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rtos_llm_opt/02-项目框架/02-项目框架2-面向AI的实时控制基础系统研究/20-子课题A-面向MCU的静态智能控制基础系统

子课题A:面向MCU的静态智能控制基础系统

本目录按“研究定义—技术框架—实验验证—实施管理—合作成果”分层管理,目标是把MCU研究方向落到现有RK3588、4×V100、SylixOS/RealEvo及后续控制端板卡上。

一句话定位

把轻量智能模型转换为具有固定资源上限、固定执行窗口和明确故障处理方式的实时任务,并在部署前判断其能否安全进入SylixOS控制系统。

目录结构

子课题A
├─ 00-总览与定位       研究对象、边界、问题和适用场景
├─ 10-技术框架         总体技术路线与六步离线联合编排
├─ 20-实验与验证       实验设计、冻结单和运行记录模板
├─ 30-实施管理         设备路线图、工作包和两周计划
├─ 40-合作与成果       翼辉合作、技术确认和成果组织
└─ README.md           总导航

分层入口

00-总览与定位

10-技术框架

20-实验与验证

30-实施管理

40-合作与成果

推荐阅读路线

理解研究框架

00-总览与定位 → 10-技术框架 → 20-实验与验证/00-实验设计与验证方法.md

立即启动项目

30-实施管理/01-两周执行计划与验收清单.md → 40-合作与成果/01-翼辉技术确认会议提纲.md → 20-实验与验证/01-首个实验冻结说明.md

执行正式实验

20-实验与验证/02-硬件软件版本清单模板.md → 20-实验与验证/03-实验运行记录模板.md

当前设备边界

  • RK3588是控制端SoC方法原型,不是真正MCU;
  • 4×V100用于模型训练、量化和离线工具;
  • RK3568/RK3576用于控制端收缩和跨BSP验证;
  • 严格MCU结论需要真正MCU实验板及对应BSP/运行时。

当前最小可行实验

  • 平台:RK3588工业盒;
  • 系统:SylixOS;
  • 控制任务:1 ms周期任务与GPIO/CAN回环;
  • AI任务:INT8 1D CNN状态识别;
  • 机制:静态Arena、固定优先级、有界队列、超时和规则兜底;
  • 目标:验证静态联合编排能否在AI负载下维持控制边界。

备份说明

本目录重组前的快照位于同级目录:90-备份-子课题A-重组前-20260924。备份仅用于回溯,不参与当前阅读和实验流程。