端，主要面向城市公共交通，支撑运营监控、调度、客流分析等业务。 用于实现车载智能视频分析，通过AI算法模型在端侧对实时视频进行分析处理，用于采集客流量、司机疲劳驾驶等等, 从而实现给业务侧提供精准数据支撑。主要用于公交车、大巴车等场景，也可以扩展应用到各类视频分析的其他场景。

该产品面向政府监管、物业、维保、保险、业主等多元主体，形成覆盖电梯全生命周期的应用生态。 该产品集成加速度传感器、气压传感器、陀螺仪、AI 图像与声音识别等，对轿厢、井道等全链路运行状态进行采集，并传送至电梯全生命周期云平台，实现大数据边缘计算。对紧急事件进行快速处理，包括困人、异常运行、故障等场景的实时报警与推送。

本项目为牛肚村雪菜体验园定制了AI实时交互数字人一体机。系统基于FastGPT知识库构建，内置雪菜园及老港镇专属资料，回答准确率超95%。功能涵盖75寸/65寸高清竖屏展示、实时语音对话、口型同步驱动及摄像头互动。数字人作为智能导游，为游客提供展馆引导、政策讲解及趣味互动，显著提升了乡村旅游景点的科技感与服务效率。

在这个项目中，我们三人一组，主要实现的功能是利用Vivado软件操作平台在ZedBoard-zynq-7000c484开发板平台上实现卷积神经网络算法优化的目标。 通过上述优化，在相同硬件资源条件下，最终实现的运算速度比传统计算快183倍，比硬件优化方法快20%。这个项目获得了全国集成电路创新创业大赛二等奖。 我们的总体设计方法是这样的，首先在 C++平台上实现卷积核算法和反卷积算法，然后通过 vivado HLS 仿真进行总线带宽、pipeline、内部缓存、计算单元等方面硬件的优化，仿真波形和实际相符后，生成相应的 IP 核，vivado 导入 IP 核和 zynq7000 进行实物仿真，经过验证正确后烧入 fpga。图像从电脑端通过串口输入开发板，由于片内缓存不足以一次性存储1024个channel的150*150的图像，所以采用动态缓存的办法，Zynq 边对图像进行卷积处理，边从特征 cache 读取图像数据，一个 channel 处理完成后立即输出至 SDSDRAM（输出数据量较小），并空出相应的缓存资源供后续 channel的图像使用。我们将开发板的 8 个 LED 设置为输出结果，板上运行时，可通过 LED判断输出波形。

实现了机器人机械爪抓取和放置物体的demo。实现了物体的自动识别与机械臂的运动规划，实现了机器人的即时导航与定位功能。在仿真平台上实现了机械爪的抓取和放置，并实现了人机协同。最终的机器人既可独立完成抓取任务，也可以在人工辅助下完成抓取任务。

首先，利用MATLAB实现了传统的AOA室内定位方法。然后，利用Python及TensorFlow训练神经网络并利用神经网络预测AOA。神经网络的预测结果比传统AOA方式更加准确。最后，利用集成学习将传统AOA定位方式与神经网络融合，进一步提高了准确度。（提升了10cm左右）。

1、随着机器人行业的发展，各种形态的机器人层出不穷，其中以轮式底盘为载体的机器人需求拥有广阔市场，比如有室内服务机器人、户外专业作业机器人（清洁、巡检等），这类机器人需要在不同的地面转移，在室内不能伤地板，在户外又需要具有一定的越野性能。 2、遥控模式下，软件需要解析无线接收数据（无线指令）；自动模式下需要解析顶层应用指令数据（有线指令）；基于指令内容转换为驱动轮式底盘外设的驱动；同时需要实时采集状态信息，反馈至顶层应用及远端UI；在底盘行进过程需要基于传感器信息做出调速、调平、避障、预警等动作。 3、遥控模式下，用户通过操作遥控器向机器人发送指令，底盘收到无线数据首先软件对数据进行接收、校验、指令功能解析，基于指令驱动电机执行相应动作；自动模式下，底盘收到顶层应用通过有线通信方式发来的指令，同样需要校验、指令功能解析和驱动转换；行进过程对两侧车轮进行调速，同时基于陀螺仪进行整机调平；另外基于测距传感器进行避障、预警等操作；实时反馈状态信息。

