嵌入式操作系统

六轴机械臂功能测试，包括标定、各种运动指令、安全功能（急停、碰撞检测等）、拖动示教等机械臂功能测试，示教器界面设置机械臂不同参数和控制功能、性能、稳定性、异常场景等测试，运动精度测试（通过激光跟踪仪）、负载性能测试（静态负载、动态负载）、运动范围和灵活性测试（验证各关节极限角度、复杂轨迹如曲线、平滑过渡等）、稳定性和耐久性测试、安全性测试

通过自定义协议，完成网管（设备管理系统的总成）对通信设备（节点设备）的控制，包括参数配置，比如频点，功率，ssid等控制，同时实现设备的展示，升级，告警提示，日志的存储和显示，流量统计和展示，网络地址的配置和显示，在线时长显示等等；另外，还能实现对设备的认证，密钥的更新和分发，安全算法的修改和配置；实现用户管理，用户密钥管理，用户角色的切换与管理，用户权限的分配和管理；对系统运行日志进行分类，检索，存储；完善的管理控制协议，支持对AP/STA，Probe的分类协议；

项目主要解决设备安全接入（鉴权，认证），通信安全（密钥更新）；支持SM2，SM3，MD5以及hash等认证算法，支持AES，SM4（CCM & GCM）和ZUC等通用通信算法；尤其是在无线通信安全上基于产品采用适配的算法和模式。 该方案解决了有线和无线通信的安全问题，增强了数据的保密性，甚至是完整性；对接入的用户也支持过滤和检查；

教育教学工具、管理软件 ## 教育教学工具、管理软件产品资料 ### 1. 知识点可视化解析 - 将抽象概念转化为直观图表和动画 - 提供多角度知识点拆解，展示内在联系 - 支持自定义学习路径，适应不同认知风格 ### 2. 智能交互学习 - 情境化问题设计，引导主动思考 - 即时反馈机制，纠正理解偏差 - 渐进式难度调整，确保学习节奏合理 ### 3. 知识体系构建 - 自动生成知识点关联图谱 - 识别学习盲点，智能推荐补充内容 - 支持知识迁移训练，强化应用能力 ## 产品优势 ### 对学生 - **深度理解**：超越死记硬背，真正掌握知识本质 - **学习效率**：针对性强化薄弱环节，避免无效重复 - **持久记忆**：通过多感官刺激和情境化学习，形成长期记忆 ### 对教师 - **教学辅助**：提供精准学情分析，实现因材施教 - **效果评估**：多维度学习数据，全面了解学生掌握情况 - **教学优化**：基于学习数据反馈，持续改进教学方法 ## 技术亮点 - 采用认知科学原理设计学习流程 - 运用机器学习算法个性化推荐学习内容 - 支持多平台无缝切换，随时随地学习 - 严格的数据安全保护，确保学习隐私

这是一款基于HarmonyOS的人工智能物联网科技产品，也是我们工作室的智慧校园建设解决方案中其中一款自研产品，研发设计初衷是从校内学生的宿舍与教室环境安全以及自行车安全角度出发，通过集成地图、导航、物联网设备连接、AI助手等功能，以实现为校园环境安全如宿舍与教室和自行车安全提供强有力的保障。同学可通过环境安全页面查看本宿舍以及各教室的电器开关并远程控制，每个人的自行车可安装RFID标签，扫码绑定并可实时查看自行车定位以及是否上锁，AI助手接入了DeepSeek的V3模型，“我的”页面可查看以及修改个人信息与设备关联信息。

终端支持音视频 fec 编码抗网络丢包 负责软件开发 技术点：  海思3536平台音视频处理接口的使用  基于C、C++语言开发  linux下多线程编程，线程保护机制，锁使用  fec 编解码算法的移植与平台兼容  fec 编解码接口的使用  音视频收发包接受与缓存逻辑处理  丢包统计的实现  与服务器端的联动和联调  wireshark抓包分析音视频 项目描述： 背景： 随着公司终端的用户越来越多，使用场景越来越复杂，不可避免的会因为网络不稳定造成音视频的丢包， 这样就会造成音 视频卡顿，花屏。 原理： 每包码流经过 fec 算法的编码会多编出几包冗余包，丢包后，收到 fec 编码码流的终端会根据冗余包，把 丢掉的包还原出来。 过程： 该功能需要移植 fec 编码算法，当终端连续2S检测到当前时间在丢包，就会上报服务器端，下发开启 fec 编码指令给被收看终端，被收看终端则 fec 编码一路720*576的视频码流和音频码流，服务器端则把这个码流调给丢包终 端，丢包终端收到 fec 编码码流把原始流还原出来。

