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FINAL EOSS-bibop-zephyr-port.pdf

上传人: 2*** 编号:144825 2023-10-28 52页 3.81MB

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本文介绍了将一款AI驱动的可穿戴健康监测设备移植到开源硬件Zephyr上的项目。项目由Szymon Duchniewicz和Jakub Duchniewicz共同领导,他们分别在Tietoevry和Avanade工作。原项目使用Arduino Nano 33 IoT,在AWS Lambda中进行云端机器学习推理,但新项目迁移到了QuickLogic QTPlus硬件上,运行EOS S3 SoC,该SoC集成了eFPGA和Arm Cortex M4 MCU,支持TensorFlow Lite模型。 关键点包括: 1. 项目目标:将AI驱动的健康监测设备移植到Zephyr RTOS上。 2. 遇到的挑战:包括初始板子无法刷写,OpenOCD和Zephyr的I2C支持问题,以及eFPGA、SM和FFE的配置。 3. 解决方案:通过阅读QuickLogic的QORC SDK代码和AntMicro的工作,添加了I2C和Wishbone总线支持,修改了Zephyr代码以支持EOS S3。 4. AI部署:由于eFPGA能力有限,选择在Cortex M4上运行TFLite模型,通过TFLite将模型量化后部署在MCU上。 5. 成果:成功展示了运行在MAX30102传感器和SSD1306显示屏上的原型,并计划将成果开源。 项目展示了Zephyr RTOS与TFLite的顺利集成,为未来的工作奠定了基础,并期望在开源社区进一步推进和完善。
"如何在Zephyr RTOS中添加I2C驱动?" "如何将AI模型部署到QuickLogic EOS S3?" "如何在开源硬件上实现可穿戴健康监测器?"
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