人工智能

「慧衣」是一款穿戴式语音导盲背心，以树莓派为计算核心，通过语音交互、多模态感知与地图服务三条主线，让视障人士在不依赖手持盲杖的状态下完成独立出行。功能分为五类：一、免手语音交互。说出唤醒词"慧衣"即可激活，全程无需按键或触摸屏。系统接入大语言模型理解自然语言指令，支持多轮对话、时间查询、天气播报与日

1/经由高动态摄像头自动抓取缝纫路径，自动车缝，由总线通讯协议串通全场设备并自动控制2/运动波型优化解决震动问题3/即时运动反馈时差低于5毫秒4/縫紉路徑經由模型視別並自動生成

无人驾驶无人驾驶依托传感器、人工智能与车路协同技术，让车辆自主感知周边路况，完成决策、转向与制动。能够减少人为失误，缓解交通拥堵，提升出行安全，未来将重塑城市交通出行模式。

关于门机控制系统的改进主要分为两部分，门机控制性能相关改进以及门机实际功能的相关改进，并分两部分进行说明。其中，有关性能改进的原理部分详见技术报告，本文档仅对代码部分与效果进行说明。门机的控制性能不足主要体现在三方面：（1）抑制速度环的谐振问题（2）在（1）的基础上不局限于提高带宽的方式提高控制响应

本项目包含五大核心模块：1.FEMDA五维状态引擎：实时监控物质(M)、信息(I)、逻辑(L)、能量(E)、功能(F)五维熵值，动态评估系统健康度。2.双脑协同系统：外脑（LLM）提供创造性语义生成，内脑（FEMDA内核）保障确定性逻辑推演与安全审查。3.动态源码自进化协议：基于熵值驱动，系统运行中

端侧实时语音指令识别：负责算法设计与软件开发，完成模型训练、ONNX优化、C++解码及设备部署。在项目测试条件下，信噪比-5～15dB时识别准确率超过95%，响应延迟低于200ms。

本软件面向中小微供应商绿色转型场景，提供知识库检索（TF-IDF+BM25）、绿色转型智能问答、结构化评估报告生成三大核心功能。企业用户通过表单输入基本信息、行业类型、产线状况及链主绿色采购要求后，系统自动检索知识库，匹配相关政策、行业标准与同类转型案例，生成文本格式的《绿色转型评估报告》。报告内容

项目由“卢奥”角色、Web聊天界面、本地安全代理和LumoEngine设计组成。已实现接入DeepSeek的流式多轮对话、连续上下文管理、角色化温暖回复、精确北京时间问答、连接状态和异常提示，以及APIKey后端隔离；用户可通过浏览器与智能伙伴实时交流。系统进一步设计了用户档案、关系状态、长期记忆、

基于SpringIntegrationMQTT搭建设备接入链路，实现生产/消费通道分离、QoS配置；用ReentrantLock保证动态Topic订阅/移除的并发安全，ConcurrentHashMap维护Topic与设备映射，支持设备上线自动订阅、下线自动移除，并通过MqttGateway下发指令

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现代车载系统正从“指令中心”向“意图中心”转变，具备主动理解和预判用户需求的能力。●多模态语音交互：支持免唤醒、连续指令、多音区识别（精准区分主副驾及后排乘客）以及方言识别。用户可通过自然对话控制导航、空调、多媒体等。●AI大模型上车：车载AIAgent（智能体）具备长上下文理解和自主决策能力，能

1.与团队配合完成跨平台异构神经网络框架开发优化，将公司算法落地效率从一周提升至一天。2.海思sd3403，爱芯，安霸等平台10个以上芯片导入，解决算法落地问题，优化算法性能。3.完成公司arm及x86上cnn算子性能优化，性能优于ncnn及tengine4.解决客户提出的算法落地芯片问题平均解决周

设计并实现“消息监听→过滤→上下文组装→大模型生成→人工审核→延迟发送”的完整对话链路；构建RAG检索增强模块：对知识库文档分块、调用embedding接口生成向量，基于余弦相似度检索策略，并实现embedding失败时按关键词字面匹配的降级方案；实现Hermes长线记忆：持久化联系人画像与关系阶段

项目主要实现一套面向轮式移动机器人的自主运动控制系统，具备遥控运动、前进、后退、转向、速度调节、电机闭环控制、编码器里程计采集、IMU数据采集及上位机通信等功能。系统采用“底层MCU实时控制+上位机负责高级功能”的架构，由MCU负责电机FOC及实时控制，上位机负责机器人状态管理、定位、建图、路径规划

系统主要包括BLE设备扫描连接、HID按键识别、三级强度控制、低频与高频脉冲切换、疗程计时、强度渐升渐降、断线自动重连和安全关断等功能。用户通过蓝牙戒指单键即可在关闭、一档、二档和三档之间循环切换。设备能够根据不同档位输出相应频率、脉宽和强度的电脉冲，并在疗程结束、蓝牙断开、低电压或异常情况下自动关

离线语音交互系统：基于Vosk轻量级中文离线语音引擎，摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词，并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈（如“好的，我要来唱歌了”）。多模态动作控制：基于ROS2Humble和C++，实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控

1.项目包含三大核心功能模块：①目标检测模块——基于轻量化YOLOv5模型实现人脸及5类日常物品（凳子、键盘、杯子、手机）的实时检测与定位，输出边界框坐标、类别标签及置信度分数；②人脸识别子模块——基于检测结果提取人脸区域特征，实现指定人脸库的身份匹配与识别；③实时视频流处理模块——调用树莓派CSI

具有视觉检测功能，触觉感知，同时视觉触觉感知融合（特征级融合）去综合性判断裂纹的坐标，长度，宽度，深度，最终能够输出检测到的裂纹尺寸以及位置以及置信度等等。但是由于触觉感知的代码以及感知融合的部分的代码有保密条例，不能公开，下方提供的仅仅是视觉部分的代码以及操控CNC与推杆控制传感器进一步检测的部分

摄像机放在斯诺克桌子正上方的灯中间，用一台小型工控机，一拖二进行ai识别球识别，识别球号，跟踪球体运动轨迹，碰撞球判定，进球判定，最后依照斯诺克的规则进行计分