基于边缘计算的车载安全监管机器人产品系统

旨在减少驾驶过程中因驾驶员状态异常导致的安全事故的发生，缓解驾驶员疲劳，提供情绪价值。

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。
2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

我负责在边缘计算设备上部署合适的轻量级LLM，为机器人提供核心的语意理解能力，目前已经在jetson nano上通货llama部署了Qwen2 0.5b LLM，并实现快速输出。