基于Cortex-A53平台的激光雷达SLAM实现

针对移动机器人实现同时定位与地图构建(SLAM)的高硬件成本问题,提出了在Cortex-A53处理器平台上实现激光雷达SLAM的方法。完成了Cortex-A53处理器平台上软件平台的构建,并结合激光雷达采集的数据实现了SLAM,对相关程序进行了优化使得处理器的性能满足程序的运算量。实践结果证明,在Cortex-A53处理器平台上可以构建较高精度的地图以及实现室内环境下的导航、避障,从而降低了移动机器人实现SLAM的硬件成本。

基于物联网的Cortex-A53智能云镜系统的设计与实现

各类家居智能产品是继智能手机后的一个新的科技概念,通过软硬件结合的方式对传统物品进行改造,进而让其拥有智能化功能。将图灵机器人和百度语音云相结合,提出一种基于物联网技术实现智能云镜系统的设计方案。利用百度语音平台进行语音识别和接收反馈等,利用图灵机器人对待处理的文本信息进行语义理解和知识管理。本系统选择Cortex-A53处理器进行研究和设计,采用PC机下的Linux系统作为主机开发环境,实现自由交流。

基于Cortex-A53的实验考勤系统的设计与实现

针对目前多数高校实践课考勤中手动统计数据以及录入教务系统的工作量大、学生的实践授课时间难统一等问题,借助学校Cortex-A53架构体系的ARM实验教学平台,构建了实验考勤系统。系统功能分为系统设置、教师管理、学生考勤和考勤数据分析四大模块,生成的考勤数据可以直接导入教务系统中。学生可以自主选择实践课的上课时间,系统自动统计数据并归入对应班级。实践表明,采用该系统发挥了学生的自主性、减轻了教师的工作量、提高了教师的工作效率。

Cortex-A53的便携式车牌识别系统研究与设计

针对车牌识别系统实时动态监控的需要,设计了一种基于Cortex-A53的便携式车牌识别系统。本系统以Cor-tex-A53架构的CPU为主控芯片,通过构建车辆图像能量图来寻找车牌位置,使用神经网络中BP算法进行车牌特征识别;同时,采用Qt平台开发软件系统界面。实验结果显示,该便携式车牌识别系统能够从不同角度、在不同距离及不同照明条件下对车牌图像进行识别,具有较强的抗干扰性和鲁棒性。

基于Coretex-A53和Qt的智能车载系统设计

随着5G时代的来临和人工智能等技术的不断成熟,智能车载系统行业迎来了飞速的发展。然而,目前市面上的智能车载系统功能较为单一,远远无法满足人们的需求。针对目前市面上智能车载系统的功能进行整合,设计出一种多功能智能车载系统。该设计基于Arm的Coretx-A53架构的GEC6818硬件平台,利用嵌入式Linux操作系统优秀的管理内核与外设功能,搭建了一个嵌入式系统的软硬件平台,通过Qt开发环境,设计智能车载系统的功能和GUI界面美化。该系统支持音乐播放、行车记录仪、倒车雷达、语言切换、天气状况、时间设置等功能,实现了集安全、休闲、娱乐、实用性强和可靠性高等多种优点于一体的现代化多功能智能车载系统。结果表明,该系统运行可靠、稳定,实现了预期功能,具备一定的实用价值。

面向MPSoC多核AMP架构的运行方案研究

本文针对Zynq UltraScale+MPSoC硬件平台,通过分析对比现有的非对称多处理架构方案,提出一种简洁的AMP运行方案,实现1个Cortex-A53核运行Linux系统,其他3个Cortex-A53核运行裸核系统功能。本文从分析多核启动机制入手,实现一种Linux用户态动态加载启动多核方案,设计多核监督模块解决多核异常问题,提高系统应用稳定性。测试结果表明,本方案实现的多核动态加载启动功能运行可靠,能够满足电力二次设备性能、实时控制的应用需求,有效提升系统设计的灵活性,具有较好的工程应用价值。

FreeRTOS任务运行时间统计方法分析与改进

针对Xilinx-SDK开发工具生成FreeRTOS支持包中未实现任务运行时间统计功能,分析了FreeRTOS预留任务运行时间统计接口与实现方法,指出了现有接口和方法刻度粗糙、未统计中断处理时间、未考虑计数溢出、需要额外配置定时中断,并提出一种改进方法,包括用64bit物理计时器替代定时中断、扩展计数值位宽、增加中断处理时间统计等。实验结果表明改进方法有效,可以全面真实地反映任务耗时情况。

基于深层卷积神经网络的智能导盲终端设计与应用

提出一种基于深层卷积神经网络的智能导盲终端系统的设计方案。针对卷积神经网络层数较深,计算资源消耗较高的缺点,使用两台搭建Linux系统的中央处理器进行并行计算处理,两个处理器分别用作网络计算和系统控制。其中采用基于Cortex-A53架构的RaspberryPI3作为网络计算加速单元,利用GPU加速深层卷积神经网络的计算,采用基于Cortex-A9架构的I.MX6Q为系统控制单元。硬件配置双目图像采集、GPS定位、4G通信、语音播报、实时求助六大核心功能模块。经系统实测表明,该智能导盲终端在复杂环境中能对常见障碍物的种类及当前场景、警示标志实现准确识别,还具有快速求助、报时、APP应用等多项辅助功能。系统主从结构的并行处理方式,能将深度学习框架直接搭建在前端运行,大大减少了系统反应时间,提高了实时使用效率。

一种基于灵活型H树的混合时钟树设计方法学

随着工艺节点不断演进,越来越多的功能模块被集成到更小的芯片尺寸中。然而,考虑到多工艺角下的工艺偏差等效应,传统的时钟树综合技术得到的时钟树结构将引入更多时序违反,从而限制了芯片性能的进一步提升。本文提出了一种基于Cadence公司灵活型H树的混合时钟设计方法学,以提高工艺抗敏感性,缩短总体时钟延迟时间,来缓解负面效应的影响。本文基于GlobalFoundries 7nm低功耗工艺库和ARM Cortex-A53 CPU核心进行了实验,结果表明该设计方法相比于传统CTS结果能显著提高时钟树质量。

64位处理器Cortex-A50系列大幅提升性能与低功耗技术优势

日前，ARM在全球3个地点（北京、硅谷和伦敦）同时发布首款64位ARMv8架构Cortex—A50系列处理器，率先推出的是Cortex-A53与Codex—A57处理器。发布会上ARM公司首席商务官Mikelnglis表示，这是ARM有史以来第一次在全球三个地点同时做重要的产品发布，同时这也是ARM有史以来第一次同时发布两个处理器产品，更值得一提的是这是ARM公司成立25周年来最重要的、也是第一个64位处理器产品。