基于FPGA的机器人视觉与运动协同控制系统项目：在机器人应用中，视觉与运动的协同控制是实现复杂任务的关键。我们开展的基于FPGA的机器人视觉与运动协同控制系统定制项目，通过将视觉处理与运动控制紧密结合，提升机器人的智能化水平。在视觉方面，利用高分辨率摄像头采集环境图像，FPGA内部构建的视觉处理模块能够快速进行目标识别、定位和跟踪等操作。将视觉信息与机器人的运动控制系统进行实时交互，机器人可根据视觉反馈精确调整自身的运动轨迹，实现对目标物体的抓取、搬运等任务。在运动控制部分，FPGA对电机的转速、扭矩等进行精细控制，确保机器人运动的平稳性和准确性。该系统可应用于工业机器人、服务机器人、物流仓储机器人等多种场景，提升机器人的工作效率和作业精度，推动机器人在更多领域的广泛应用。 定制 FPGA 的工业自动化控制逻辑，优化工业生产流程。XilinxFPGA定制项目加速卡
在汽车电子领域，FPGA定制项目有着重要的应用。以汽车自动驾驶辅助系统为例，FPGA可在其中承担多种关键功能。在环境感知方面，FPGA能够处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据。比如，对摄像头采集的图像数据进行实时处理，实现对道路、车辆、行人等目标的识别。其并行处理能力使得图像识别算法能够运行，满足自动驾驶系统对实时性的严格要求。在车辆部分，FPGA可根据感知系统传来的数据，结合预设的策略，生成精确的信号，对汽车的转向、制动、加速等进行精细管控。而且，由于汽车电子系统需具备高可靠性和稳定性，FPGA定制设计可通过冗余设计、故障检测与容错技术等手段，确保在各种复杂工况下系统都能正常工作。通过在汽车电子中应用FPGA定制项目，提升了汽车的智能化水平和行驶安全性，为未来智能网联汽车的发展提供了有力支撑。 智能FPGA定制项目定制数控机床控制的 FPGA 定制，提高加工精度与生产效率。
随着高清视频在各个领域的广泛应用，对视频处理的实时性和高效性提出了更高要求。在此次FPGA定制项目中，我们专注于高清视频处理解决方案。针对高清电视（HDTV）和超高清电视（UHDTV），利用FPGA实现了视频信号的格式转换、图像增强和高效视频解码。在视频解码方面，我们对、解码优化。通过在FPGA中设计解码电路，将原本由CPU承担的繁重解码任务卸载到FPGA上，**减轻了CPU的负担，实现了流畅的视频播放。经测试，在处理4K超高清视频时，采用我们定制的FPGA方案，视频播放帧率稳定在60fps以上，且画面无卡顿、花屏现象，有效提升了视频观看体验。
UCB-BARFPGA-Zynq项目的定制化拓展应用UCB-BARFPGA-Zynq项目为我们的定制化开发提供了良好的基础。该项目基于Xilinx的ZynqSoC，集成了软件可编程性与硬件并行处理能力。在我们的定制项目中，对其进行了深度拓展应用。在嵌入式系统设计领域，利用ZynqSoC中ARMCortex-A9双核处理器和可编程逻辑（PL）的协同工作能力，对系统的性能和功耗进行优化。例如，在一个工业监控系统中，将数据采集和初步处理的任务交给PL部分，利用其并行处理优势获取数据；而将数据的分析、存储以及与上位机的通信任务交给ARM处理器，通过合理的任务分配，系统的整体响应速度提高了50%，同时功耗降低了30%。在人工智能和机器学习方面，通过在FPGA的PL部分构建的神经网络硬件，加速数据处理速度。以图像识别任务为例，定制的FPGA模块能够在短时间内对大量图像数据进行特征提取和分类，与传统的CPU处理方式相比，处理速度提升了10倍以上，提高了图像识别系统的实时性和准确性，为相关领域的应用提供了强大的硬件支持。 定制 FPGA 的智能照明节能控制系统，根据环境光自动调光。
在航空航天领域，对设备的可靠性和实时性要求极高。我们参与的这个FPGA定制项目应用于卫星通信与数据处理系统。在卫星上，FPGA承担着信号处理和数据管理的关键任务。一方面，我们利用FPGA实现了高速数据的调制和解调，将卫星采集到的大量地球观测数据，如气象数据、地球资源数据等，进行高效编码调制后发送回地面站，同时准确解调地面站发送的控制指令。另一方面，鉴于卫星存储资源有限，我们在FPGA中设计了数据预处理和压缩算法，对采集到的数据进行筛选和压缩，节省了存储空间，提高了数据传输效率。经实际卫星在轨测试，采用我们定制的FPGA方案后，数据传输成功率达到了，有效保障了卫星任务的顺利进行。 VR/AR 设备的 FPGA 定制，让虚拟场景渲染更流畅，交互更自然。XilinxFPGA定制项目芯片
铁路信号控制的 FPGA 定制，保障列车运行安全与高效。XilinxFPGA定制项目加速卡
基于FPGA的智能小车定制项目的功能深化与优化基于FPGA的智能小车具有广阔的应用前景和可拓展性。在本次定制项目中，对智能小车的功能进行了深化与优化。在原有的蓝牙遥控、语音指令识别、红外寻迹与超声波避障等功能基础上，增加了视觉识别功能。利用FPGA的并行处理能力，集成了图像传感器和相应的图像处理算法。通过对采集到的图像进行实时分析，智能小车能够识别出特定的目标物体，如交通标志、障碍物等。例如，当识别到前方有停车标志时，小车能够自动减速停车；当检测到特定颜色的物体时，能够主动驶向该物体。经过实际测试，视觉识别功能的准确率达到了90%以上。同时，对小车的动力系统进行了优化。采用电机驱动模块，提高了电机的响应速度和扭矩输出。通过对PWM（脉冲宽度调制）算法的改进，实现了对电机转速的更精确，使小车在行驶过程中更加平稳，加减速更加顺畅。此外，还对小车的电源管理系统进行了优化，采用低功耗设计，延长了电池续航时间，使小车能够在一次充电后运行更长时间，进一步提升了智能小车的实用性和功能性。 XilinxFPGA定制项目加速卡
