采用NXP FRDM-MCXN947的Smart Edge ML:該項目將機器學習功能延伸至邊緣設備,通過將計算轉移到本地設備,以解決延遲、隱私和帶寬問題,實現實時洞察。該項目采用NXP的MCX N系列FRDM開發(fā)板,這是一款具有成本效益、緊湊且可擴展的開發(fā)板,由MCUXpresso支持,可提供快速原型開發(fā)平臺。
掌握多軸機器人:該項目指導用戶使用AMD的Kria KR260機器人入門套件完成機械臂的配置與控制。KR260套件專為機器人和機器視覺而設計,適用于工廠自動化、通信、控制和視覺任務。
鄰里互助:該項目探討如何利用許多消費者已經擁有的產品(如Amazon Echo和Ring),在家門之外提供和擴展低帶寬、遠距無線網絡,為智能家居和智慧社區(qū)概念帶來變革。該項目使用Silicon Labs的Amazon Sidewalk專業(yè)套件,其已針對Amazon Sidewalk固件進行預先編程,并在Amazon Web Services (AWS) 上預先完成了注冊,可在幾分鐘內快速安全地與用戶連接。
利用飛行時間 (ToF) 傳感器增強現實世界的應用:該項目探索使用ToF傳感器快速、精確地測量距離,從而更好地實現機器人、增強現實和汽車等領域的功能。該項目使用ams OSRAM的TMF8821-SHIELD傳感器開發(fā)板,這是一個兼容Arduino的平臺,用于評估TMF8821多區(qū)域dToF傳感器。這款開發(fā)板設計用于和各種MCU硬件平臺配合使用。此外,該項目還采用了NXP的LPCXpresso55S69開發(fā)板,該板由MCUXpresso工具套件提供全面支持,可實現快速開發(fā)和配置。
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