1.实战Arthas：常见命令与最佳实践
2.物联网+车联网实验箱 物联网实验室建设设备
3.煤矿风险监测预警系统真的火焰火焰有效吗？
4.ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer
5.项目练手 | 全国大学生嵌入式大赛华为海思赛道嵌入式物联网应用方向（含文档及源码）
实战Arthas：常见命令与最佳实践
本文深入介绍实战 Arthas 的常见命令与最佳实践，帮助开发者更高效地进行 Java 应用程序的检测检测诊断和调优。推荐关注 Arthas 官方文档与 Arthas Idea 插件，源码源码以加速学习与问题排查。火焰火焰以下是检测检测常用命令详解与使用技巧：
类命令：getstatic 用于查看类的静态属性，推荐使用 ognl 命令以获取更灵活的源码源码侯捷 stl 源码剖析交互方式。
jad 命令反编译指定已加载类的火焰火焰源码，适用于快速验证代码是检测检测否生效。retransform 命令则用于加载外部 .class 文件，源码源码重新编译已有类，火焰火焰但需谨慎使用，检测检测以免影响程序稳定性。源码源码
监测排查命令包括：monitor 实现方法执行监控，火焰火焰stack 输出当前方法调用路径，检测检测thread 显示当前线程信息，源码源码trace 显示方法内部调用路径及耗时，trace 命令尤其适用于性能问题定位，而 tt 命令则记录方法调用的详细信息。
JVM 监控命令有：heapdump 生成堆转储文件，jfr 集成 Java Flight Recorder 收集诊断数据，memory 查看 JVM 内存信息，dashboard 实时显示系统数据，classloader 列出所有 classloader 信息，logger 查看 logger 信息，sc 查看已加载类，mbean 显示 MBean 信息，profiler 生成应用热点火焰图，vmoption 查看和更新 VM 参数，vmtool 利用 JVMTI 接口实现内存对象查询和强制 GC。
特殊命令中，-v 用于查看匹配表达式的执行结果，ognl 命令灵活执行 OGNL 表达式，options 为全局开关，help 查看命令帮助，history 列出命令历史，cls 清屏，quit 退出 Arthas。
快捷键及实用功能：使用 OGNL 语言简化表达式过滤，支持管道命令进行进一步筛选，后台异步执行检测命令，实现问题排查的灵活性。
Arthas 强大的功能和灵活性为开发者提供了强大的工具，帮助提高诊断和调优效率。探索更多 Arthas 的用法与功能，将有助于提升开发工作的便利性和效率。
物联网+车联网实验箱 物联网实验室建设设备
实验箱箱体外观尺寸：**（mm），采用铝合金楔形结构设计。
物联网实验平台与箱体结构相同，尺寸**（mm），也采用铝合金楔形结构。平台采用一体式供电结构，实验过程仅需连接一根电源线和数据线。
教学模式革新，采用磁吸积木式，模块间可叠罗汉式组装，支持多层模块叠加，无需额外数据线与电源线连接。
提供5V供电接口（Type-C）、以太网接口、双路USB接口、J-link下载器接口、CC-Debugger下载器接口、RS/RS串口。J-link下载器与CC-Debugger下载器集成于平台内部，下载程序时只需吸附到对应端口即可，无需接线。
内置USB串口服务设备，通过1路USB虚拟出多路串口，svm opencv源码最多可扩展8路串口接口，包含普通TTL串口4路与串口4路。
实验平台配备8个通用实验模块插槽，每个插槽集成路接触点，用于模块间数据通讯与供电，且具备防短路功能，最多支持8个模块联动实验。
平台集成多种功能键，如选择键、ZigBee仿真器复位键、J-Link仿真器启动键与虚拟仪器启动键，便于切换与使用不同功能。内部还原功能模块可快速恢复出厂设置。
提供3.3V/5V供电底板，为上层模块持续供电。
嵌入式STM处理器采用STMF，内核为位的Cortex™-M3 CPU，最高工作频率MHz，存储器包括K至K字节的闪存、6K至K字节的SRAM，支持USB、CAN、6个定时器、2个ADC与6个通信接口。
支持USB、CAN、6个定时器、2个ADC与6个通信接口。提供选择端、BOOT0接口，内置1个复位键。程序下载方式为实验平台内部下载，无需外部接线，带有电源保护电路。
ZigBee无线通信模块采用CCF主芯片，内置单片机及无线收发器，支持-信道更改，点播、组播、广播数据通信，自动组网及网络自愈功能。支持-bps多种速率，工作在2.4GHz无线频率，遵循ZigBee/PRO无线协议，使用UART通讯接口。无障碍传输距离可达米，可通过跳线切换通讯线路。
Wifi无线通信模块集成MAC、基频芯片与射频收发单元，支持WiFi@2.4GHz.b/g/n标准，WEP/WPA-PSK/WPA2-PSK安全模式。支持AP、STA、AP+STA工作模式，提供串口转无线TCP/UDP传输功能，支持TCP/UDPClient注册包机制，集成快速联网配置与AT+指令集配置。具有串口切换功能，通过跳线切换通讯线路。能够通过WiFi无线节点将传感器数据传入云端。
