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贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
M.Tech 课程嵌入式系统和技术...
项目成果： PO1：能够独立开展研究/调查和开发工作以解决实际问题。 PO2：能够撰写和提交实质性技术报告/文档 PO3：学生应该能够根据课程的专业化展示对该领域的一定程度的掌握。掌握程度应高于相应学士课程的要求。 项目具体成果： PSO1：使用嵌入式技术为工业领域的实时工程问题提供合适的解决方案。 PSO2：探索嵌入式系统领域的研究问题并提供优化的解决方案。 项目教育目标： PEO1：能够定义、分析、调查和解决嵌入式系统设计中的问题。 PEO2：传授全球就业和创业所需的嵌入式系统专业知识。 PEO3：培养有效的沟通技巧，进行研究，终身学习并解决社会问题。
迈向嵌入式边缘 AI 实现...
在实验室模拟中，结合使用声音和图像来检测传送带的纵向撕裂，准确率达到 86.7% [11]。从传送带获取的图像经过滤波、二值化、提取和比特计数等处理，以确定是否存在撕裂。同时，麦克风阵列捕获传送带产生的噪声，并使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 和高斯混合模型 - 通用背景模型 (GMM-UBM) 对其进行处理。此处理可识别传送带上撕裂的可能特征。音频和视频识别相结合，可得出传送带有无撕裂的结果。
M.Tech 课程嵌入式系统和技术...
项目成果： PO1：能够独立开展研究/调查和开发工作来解决实际问题。 PO2：能够撰写和提交实质性技术报告/文档 PO3：学生应能够根据课程的专业化程度展示对该领域的一定程度的掌握。掌握程度应高于相应学士课程的要求。 项目具体成果： PSO1：使用嵌入式技术为工业领域的实时工程问题提供合适的解决方案。 PSO2：探索嵌入式系统领域的研究问题并提供优化的解决方案。 项目教育目标： PEO1：能够定义、分析、调查和解决嵌入式系统设计中的问题。 PEO2：传授全球就业和创业所需的嵌入式系统专业知识。 PEO3：培养有效的沟通技巧，进行研究、终身学习和解决社会问题。
嵌入式系统研究与教育面临的挑战
� 不要只考虑成本或性能——要考虑您能得到多少：• 1 美元的芯片（仅片上内存）——大部分市场• 10 美元的芯片（带有一个 RAM/ROM 组合芯片）——大部分市场• 100 美元的芯片（带有 DRAM + 1 个启动闪存芯片）——一小部分市场
嵌入式设备的 EMB3D™ 威胁模型
我们国家关键基础设施的安全取决于嵌入式设备，而这些设备往往缺乏足够的安全控制或未经过足够的漏洞测试。这些问题的普遍性从 CISA ICS 公告中可见一斑，1 迄今为止，该公告已针对 ICS 设备和软件发布了 2,459 条警报，其中 1,243 条的通用漏洞评分系统 (CVSS) 严重程度至少为中等。2 此外，白宫工业控制系统网络安全 (ICS) 备忘录和 CISA 安全设计和默认重点 3,4 等举措都表明需要改进关键基础设施和相关设备的安全。尽管做出了这些努力，但对于嵌入式设备面临的威胁以及哪些安全机制或功能可以缓解这些威胁，人们的理解仍然存在不一致。
人工智能的设计、验证和嵌入式部署
当无法直接测量目标信号或物理传感器增加过多成本和设计复杂性时，虚拟传感器（也称为软传感器）建模是一种模仿物理传感器行为的强大技术。在为电气化系统开发电池管理系统 (BMS) 时，获得准确的电池充电状态 (SOC) 值是一个关键的设计元素，而直接测量 SOC 是一项挑战。人工智能 (AI) 技术可以作为卡尔曼滤波器和其他知名技术的替代或补充。但是，必须使用整个系统的其他部分验证和测试 AI 模型，以确保运行的可靠性和安全性。在部署到资源受限的嵌入式设备上时，AI 模型还应满足计算要求。
Eurotech PC/104 嵌入式主板
• 标准和扩展温度 +25 至 +70 ˚ C 或 -40 至 +85 ˚ C • 致力于符合 EN50155、MIL-STD-461/1275/704/810 • 通过资格测试扩展温度范围 (ETR) • 专为大规模生产和自动测试而设计的产品 • 设计和生产支持较长的产品使用寿命 • 广泛使用 SMD 技术，无插座或 SODIMM RAM • 结构散热支持高性能 CPU • 无风扇设计 - 模块和系统 • 高外设集成度 - 最少的电路板数量 • 专用接口模块，可实现最佳 EMI、滤波和保护
嵌入式数据表示 - Yvonne Jansen
摘要 —我们介绍嵌入式数据表示，即使用与数据所指的物理空间、对象和实体深度集成的数据的视觉和物理表示。轻量级无线显示器、混合现实硬件和自动驾驶汽车等技术使得在上下文中显示数据变得越来越容易。虽然研究人员和艺术家已经开始创建嵌入式数据表示，但描述和比较这些方法所需的优势、权衡，甚至语言仍未被探索。在本文中，我们形式化了物理数据指称的概念——数据对应的现实世界实体和空间——并研究指称与其数据的视觉和物理表示之间的关系。我们区分了情境表示（显示靠近数据指称的数据）和嵌入式表示（显示数据以使其在空间上与数据指称相重合）。通过借鉴可视化、普适计算和艺术中的例子，我们探讨了空间间接、尺度和交互在嵌入式表示中的作用。我们还研究了非情境化、情境化和嵌入式数据显示之间的权衡，包括可视化和物理化。根据我们的观察，我们发现了嵌入式数据表示的各种设计挑战，并提出了未来研究和应用的机会。
