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关键词： 嵌入式软件测试   故障注入   Pytest   可靠性  

摘要： 针对当前嵌入式软件故障注入测试复杂度高和测试效率低的难题,提出了一种基于Pytest测试框架实现软件故障注入自动化和故障注入结果自动判断的测试系统,该系统通过Web前端与后台数据库的智能联动,实现故障脚本的精准匹配与自动化调用,依托Pytest测试框架完成故障注入/恢复操作的执行与结果验证,最终形成“前端触发—后台执行—结果反馈”的闭环测试流程;经过10个嵌入式软件项目验证,故障注入效率提升50%,在300多次故障注入测试中,发现EMMC/SSD硬盘自愈期间丢包和PCIE AER自愈期间死机等严重问题。基于实际验证,该系统可有效提高嵌入式系统对典型故障的防护能力且具备快速测试验收的能力,有效提高了嵌入式系统的可靠性。

关键词： 嵌入式系统   中波天线   阻抗匹配   实时监测   音频质量监测系统  

摘要： 中波广播传输易受环境与负载变化的影响,天线阻抗失配会造成发射效率下降与音频失真。依托嵌入式硬件平台搭建实时阻抗匹配调节模块,结合音频信号采集与分析算法,完成天线匹配状态与音频传输质量的同步监测。通过闭环控制实现阻抗参数动态校准,降低电压驻波比波动,同时对音频失真、信噪比及率响应等指标进行量化判定,保障中波发射链路稳定。结果表明,所设计系统兼顾实时性与可靠性,能有效改善传输损耗并提升广播覆盖质量与收听效果。

关键词： 智能导盲车   多传感器融合   嵌入式系统   语音交互   振动反馈  

摘要： 为了帮助盲人解决出行困难的问题,开发了一款人机交互智能导盲车,设计采用STM32F407VET6微处理器作为核心控制器,并集成了多种传感器,利用语音提示和振动的方式来进行人机交互。

关键词： 脑机接口   功能近红外光谱   运动想象   深度学习   嵌入式系统  

摘要： 随着脑机接口技术的不断发展,非侵入式脑电信号采集方式因其安全性与便携性受到广泛关注。基于此,提出一种基于功能近红外光谱技术的非侵入式脑机接口系统,采用多波长近红外硬件与轻量深度学习模型,实现对四肢运动想象意图的高精度识别。系统以树莓派4B与ADS1299芯片为核心,结合频分复用与锁相光子计数技术提升信号质量,软件模块化实现信号处理与实时分类。跨受试者测试平均识别准确率达87.15%,单帧延迟低于100ms,具备良好泛化能力,适用于医疗康复与智能交互等领域。

关键词： 嵌入式系统   自动循迹   激光瞄准   MSPM0G3507   CanMV K210  

摘要： 为实现自动循迹与精准瞄准协同功能,本文设计基于嵌入式的自瞄准装置系统。系统以MSPM0G3507、CanMV K210为双主控,搭配灰度循迹模块、霍尔编码电机、激光模块等硬件,采用模块化设计搭建系统,通过C语言、MicroPython编程实现功能,经测试优化完善性能。系统可沿预设轨迹稳定行驶,激光瞄准成功率较高,各项指标均满足设计要求。系统硬件选择合理、软件逻辑清晰,稳定性与精准性良好,可为同类嵌入式自瞄准系统提供技术参考。

关键词： 飞行机械臂   目标抓取   多目标跟踪   嵌入式系统   边缘计算   目标检测   通道剪枝   协同控制  

摘要： 飞行机械臂在动态环境中执行实时抓取任务时,其检测精度、跟踪稳定性及嵌入式部署之间存在矛盾。针对此问题,提出一种面向嵌入式平台的YOLO11-NvSORT视觉感知与自适应控制系统。首先,在感知层构建基于YOLO11n的轻量化目标检测模型,采用结构化通道剪枝策略实现模型压缩;其次,引入NvSORT多目标跟踪算法,通过GPU流水线并行与阈值自适应两阶段匹配策略提升实时跟踪性能;最后,设计视觉驱动的协同控制框架,实现无人机基座与机械臂关节的控制闭环。为验证各模块贡献,在统一YOLO11检测器条件下开展系统性消融实验,对通道剪枝与NvSORT跟踪模块的独立作用及协同效果进行分析。实验结果表明,通道剪枝在保持检测精度基本不变的情况下显著降低模型计算开销,而NvSORT在嵌入式平台上有效提升跟踪效率并减少系统响应时间。完整系统在VisDrone2019数据集上取得44.5%mAP@0.5与29.4%MOTA,并将端到端响应时间降低至0.108 s,实现约30 FPS实时性能,该方法在资源受限嵌入式平台上可实现精度与实时性的有效平衡,为飞行机械臂系统的部署提供了一种嵌入式方案。