UHF超高频模块工作在MHz频率，最大读卡距离可达M，采用陶瓷天线，增益DBi，最大功率W。使用超高频RFID专用芯片与先进DSP技术，支持EPCC1/GEN2/ISO-6C与ISO -6B多协议，system函数 源码软件可调输出功率dBm~dBm，全面支持国际常用超高频RFID标准。
LF低频模块工作频率为Khz-.2KHz，采用非接触式IC卡读写器设计，读卡速度快，最大读写距离可达CM，符合ISO/标准，支持TK、GK、EM及其兼容芯片，支持TEMIC 、ATA、ATA，支持hitag-s，EM、EM、EM。
空气温湿度传感器采用DHT，温度检测范围0-度，精确到0.5℃，湿度检测范围%RH-%RH，精确到2%RH，支持电容型湿度传感实验，提供湿度值脉冲信号输出，输出形式为数字量。
光照度传感器采用ROHM原装BHFVI芯片，输出形式为数字量与模拟量，使用LM电压比较器工作稳定，光照度范围0-lx，内置bitAD转换器，直接数字输出，提供高精度测定，接近视觉灵敏度的分光特性。
人体红外传感器采用SR感应传感器，感应距离可达0-5M，支持红外对射与红外漫反射传感实验，提供模拟量信号输出。
气体传感器采用MQ系列半导体气敏元件，支持1路数字量输出与1路模拟量AD输出，灵敏度可调，检测浓度范围-ppm。
火焰传感器探测角度为°，检测波长nm-nm，输出形式为开关量，支持灵敏度调整。
红外对射传感器采用H直射型光电传感器，槽宽mm，使用LM电压比较器工作稳定，具有信号输出指示灯，输出形式为开关量。
限位器执行器采用工业生产的机械限位器，触发后可选择高电平或低电平输出形式，提供双路限位器，支持外接设备控制，提供NO、COM、NC三路输出端。
双路继电器执行器采用5V控制继电器，实现双路控制开关，继电器规格为3A-VAC、3A-VDC，提供NO、COM、NC三路输出端与双路指示灯，显示继电器状态。
舵机执行器采用单路舵机控制器，实现云台自由转动，windows内核 源码工作扭矩1.6kg/cm，转动速度为0.-0.秒/°，通过PMW信号传输，舵机运转角度0-°，可通过编程实现自由运转。
风扇模块提供1路直流风扇，支持单片机和外接电路两种控制方式，工作电流0.-0.A，转速RPM，风量2.CFM，可通过编程实现开关控制。
语音播报模块提供3W/4Ω语音播报喇叭，支持MP3、WAV解码格式，支持采样率（Khz）8/.///.///.1/，板载Mbit（4MByte）flash存储，可通过USB连接更新音频文件。
LED红绿灯模块工作电压为5V，提供红黄绿3路LED灯，与智能小车配合使用，可实现模拟红绿灯功能。集成数码管，实时显示红绿灯倒计时。通过编程可实现灯光顺序、时间控制及倒计时等功能。
智能小车采用4个独立的减速电机控制，型号GA-N，额定负载g.cm，板载7.4V大容量锂电池，电池容量 mA，带有电源开关与电池保护功能，集成电量显示模组，实时显示电池电量。提供路弹性插针接触点，支持磁吸连接方式与不同模块连接，实现不同功能。提供小车处理器模块，采用STMFC8T6处理器，可与小车主板磁吸连接。提供三种运动模式硬件，通过与集成的ACC智能寻迹接口和磁吸接触点进行连接，实现红外避障自动驾驶、红外巡线自动驾驶及磁性巡线自动驾驶。
智能小车处理器模块采用STMFC8T6处理器，支持程序下载与修改，可进行二次开发。提供选择端与BOOT0插针，1路复位按键与TX1、RX1、TX3、RX3四路数据收发指示灯。
自动驾驶碰撞预警传感器采用模块化设计，支持磁吸连接与智能小车拆卸，提供4路独立红外收发探头，可从4个不同方向进行避障，减少死角，灵敏度可通过电位器调整，水平方向感应距离为2-cm。左右双路避障指示灯亮起时，小车反向转动。使用LM电压比较器工作稳定。
自动驾驶磁性巡线传感器同样采用模块化设计，支持磁吸连接与智能小车拆卸，提供4路独立TCRT光电传感器模组，探测面积更大，保障循迹行驶，灵敏度通过电位器调整，店铺系统源码距地面感应距离为1mm-8mm。每个传感器对应1路状态指示灯，当被触发时熄灭。
自动驾驶红外巡线传感器采用模块化设计，支持磁吸连接与智能小车拆卸，提供4路独立电感元件与1路电位调节器，可调节电磁感应灵敏度，电感容量为uH。提供3路独立红外收发探头与1路电位调节器，调节红外感应距离。提供6路传感器状态指示灯，实时显示触发状态。
AI摄像识别模块采用人工智能AI核心模组，内置常用算法模型，支持个GPIO与个专用IO接口。提供2.4寸LCD显示屏与1路万高清摄像头模组，支持最大*分辨率。可拓展TF卡，通过编程实现车牌识别、实时画面显示及图像识别等功能。
公有云平台支持多种通讯方式，如5G（NB-IOT）、4G、GPRS、Lora、WiFi，将教学传感器模块接入云端，实现对工业生产环境数据全面监控。采用Modbus协议，可将工业级别传感器移植到教学实践，并提供源代码，帮助学生与社会接轨。支持多种设备无线模块，将传感器数据直接采集到云端显示。具备云组态设置功能，手机接收传感器报警信息，支持微信小程序显示组态内容及控制设备。
煤矿风险监测预警系统真的有效吗？