研发家用无线路由器软件系统，包括BSP，应用软件，WEB SERVER等所有软件，linux驱动开发，协议开发。主要芯片方案RTK，包括ralink和marvell等，产品型号包括N300，AC1200，到WIFI6等，10年以上工作经历。产品主要销往国外，包括东南亚国家、南美国家和欧洲等地区。包含自主品牌和客户定制软件。包括IPv6，MESH等所有路由器常用功能。

【30% - 本项目解决了什么问题】 本项目是一套全栈开源的AIoT语音解决方案，旨在攻克在资源受限的嵌入式平台上实现低延迟、生产级AI对话的工程挑战。它并非简单的应用层开发，而是通过对博流官方SDK的深度定制与重构，为开发者提供了一个集成了高性能音频驱动、实时操作系统内核优化和现代网络协议栈的、开箱即用的固件开发平台，显著降低了下一代智能硬件的研发门槛与周期。 【40% - 本项目的技术选型、技术特点或性能表现】 核心：深度定制的嵌入式固件 (C + FreeRTOS) SDK级重构： 对官方bouffalo_sdk进行了大量修改，解决了其在网络功能、音频驱动等方面的短板，并建立了一套模块化的CMake构建系统。其架构已为未来集成Opus等专业编解码器预留了接口。 硬实时并发模型： 深度利用FreeRTOS，构建了基于任务优先级和消息队列的硬实时并发模型（音频采集/网络IO/音频播放），确保音频数据流处理的绝对优先，根除了高负载下的系统卡顿与死锁。 高性能音频驱动： 针对ES8388，独创了“伪双声道”音频驱动方案。 在播放侧，通过在驱动层将单声道PCM实时复制为双声道格式，巧妙地解决了廉价单声道喇叭在标准I2S双声道模式下的爆音问题；在采集侧，通过提取主麦克风的单声道数据，在不牺牲ASR识别率的前提下，将上行网络数据量减半。 后端：云原生微服务架构 (Go + Python) 高并发网关 (Go): 负责处理海量设备的MQTT长连接，并作为云端音频流处理的核心路由。 AI核心服务 (Python/FastAPI): 作为与大语言模型(LLM)、ASR/TTS服务交互的统一接口，并集成ChromaDB，通过RAG模式实现长期记忆。 核心指标： 端到端语音响应延迟在局域网环境下低于500ms。系统能够稳定处理连续的多轮对话。通过对驱动和协议的深度优化，显著降低了对网络带宽的要求。 【30% - 如何快速上手本项目】 本项目遵循Apache 2.0协议，所有代码均在GitHub开源。 克隆核心仓库： git clone https://github.com/cagedbird043/bouffalo_sdk_vmg0。该仓库已包含所有必要的驱动和组件。 部署云端服务： 克隆配套的云端仓库，配置.env文件，通过docker-compose up一键启动所有后端服务。 编译与烧录：修改固件中的Wi-Fi和服务器IP配置，直接编译并烧录。

本方案可以根据客户需求进行定制相应的目标检测系统，当前已经实现了一套基于rk1808的手机目标报警系统，该功能场景为：电脑含有保密信息，期望屏幕防偷拍或恶意遮挡等需求，可实现10cm-6m区间内实时手机摄像头检测并作出响应，或有摄像头遮挡时也会做出报警。 该工程优势在于： 1.本方案使用rk1808板卡，具有产品竞争力。 2.虽然使用低端板卡，但在项目实践中发挥出色能力，可以在10cm-6m毫秒级精准检测各类手机目标。 3.有近10万张手机图像组成的强大数据集训练的模型支撑，可以在各种昏暗场景及复杂场景中（倒置手机，手机只剩摄像头上半部分等）使用，使得产品具有竞争力。 4.本方案可以根据客户要求定制其他物体/行为检测，诸如安防（厂区火烟检测，电梯内携带电瓶车电瓶检测），司机疲劳驾驶检测等等。

使用OPENCV技术做激光落点识别，并使用蓝牙5.1与手机APP通讯实现相关功能。 受限于国内枪支弹药的严格管理，射击运动训练迫切需要新技术来解决传统训练中的枪支弹药管理难题。客户找到我们，希望能够定制一款以激光代替传统火药弹药的训练练习系统，用于射击运动的运动员日常训练中。 我们团队经过分析论证，最终采用了OpenCV机器视觉来捕捉激光落点并分析环数信息，并采用UNI-APP开发配套客户端向运动员展示射击数据。 面对客户小众化的定制需求与客户使用场景的复杂情形。我们使用了3D打印机进行初期产品的试验与打样。低成本的验证了方案的可行性，并使用了相关机器视觉算法进行杂光的滤波与激光落点定位。 目前该项目成果已经成果量产并投入商业使用达300+。