为实现疫区的人员生存及救援，需要有一款安全且完善的的控制系统对方舱进行出入进行控制、内部气压建立控制等，相关功能通过多个部件所组成的系统进行实现，其中控制器是核心。为保障可靠性，使用1OO2架构，并且进行异构化，采用不同的芯片实现相同的功能，通信也通信提供冗余，使用两路CAN与其他部件进行通信。

公司战略计划参与控制产品更高层面的竞争，需要严格按照功能安全的规范设计产品，并要通过具有国际影响力的德国莱茵SIL3认证。 负责该控制器的架构设计，并负责基于IEC62061进行莱茵（TUV）的SIL3认证，已经获证，为进入多个大型项目提供了资质保证。

轮式移动机器人自主导航模组 我们致力于研发一套高性能、一体化的轮式移动机器人自主导航模组。本模组旨在为各类室内商用及轻工业场景下的移动机器人，提供稳定、智能的“自动驾驶”核心能力，彻底解决其在平坦路面上的行动难题。 在功能层面，本模组实现了自主导航的全流程闭环。首先，依托先进的激光雷达（LiDAR）与SLAM（即时定位与地图构建）技术，机器人能够快速、精准地构建厘米级精度的环境地图，并实现开机即用的快速部署。其次，在已知地图的基础上，我们的智能路径规划引擎不仅能计算出从A点到B点的最优全局路径，更能结合实时传感器数据进行局部动态避障，灵活绕开临时出现的行人、障碍物，确保行进过程顺畅安全。最后，通过多传感器融合定位算法，机器人能够在复杂环境中维持高精度的自身定位，消除运行过程中的里程累积误差，从而实现稳定、可靠的定点巡航与循迹导航。 本模组作为即插即用的标准化解决方案，可广泛应用于无人搬运、物料配送、安防巡检、商用服务及科研教育等多个领域，极大地降低了机器人厂商的研发门槛与周期，是赋能移动机器人智能化升级的核心驱动力。

业务：实现一体化智能垃圾识别系统+云平台监管模式，实现远程监管控制智能垃圾分类设备，通过AI识别算法，分拣标记生活小区居民是否按规定进行垃圾分类，运用运营策略+科学数据支持决策，引导居民提高生活垃圾分类的能力。 功能介绍： 1.硬件部分：不同类型的智能垃圾分类设备，支持按项目定制硬件功能，主要包含：易腐垃圾AI识别能力、自动报警能力、自动称重能力、满桶预警、定时开关、远程操控、设备自检等。 2.软件部分：一个平台，主要分为：权限管理系统、设备管理系统、运营管理系统、统计分析系统、数智驾驶舱系统。 2.1 权限管理，实现RABC权限控制，实现数据隔离，支持为不同租户设定权限分组。 2.2 设备管理系统，管理所有的智能垃圾分类设备，实现IOT远程控制（远程开机、配置下发、桶配置、人脸下发、卡号下发）、监控设置（绑定定位摄像头、在线观看、识别区域在线绘制）。 2.3 运营管理系统，主要有基础设置（小区、点位、IC卡、居民人脸信息、房号）,运营设置（项目管理、员工管理、投票管理）、宣传管理（任务分配、宣传记录）、投放数据（投放记录、投放记录审核、违规记录、回收记录）、积分管理（自定义积分规则、积分记录、兑换物品管理）、考核管理、监控管理、运营工具。 2.4 统计分析系统：主要有数据统计、数据分析、运营考核、运营分析报告。 2.5 驾驶舱：户数统计、四分类分布、减碳量、参与率排行、易腐垃圾准确率排行。

升至高压击穿空气，产生电弧，装置点燃炸药，降落伞瞬间抛出，即可回收事故机来检查故障，又防止下落速度太快，人员无法躲避，安装在直升机螺旋桨的主轴中央，不随主轴一起旋转，主轴为中空定制。

5V供电，PWM输出，两路K型热电偶温度采集，将两路数据合成一路，用于无人机测试水温及发动机缸温，温度60摄氏度左右起飞，起飞后温度能维持在80度左右，防止温度过高。无人机产品具有体积小，重量轻的特点，可靠运行，适合无人机搭载。