煤矿安全风险监测预警系统以远程煤矿安全实时监测监控为主，集安全信息采集、采掘位置动态跟踪、隐患警告、事故报警、安全监管、安全调度等功能为一体的计算机信息网络系统，能够将现有不同时期、不同种类、不同技术的安全生产监测监控系统和新建的系统整合在统一的平台上。
系统特点
模块化设计： 可以根据用户不同的业务需求，可生成相应的功能模块。
参数化设计： 系统不仅可以监测瓦斯、风速、开停、断电、馈电等与安全相关的数据。还可实时监测井下各种模拟量、开关量、控制量、调节量、计数量、累计量。
多极权限管理：根据省、市、县、矿、系统管理员不同职责设置相应的权限。
数据处理：数据集中存放，多种形式的数据备份，重要数据的日志备份，支持动态压缩存放，定时处理。断线数据重发。
可操作性：界面友好，全部为中文界面，并有完善的使用文档及在线帮助。
数据显示：列表、曲线、 报表等多种方式。
数据接口：采用统一规范的数据通讯协议，网络联结遵循下级用户服从上级用户、上级用户提供数据格式与传输技术的原则。数据实时传输。
基于开源Web GIS构建监管一张图，分图层、分类展示各矿状态信息及查看各矿详细实时数据。
该系统以图形元素点、线、面的方式储存图形空间信息，因此可以对图形进行编辑、任意放大、缩小、漫游和按任意比例尺寸打印输出而不失真，能够在图上直观地进行信息查询和进行各种空间分析与决策支持。对于工况信息如通风系统、风机、风门状态和监测系统实时监测数据，可在采掘工程图的实际地点醒目显示；对于各种督察信息，可直接在各种作业点上标注，一目了然看到整改情况。
易于操作，系统维护费用低。
该系统采用浏览器页面取代通常繁杂的专业应用操作界面，使操作界面极为简单易用，并且用户无需安装应用软件系统，大大降低了系统的维护费用。
便捷的网络监测功能
在得到安全认证和许可权限之后，可在网络的任一节点访问该系统，实现实时监测和网络监管以及信息查询。
ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer
开发之路永无止境，往往在最后期限的白板上写着的计划，往往只是一份空想。年初时，我定下了两个目标，计划在年末完成，然而时间在拖延中流逝，直到如今，我才发现，真正的开源精神并非一个人的单打独斗，而是众人协作的火焰。
记得一年前，我四处奔波，从开源社区汲取养分，同时也渴望贡献出自己的力量。然而，回顾过去，我却发现并没有做出任何贡献。这次，我希望能够集结各路伙伴，如果有志于参与开源项目，我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础，硬件改进较多，但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们，与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作，共同完成复杂的机器人项目，实现成长与蜕变。
（一）中文语音交互系统ROSECHO
ROSECHO的GitHub源码库已准备好，欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。
详细中文介绍文档
面对智能音箱市场，许多人或许会质疑我们的团队为何要涉足这个领域。然而，故事并非如此简单。在年，我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人，采用流行于Android系统的接待引导机器人，其语音交互功能本无问题，但当时的挑战在于，尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此，我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱，但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下，我们选择了AIUI方案，虽然开发难度大，但高度定制化，非常适合我们这样的开发团队。于是，我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱，ROSECHO便由此诞生。
第一版智能音箱在年4月问世，包含W的大喇叭、6环麦克风，以及ROS主控制器，下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道，课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水，而我们的任务相当于完成了一个加强版的大作业。