该项目为面向某款家用医疗器械开发的全生态链系统，包含产品前端、嵌入式、android、ios及小程序等各类软件、硬件开发。 app可实现产品开关机、控制治疗时长、回顾治疗记录、软件更新等功能。患者可使用app记录个人治疗时长，回顾治疗记录。医生可通过后台记录，监督患者治疗次数、时长，并根据复查效果给出治疗建议。

预测算法的探索、比较和应用，包括基于机器学习的随机森林和基于深度学习的LSTM神经网络等，分析各种算法在不同市场环境、不同时间段的表现以及优缺点，而且要考虑算法的可解释性、实时性和鲁棒性，为实际应用找到适合的算法，为投资者提供准确的决策。这种交互式的应用方式不仅使技术不再高不可及，让更多投资者参与到股票价格预测中，也极大地提高了投资效率。投资者可以更及时迅速地获取投资信息，作出投资决策，把握投资机会，规避股市投资风险。

1.对接海尔卡奥斯工业自动化平台，进行MES交互获取订单信息，并把设备状态和作业信息回传给MES 2.通过ModbusTcp读取PLC状态数据，读取IO模块当前状态，采集数据并进行数据汇总，报表呈现 3.通过modbusRtu获取力控传感器数据，并进行复位操作、数据记录并图形呈现所记录数据 4.从事工业软件开发十余年，擅长C++程序开发，QT上位机界面开发，工业上位机软件开发，可以对接PLC数据采集，软件集成开发，板卡模块采集控制，MES软件开发及对接 5.PLC 编程，熟悉西门子1200 1500程序开发，SICAR标准编程，三菱FX5U,OMRON NJ软件开发，汇川H5U PLC软件编程，HMI 画面编程，WINCC上位机组态画面开发 6.EPLAN 图纸绘制，电气图纸模板制作，电气图纸输出

一、项目背景与开发需求 随着新型电力系统的发展，储能系统作为电网调节、削峰填谷、备用电源等重要组成部分，在工业、电力、新能源等场景中得到广泛部署。为了实现对储能系统运行状态的直观监控与高效运维，企业提出开发一套部署在 ARM 架构设备（如工控一体机、嵌入式主控板）上的可视化监控大屏系统。 该系统需基于 Ubuntu 操作系统 和 Qt 开发框架，具备全屏展示、状态刷新快速、界面美观科技、操作流畅、数据交互稳定等特性，支持自定义组件、动态图表、数据轮播和后台控制指令。系统由公司团队全自主开发，涵盖 UI 设计、核心逻辑、通信协议、图形渲染、性能优化等全流程。 二、项目定位与设计目标 类别 内容 平台架构 基于 ARM（如 RK3568、IMX8）+ Ubuntu 系统 软件框架 Qt 6.x / Qt 5.15 LTS + QML / Widgets 界面风格 美观现代、科技感强、可触控适配 数据来源 串口 / TCP / MQTT / Modbus-TCP 等协议接入 展示方式 图形化仪表盘、大图轮播、实时曲线、告警列表、系统日志等 响应性能 秒级刷新、不卡顿，GPU 加速渲染优化 自主研发 全部源码由公司独立开发，无第三方闭源依赖 可拓展性 支持后续接入更多设备、扩展模块化页面 三、核心功能模块设计 1. 设备运行监控 实时读取电池簇、电池包、PCS、BMS、EMS 等设备运行状态； 可视化展示温度、电压、电流、SOC、功率等关键指标； 支持设备拓扑图点击展开、下钻信息查看。 2. 数据可视化界面 使用 QML/QtCharts 绘制动态波形图、柱状图、曲线图； 状态图形实时变色（绿-正常，黄-预警，红-故障）； 全屏布局自适应 1920×1080 / 1280×800 多种分辨率； 支持暗黑主题、3D风格仪表盘和动画切换。 3. 告警与日志系统 实时采集异常信息与告警事件，分类展示； 支持历史日志查询、导出 CSV； 关键告警页面滚动轮播或语音提示。 4. 通信协议适配 支持多种通讯方式：RS485、Modbus-TCP、MQTT、Socket； 所有通信接口封装为模块类，便于替换和扩展； 多线程/异步通信模型，保障数据实时性与稳定性。 5. 后台控制与参数配置 提供工程设置密码保护入口； 后台界面支持对设备参数设定与远程控制（开关机、重启）； 配置项保存为 JSON/YAML，便于导入导出与迁移。 四、架构与技术选型 层级 技术说明 操作系统 Ubuntu 20.04 / 22.04，定制裁剪适配 ARM 框架 Qt 5.15 / Qt 6 + QML + Qt Quick Controls 2 数据引擎 多线程采集模块 + 信号槽数据分发 图形界面 GPU 加速的 Qt Quick 渲染 + CSS 风格主题 构建方式 CMake + Qt Creator / VSCode，支持交叉编译 启动方式 开机自启动、全屏模式、无边框窗口控制 优化 使用 OpenGL、QSG、多级缓存、图层裁剪提升性能 安全 UI 与底层逻辑隔离，设定只读控制项防误触 五、项目亮点与自主开发能力 ✅ 完全自主开发：UI、控制逻辑、通信协议、图表组件均由公司核心研发团队从零实现，无第三方闭源依赖； ✅ 多技术整合：整合 Qt/QML 渲染、嵌入式通信、ARM优化、数据缓存、事件驱动等多类技术； ✅ 高可拓展性：支持项目后续对接 EMS 系统、云端接口、远程升级与 OTA； ✅ 美观科技风界面：采用现代感 UI 设计，支持动态图标、流动背景、渐变动画等视觉增强； ✅ 稳定运行：已部署测试运行于多款 RK3568 主板，24小时连续运行无崩溃、无卡顿。 六、典型应用场景 ⚡ 电力储能集控室大屏监控 ? 工业能量管理系统 ☀️ 分布式光伏+储能混合系统 ? 智慧园区电池仓室内监控屏 ? 电池测试与老化系统数据展示

