工业控制
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基于RT Spark 1 STM32F407XX的函数发生器，利用DMA和DAC合成方波、斜坡波和正弦波
本项目是我们课程BCA143：裸机编程的第9次实验。在本次实验中，我们的目标是编写一个基于STM32F407XX的裸机RT Spark程序，该程序将PA4引脚上的DAC组件用于生成信号，并通过DMA(直接内存访问)对DAC进行数据传输。我们需要生成方波、斜坡波和正弦波信号，并在示波器上观察其波形。
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使用 WeMos D1 Mini 升级红外控制的窗户清洁机器人，添加 Wi-Fi、MQTT 和 Home Assistant 集成功能
当机器人在室内运行时，对指令的响应相当良好，但仍需保持在遥控器的直接视线范围内。然而，当机器人清洁窗户外部时，接收指令就会变得相当困难。有时我不得不站在玻璃旁边，反复按按钮，机器人才会做出反应。
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如何将AgileX双臂Nero集成到Isaac Lab中，以实现快速的强化学习训练
机器人操作仍然是具身人工智能领域最重要的研究方向之一。尽管传统的基于运动学的控制器能够实现稳定的运动执行，但在需要适应性的非结构化环境中，它们往往难以应对。
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如何从零开始在STM32F411CEU6上配置一个通用定时器
引言：生成脉宽调制(PWM)信号是嵌入式系统中最基本的需求之一，无论您是在驱动舵机、调光LED，还是控制电机驱动器。尽管高层抽象层(如HAL或Arduino)可以通过一行代码实现PWM信号，但这些层会掩盖底层的硅片逻辑。
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构建一款低功耗的边缘AI/物联网开发服务器
ZimaBoard 2 是一款基于 Intel N150 处理器的单板服务器/迷你电脑，配备 4 个主频为 3.60 GHz 的 CPU 核心、8GB 或 16GB 内存以及 32GB 或 64GB 内置 eMMC 存储。在连接性方面，它拥有两个 2.5G 以太网端口、两个 USB 3.1 端口、一个支持 4K 的 Mini-DisplayPort 端口、两个 SATA 端口以及一个 PCIe 3.0 扩展插槽。
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设计制作一个可穿戴声纳训练设备
我的项目提出一个问题：技术能否开启新的感知现实，而不成为我们获取这些现实所依赖的工具?如果可以，可穿戴设备是否有助于人类掌握回声定位能力，使其成为一种永久且独立于设备的技能?为回答这个问题，我开发了ECHO V1——一款类似回声定位训练轮的可穿戴设备，从设计之初就旨在不断扩展其功能。
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使用 Buildroot 为 Pi Zero W 构建了一个极简的 Linux 内核
本项目的目标是使用 Buildroot 为树莓派 Zero W 开发一个定制的嵌入式 Linux 发行版。系统设计仅包含应用程序所需的基本组件，例如 Wi-Fi 连接、SSH 和 SCP 访问、I2C 支持以及 Python。系统还集成了 SSD1306 OLED 显示屏，用于构建菜单式仪表板，可显示系统信息和网络状态。
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设计一种可穿戴设备，能将身体运动转化为可用的能量
为了制作这个装置，我设计了四个电磁发电机，每个都由一个铜线圈和内部的可移动磁铁组成。为了制作每个线圈，我将铜丝大约缠绕一千圈在管状结构上，形成能够通过磁铁运动产生电能的线圈。这四个线圈被集成到T恤的袖子中，每只手臂各两个，以利用人们在跳舞和身体活动时产生的自然动作。
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设计一个自主机器人，利用红外传感器检测桌边，并改变方向以避免跌倒
避障机器人展示了如何利用简单的传感器帮助机器人做出决策并安全地导航。通过这个项目，学习者能够亲身体验传感器、电机控制以及自主机器人基础知识。
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如何在ESP32C3 开发板上使用 Arduino IDE 集成程序
Espressif 生产用于温控器和钻孔控制器等工业产品的微控制器芯片。该电路板搭载 ESP-32-C3 芯片，并内置 0.42 英寸 LCD 显示屏，仅支持单色显示，可打印信息到屏幕上，也可像普通 Arduino 板一样使用。
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如何使用MemryX MX3进行独立功率测量
INA228在三次运行中报告了多种数值。与其它厂商的电源大多保持稳定的情况不同，MX3的电源读数持续上升。第一次运行时达到约11.0 W，第二次约为11.4 W，第三次约为12.1 W。这种上升很可能是因为每次运行期间芯片上的温度读数分别升至约65°C、70°C，随后达到约90°C。
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如何为自定义的Zynq板创建无需BSP的嵌入式Linux系统
meta-xilinx 生成的默认 boot.scr 使用了 bootm 命令，该命令需要一个 FIT 图像(image.ub)或 uImage。由于我们已将 Yocto 配置为构建 zImage，U-Boot 能够加载它，但不知道如何执行(zImage 需要 bootz 命令)。
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利用RV1126B构建一个看门狗
EASY-EAI编译环境是一款由广州灵眸科技自主研发的在线编译环境(开发板在线)，建立了PC端与板卡端实时同步的映射关系，保障PC端进行交叉编译时能实时链接开发板的依赖库。具有以下优点：
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设计一个带眼睛、耳朵和大脑桌面机械臂
你在网上看到的大多数“AI机器人”演示，其实都是把所有数据悄悄发送到某个云端GPU。这些机器人看起来很炫酷，但只要拔掉网线，它们就会彻底崩溃。我想知道：一个小小的桌面机械臂，真的能理解语音指令、看清桌面上的东西并抓取物品吗?而且完全不需要连接网络?
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使用RK3576 + Hailo-8构建一个强大的边缘 AI 视觉平台
边缘AI设备通常受限于其内置的计算能力。Seeed Studio reComputer RK3576搭载了Rockchip的RK3576处理器，配备了一颗性能不错的6 TOPS NPU。然而，在运行YOLOv11n进行视频目标检测时，其性能仅为约2.3 FPS，远不足以满足实时应用的需求。
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