整个机器人在年7月完成，音箱分散到身体各个部分，环麦位于头顶，喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、定位导航均基于ROS，定制了条特定问答，调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动，定位准确，7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色，主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术，使得远场对话和全双工对话得以实现。社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案，但由于环境限制较大。于是，我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小，通电即为智能音箱，USB接入ROS后，只需启动launch，即可接收语音识别结果，发送TTS语料，配置网络、接收唤醒角度等。
这次体验深刻地让我认识到，做大容易做小难。过完春节后，年8月ROS暑期夏令营期间，我们做了N款外壳，测试了M种喇叭，贴了P版外围电路，程序则改动不大。主要是由于时间有限，无法进行更多改进。样品均为手工制作，音质上，7w的喇叭配有一个无源辐射板，对于从森海HD入门的人来说，音质虽有瑕疵，但足以满足日常使用。
之前在想法中发布了一个使用视频，大家可参考运行效果。
ROSECHO基本情况介绍完毕，如何开始呢？
从零开始：推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴，记住，评估板而非麦克风降噪板（外观相似，简单区分是评估板售价元，降噪板元）。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱，再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则，理论上可配合ROSECHO软件使用。硬件工作量较大，还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台，可以定制云端语料和技能，但这又是另一个领域的能力，也不是三下五除二能完成的。
从ROSECHO开始：直接购买ROSECHO，首发的十台会附赠ROS2GO，只需连接自带电源并用USB线连接电脑，配置无线SSID和密码即可。连接方便，我们维护云端语料，人设为智能机器人管家，大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理，一些自定义问答可在本地程序中处理，务必联网，因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。
然后做什么：要实现智能语音交互功能的移动机器人，需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的demo，可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动，也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。
大机器人中的状态机采用层次状态机（Hierarchical state machines），适用于移动机器人的编程，框架准备开源，方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接，希望深入了解也可以购买译本，肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。
还计划做一套简单的语音遥控指令集，机器人问答库，在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定，大家一起加油！
（二）教学级别无人车Tianracer
GitHub源码库已准备就绪，欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。
这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO，Tianracer的基本功能均已完成，至少可以拿来学习建图导航，了解SLAM。
Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目，年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后，希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构，并增加了新的建图算法，但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展，经历了多次迭代，现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一，可通过环境变量更改设置。