该方案采用全志 T7 作为核心 CPU 处理模块，通过网络采集图像，并实现 VGA/PAL 接口图像的输出显示，其技术架构旨在提升信息传输与显示效能

小型水深测量无人艇的仿真，实现了GPS定位、超声波测距及远程控制等功能。无人艇通过手机运程操控其行驶以及数据的传输。可以在手机上实时接收当前所在位置的GPS定位信息，包括经纬度，南北半球以及当前时间。可以在手机端远程操控开启超声波测距功能，测量当前位置水深并将水深数据传回手机端。同意可以在手机端控制无人艇的前进、左转、右转等。

本项目设计了一套水下探测系统； 1、项目使用的核心板卡为嵌入式ARM板，型号为STM32H743；通过核心板接受外部各种传感器的数据，并使用freeRTOS系统实现系统的上层逻辑的控制，完成系统主要功能； 2、配套探测系统使用QT设计监控系统桌面，用于监控系统的运行状态； 3、整个嵌入式系统使用到的协议包含TTL、RS232、RS485、RS422、SPI、CAN、CANFD、I2C等通讯协议。

本系统用于自助式咖啡机，饮品机的控制面板，运行于android开发板，使用USB转串口连接上位机主板。 系统支配自定义饮品配方，精准计算出量， 本地化和在线支付后出货。 系统配套一块上位机主板共同运行

本项目基于 STM32F407 微控制器和 FreeRTOS 实时操作系统，旨在实现多任务数据采集、实时控制系统、多任务调度等。 1、硬件平台 主控芯片: STM32F407 系列芯片，支持串口，spi等各个外设功能使用 2、软件架构 操作系统: FreeRTOS 开发环境: Keil MDK、STM32CubeIDE、IAR EWARM 编程语言: C 3、项目可扩展功能及应用 多任务并发执行，分别负责传感器数据采集、数据处理、通信等功能； 实时数据采集与处理、无线通信数据传输、人机交互界面； 使用信号量、队列等机制实现任务间同步与通信； 利用软件定时器实现周期性任务调度； 4、项目优势 基于 FreeRTOS，实现多任务并发执行，提高系统效率和响应速度 模块化设计，便于功能扩展和维护 充分利用 STM32F407 硬件资源，实现高性能、低功耗

日志查看与导出系统，使用QT框架开发 1.运用多线程查看与导出日志 2.系统存储使用的DB数据库 3.日志支持排序、筛选与导出 4.导出可以指定导出多天或一天 5.日志支持翻页查看 6.日志为模块开发，关闭日志会自动清除缓存