● 在VR團隊(Snapdragon 845 + 4 Cams + IMU Invensense 6500):
■ 設計與實現CV-IMU fusion algorithm based on UKF:使用Python跟Matlab來模擬與驗證,之後使用C來實現到Snapdragon 845上
■ 設計與實現CV-IMU的內/外部參數的矯正演算法:使用L型方隔板加上機械手臂來同時校正相機間的內/外部參數,以及IMU(Gyro and Accelerometer)的內部參數和相機與IMU的外部參數
■ 設計與實現精確校正IMU的方法:使用Pytohn控制機械手臂,按照預先設計好的路徑來運動,藉此同時收集運動中的機械手臂、IMU的數據;透過這些數據來計算出IMU的內部參數
■ 移植IMU演算法到Qualcomm SLPI上:移植,並優化與加速
● 在SW Architecture團隊(ARM base MCU + BT/LE with RTOS):
■ 移植與優化device driver:介面有GPIO, I2C, I2S, ADC, DAC, SPI, UART, USB, PWM, DMA, Interrupt。周邊有:IMU(accelerometer, gyro, compass), Light sensor, Touch, Sensor-hub, Low battery
detection(ADC), NOR Flash(Wear leveling for 247 data)
■ 中間層框架的工作:與算法團隊微調計步器演算法。設計Sensor-Manager與247-Manager,Sensor-Manager負責控制外部的IMU,以在不同的使用情境下來最佳的設定IMU sensor和提供註冊的機制,讓註冊的APP可以非同步的收到IMU的資料;247-Manager負責運行計步器和計算卡洛里與運動類型的函示庫,和將每一分鐘的運動資料儲存到NOR FLASH上,並以checksum.來保證資料的正確性,與回應在手機上APP的資料請求。
■ 整體系統優化:排程優化,與功耗最佳化
■ 使用Python 來撰寫UART的測試工具,來對系統做壓力測試
■ 使用JTAG來分析系統發生例外錯誤時的情況