最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer，经过长时间探索，终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar，处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano，车前方增加了广角摄像头，利用Nano的深度学习加速，可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光，广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。
TianRacer基本使用Python编写，从底层驱动到遥控等，目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件，可以尝试新的激光与视觉SLAM，基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。
从零开始搭建：TianRacer搭建可能难度较大，不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装，还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配，同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友，可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。
从TianRacer开始：这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO，TianRacer本身有开机自启功能，利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置，就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档（文档积极更新），大部分车体自带的功能都可以实现，包括但不限于建图、定位、导航、识别等。
然后做什么：利用TianRacer学习无人车的基础框架，还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合，但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛，希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展，至今已举办届。
这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友，CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。
一起来玩耍吧！
在开源社区协作方面，我们也是第一次尝试，对于松散的协同开发经验不足，希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们，一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。
前几日与朋友们闲聊时，想起几年前高翔博士赞助一锅粥（orb-ygz-slam）1万元时，我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码，实现实实在在的贡献。
年年底发布了开发者申请价格，但数量有限，早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷，忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动，感谢大家的关注。
项目练手 | 全国大学生嵌入式大赛华为海思赛道嵌入式物联网应用方向（含文档及源码）
在大学生嵌入式系统设计大赛中，众多参赛者在激烈竞技中碰撞智慧火花。为了助你脱颖而出，我们聚焦华为海思赛道，以官方推荐的华清远见Hi鸿蒙开发板为核心，精选出实战性强的练手项目。这些项目不仅适合比赛，也适合教学和个人学习，包括语音控制智能小车、智能农业、智能安防警报等，每个项目均配备详尽的开发文档和源码。
语音控制智能小车通过离线语音模块实现小车控制，如前进、后退、转向，还能获取小车状态并播报，你可以借此开发个性化的语音助手。硬件平台包括鸿蒙小车套餐。
智能农业项目则包含NFC配网、温湿度自动灌溉控制，通过小程序进行操作，显示实时数据。基础开发平台为Hi鸿蒙开发板。
智能安防警报项目具备一键报警和NFC配网功能，小程序端可控制警报和状态显示，同样基于Hi开发板。
其他项目如智能照明灯、测距仪、温度计、倒车雷达等，均集成超声波传感器和OLED显示屏，实现物联网功能。智能小车则涉及微信小程序控制、电机驱动和自动功能，使用鸿蒙智能小车豪华套餐。
还有智能垃圾桶和指纹锁，分别实现人体感应和指纹识别。智慧农业安防则关注火焰、可燃气体、CO2和TVOC检测。4G模块通信控制小车则支持远程控制和数据上传。
华清远见的FS-Hi物联网开发板，搭载华为海思Hi芯片，具备丰富的传感器、执行器和扩展模块，以及配套教程和项目案例，为你的学习和参赛提供了强大支持。关注“华清远见在线实验室”获取更多资源。