关键词： ROS机器人   嵌入式系统   教学改革   创新思维   课程体系   教学案例  

摘要： 随着机器人技术的快速发展,ROS(机器人操作系统)在机器人开发领域得到广泛应用。文中聚焦于ROS机器人赋能嵌入式课程教学内容改革的研究。首先分析了传统嵌入式课程教学内容存在的与实际应用联系不紧密、实践环节创新性不足等问题。引入ROS机器人技术对嵌入式课程教学内容进行优化。详细阐述了如何将ROS基础架构、通信机制、机器人建模与仿真等相关知识融入嵌入式课程体系,使学生不仅掌握嵌入式系统的基本原理和开发方法,还能了解并运用ROS进行机器人项目开发。通过设计基于ROS机器人的实践教学案例,如自主导航机器人、机械臂控制机器人等,让学生在实际项目中锻炼硬件设计、软件开发以及系统集成的能力,培养学生的工程实践能力和创新思维。教学实践表明,ROS机器人赋能嵌入式课程教学内容改革有效提升了学生的学习兴趣和参与度,增强了学生解决实际问题的能力,提高了课程教学质量,为培养适应现代工业需求的嵌入式系统开发人才提供了新的思路和方法。

关键词： 串行通信   数据交互   嵌入式系统   跨平台  

摘要： 针对工业自动化与嵌入式系统中异构平台间数据交互需求日益增长,而现存通信方案兼容性差、抗干扰能力弱的痛点,文章设计并实现了一种具有高可靠性、跨平台的串行通信接口。该系统采用RS-485总线完成硬件连接,基于Qt框架与C++构建分层架构,借助串口模块处理底层操作;通信协议栈支持主从模式及0x03、0x06、0x10等常用功能码,并引入多线程技术分离串口读写与GUI界面操作,显著优化了系统响应速度。经个人电脑、嵌入式设备以及单片机联合测试,验证了系统的通信功能、稳定性与跨平台能力,可为异构系统提供可靠且易于配置的串行数据交互方案。

关键词： MEMS压力传感器   血压监测   随机森林   支持向量机   嵌入式系统  

摘要： 本研究旨在验证“微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)压力传感器与机器学习算法相结合”技术方案在血压状态识别中的实际可行性。首先,本研究基于一个包含收缩压、舒张压、心率、年龄和性别的公共数据集,构建并训练了随机森林(Random Forest,RF)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型,用于区分“高血压”“低血压”及“正常血压”状态。在此阶段,随机森林模型被证实为更优的算法,其在交叉验证中表现稳定,性能显著优于支持向量机。特征重要性分析进一步确认,舒张压与收缩压是模型决策中最关键的特征,这与临床知识一致。其次,为了检验该算法的实际部署潜力,本文设计开发了一套基于ESP32和XGZP6847A的MEMS压力监测装置,并采集了新的血压生理信号作为验证集。将在公共数据集上训练好的随机森林模型直接应用于验证数据集进行预测,其准确率达到83.3%,远高于支持向量机在相同数据上的66.7%。这一结果不仅再次确认了随机森林模型的优越性,更证明了在公共数据集上训练的模型能够有效迁移到MEMS系统采集的真实数据上,从而强有力地验证了“MEMS压力传感器+机器学习”这一技术路径的可行性与鲁棒性。尽管本研究的结论基于特定数据集且MEMS验证集的样本量有限,但二者相互印证,为开发基于嵌入式MEMS传感器的智能血压监测方案提供了有力的原理性证明和坚实的技术依据。

关键词： 嵌入式系统   小型智能农机   控制终端   传感采集   设计与实现  

摘要： 果园、棚室与丘陵地块的作业场景,对小型智能农机控制终端提出了空间受限、供电紧张、环境扰动强和任务切换频繁等要求。聚焦嵌入式系统在该类终端中的设计与实现,围绕需求界定、硬件架构、传感采集与执行驱动、软件调度与控制流程进行分析,同时结合装机接入、参数建档、作业执行和运行维护给出嵌入式系统的实施路径。强调了终端控制从样机联调到田间运行的衔接,突出了嵌入式系统在稳定性、可维护性和场景适配方面的支撑作用。