MulticoreWare

实例探究

先进无人机系统的嵌入式平台优化:激光雷达与电机控制的集成

May 13, 2026

客户

一家领先的无人机与机器人公司,致力于开发高性 能无人机平台,用于复杂或受限环境中的自主作业、工业检测及测绘。

问题陈述

随着无人机平台的演进,出现了两个主要挑战,这些挑战影响了系统的性能和可扩展性。

挑战 1:高速传感器集成

该无人机需要配备高速激光雷达模块以实现实时感知与导航。传感器的集成带来了硬件和软件兼容性方面的挑战。团队需要稳定的 90 FPS 帧率捕获、针对驱动程序适配的嵌入式 Linux 支持,以及可靠的设备树覆盖。这些能力对于在狭窄或动态环境中安全导航至关重要。

挑战 2:高级电机通信

该平台需要精确的多通道电机控制。PX4 固件更新启用了 DSHOT 协议和 3D 模式,而 STM32 固件则模拟了 VOXL IO 适配器功能,以实现多通道 ESC信号传输。这确保了电机响应迅速且无人机飞行性能稳定,支持在复杂的操作场景中进行敏捷机动。

解决方案概述

M30 传感器集成

  • 在嵌入式 Linux 构建中添加并配置了 M30 激光雷达驱动程序,以确保传感器可靠运行。
  • 配置了设备树叠加层,以保持向导航系统传输帧数据的连续性。
  • 实现了稳定的 90 FPS 帧捕获,为实时自主导航提供输入感知流水线。
  • 优化处理,以维持整体平台效率.

DSHOT 电机通信功能实现

  • 更新了 PX4 固件,以支持 DSHOT 协议和 3D 模 式。
  • 开发了 STM32 固件,用于模拟 VOXL IO 适配器 功能,从而实现精确的多通道电调控制。.
  • 优化了固件与平台的集成,确保飞行稳定且响应 灵敏。.
  • 验证了端到端的电机运行,以支持无人机安全、 敏捷的机动操作。.

业务影响

该解决方案使该公司能够在复杂环境中提升实时感知和导航能力。电机响应速度和飞行稳定性均得到改善,同时平台架构得以简化,减少了对额外I/O硬件的依赖。这些改进共同打造了一个可扩展且可靠的无人机平台,为下一代自主和工业运营提供了支持。

核心能力与成果

  • 嵌入式系统优化: 对软硬件进行调优,以实现高性能和最低延迟,确保无人机可靠运行。
  • 高速传感器集成 提供实时感知能力,实现狭窄或动态空间内的精准导航。
  • 多通道电机控制: 确保电机运行精准灵敏,保障无人机飞行稳定。
  • 可扩展平台架构: 简化的系统设计为未来无人机升级提供支持。
  • 协同工程: 与客户的紧密合作确保了顺畅的集成与持续的验证

结论

该无人机平台实现了增强的感知能力和精准的飞行控制,MCW 通过嵌入式软件、传感器处理、电机控制和计算优化,为其提供了可靠且响应迅速的操作支持。

MCW 拥有端到端的嵌入式系统专业知识,涵盖传感器信号处理、嵌入式软件、实时感知算法以及高性能计算优化,助力平台在移动出行和交通运输应用中实现智能、自主和可扩展的功能。

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优化 Android 应用在远程 GPU 渲染平台上的性能

客户 该客户是一家专注于GPU虚拟化中间件的技术公司,其产品能够将独立计算单元聚合到共享资源池中,并通过标准网络基础设施进行远程访问。他们的平台旨在帮助企业和汽车开发团队将图形密集型计算工作负载卸载到集中式或分布式GPU基础设施。 问题陈述 随着图形密集型Android应用程序越来越多地利用远程GPU基础设施,在分布式环境中保持接近原生体验的 UI 响应性和渲染性能成为一项重大挑战。通过该平台在基于远程服务器-客户端的架构上运行Android Automotive应用程序引入了性能瓶颈,对渲染效率和最终用户体验产生了负面影响。 客户观察到,与原生Android执行相比,通过该平台执行Android模拟器工作负载时,帧速率降低,渲染延迟增加。远程渲染管线在帧生成、同步和呈现过程中引入了延迟,导致UI响应速度下降,交互体验下降。 该平台面临以下几个关键挑战: 在远程渲染环境下,Android Automotive 模拟器执行时帧率低 由于渲染管线和同步瓶颈,导致每帧延迟增加 在非原生 Vulkan 路径中,由 Mesa 转译引入的额外开销导致渲染效率低下 Vulkan 的阻塞式等待机制影响帧调度和渲染吞吐量 远程执行期间,对 GPU 及渲染管线层级性能瓶颈的可观测性有限 为了应对这些挑战,客户需要一个结构化的优化框架来对性能进行基准测试,识别渲染瓶颈,并提升整个平台的帧传输与交付效率。 解决方案概述 MulticoreWare 开展了一项全面的性能优化计划,旨在提升客户平台上 Android 模拟器的运行性能。该计划首先对 Android 应用的性能与原生 Android 应用的性能进行基准测试,以建立帧率(FPS)和延迟的性能基线。 MulticoreWare 利用先进的性能分析工具,对渲染管线进行了端到端的分析,以识别帧生成、同步与显示过程中的瓶颈。基于这些发现,团队对渲染栈实施了针对性的优化,从而降低帧延迟并提高吞吐量。 该解决方案的主要功能包括: 基于队列的帧呈现机制 实现了将帧接收与渲染解耦的带缓存的解耦帧呈现机制,从而减少等待时间和延迟瓶颈。 工作负载感知超时优化 在 Mesa 中用基于计算公式的超时机制替换了无限 Vulkan 等待,提高了同步效率并减少了渲染停顿。 启用原生 Vulkan 渲染能力 启用了 Android 模拟器 Vulkan 模式所需的缺失 Vulkan 功能,绕过了 Mesa  … Read more

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