
【虹科方案】 嵌入式 AI 崛起: CAN 總線如何重塑實時控制與邊緣智能?
嵌入式 AI 正加速下沉到邊緣設備,CAN 總線憑藉可靠、實時與分散式特性,成為連接 AI 感測器與智能執行器的關鍵通訊架構。虹科解析 CiA 見解、CANopen 應用(含 CiA 462)與未來 PCAN XL 工具鏈,揭示 CAN + AI 的落地路徑與產業機會。
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本文基於虹科 GNSS 模擬器技術方案,並結合實際應用場景,展示該系統在新一代巡檢 UAV(無人機)研發中的核心價值,涵蓋導航精度、多星座兼容性、抗干擾能力及多感測器融合性能的全方位測試能力。
某無人機研發企業需完成新一代巡檢 UAV 的整機測試,測試需求包含:
測試必須驗證 UAV 在複雜環境下的:
外場測試長期受到以下因素制約:
因此難以滿足高效率、高一致性的研發需求。
為避免上述限制,企業最終採用 實驗室 GNSS 模擬測試方案,利用虹科自動化測試平台進行全場景覆蓋與高精度驗證。
GTS-P7 基於 Skydel 軟體引擎打造,提供一站式、高性能、軟體定義架構的 GNSS 信號測試能力。
主要特性包括:

Skydel 提供卓越的軟體定義靈活性:

虹科平台可與各類標準驗證工具深度整合,支援:

所有測試均於實驗室中完成,完全不需 UAV 實際飛行 → 安全可控且高度可複現
| 測試項 | 測試內容 | 測試目標 |
|---|---|---|
| 1. 靜態校準 | 模擬仰角 0°–90°、調整星座信號強度 -130 dBm 至 +20 dBm | 冷啟動定位 RMS < 1m |
| 2. 動態飛行 | 生成 S 型、急轉彎(半徑 <10m)、±5g 垂直動態 | 驗證高動態下的 DOP 穩定與航向誤差 |
| 3. 抗干擾測試 | 輸出窄帶 / 寬帶 / 脈衝干擾 | 驗證定位可用性與恢復能力 |
| 4. RTK 精度測試 | 模擬基站–移動站差分、延遲 | 驗證 RTK cm 級定位穩定性 |
✓ 多星座自由切換(GPS / BDS / GAL / GLO)
✓ 伪距精度 ≤ 1 mm
✓ 支援多種干擾信號疊加
✓ 支援偽造坐標與欺騙(spoofing)仿真
10 種典型場景一次完成
→ 外場需 10 天 → 實驗室僅需 8 小時
故障可 100% 重現
→ 支援軌跡回放與精準定位問題來源
空域申請費用 ↓ 90%
外場人力 + 設備折舊 ↓ 40%+
測試週期縮短 70% 以上
模擬山區地形 → 驗證電力線避障
測試 GNSS 丟星後 IMU 接管能力
與 5G 回傳鏈路聯合測試(<50ms)
GNSS + IMU + 視覺 SLAM 多感測器融合驗證

嵌入式 AI 正加速下沉到邊緣設備,CAN 總線憑藉可靠、實時與分散式特性,成為連接 AI 感測器與智能執行器的關鍵通訊架構。虹科解析 CiA 見解、CANopen 應用(含 CiA 462)與未來 PCAN XL 工具鏈,揭示 CAN + AI 的落地路徑與產業機會。

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