Python-Embedded-Services umfassen Python-Skripting zur Automatisierung von Testverfahren, Konfiguration von Geräteeinstellungen, Verwaltung von Systemressourcen, Datenprotokollierung, Steuerung von Hardware-Peripheriegeräten und Erweiterung der Funktionalität von Embedded-Geräten. Python-Embedded-Entwicklungsteams bieten eine schnelle Prototypenentwicklung von Embedded-Software mit Python sowie Testen der Algorithmen, Benutzeroberflächen und Systemkomponenten für eingebettete Systeme an. Unsere Teams können auch bei der Entwicklung von Raspberry Pi-Projekten, der Entwicklung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) mit DroneKit-Python und der IoT-Entwicklung mit Python-Frameworks wie MicroPython und CircuitPython helfen. Chudovo kann auch bei der Datenverarbeitung und -analyse von Sensordaten sowie bei der Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in Embedded-Systemen unter Verwendung von Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und SciPy helfen.
Die Embedded-Programmierung von Chudovo richtet sich an Unternehmen, die Embedded-Systeme mit C/C++ entwickeln möchten. Die Dienstleistungen umfassen die Entwicklung von Spezifikationen und architektonischen Entwürfen für eingebettete Systeme, die Entwicklung von Embedded-Softwarelösungen mit C, C++, Embedded-Softwaretests und -debugging sowie Systemintegration und -bereitstellung, um die Embedded-Software mit Hardware-Komponenten zu integrieren. Darüber hinaus bieten unsere Ingenieure Embedded-Linux-Entwicklung zur Entwicklung von Linux-basierten Embedded-Systemen an und können dabei helfen, Sicherheitsfunktionen und -protokolle zu implementieren, um Embedded-Systeme vor Cyberbedrohungen zu schützen. Wir bieten auch den vollständigen Support und Wartung von C/C++-Embedded-Anwendungen und garantieren kontinuierliche Verbesserungen bestehender Systeme. Wir können neue Funktionen schnell einführen, neue Technologien implementieren, die Sicherheit der Anwendungen verbessern und eine Software-Effizienz gewährleisten.
Lassen Sie eine Firmware für eingebettete Systeme wie Mikrocontroller, System-on-Chic (SoC)-Geräte, Haushaltsgeräte, medizinische Geräte und IoT-Geräte mit unseren Firmware-Entwicklungsdienstleistungen entwickeln. Unsere Ingenieure können bei der architektonischen Gestaltung der Firmware, der Low-Level-Programmierung der Firmware mit C, C++ und Python, der Bootloader-Entwicklung zur Erstellung von Bootloadern, die die Hardware initialisieren, die Firmware laden, und bei der Board-Support-Package (BSP)-Entwicklung für die Integration der Firmware mit verschiedenen Hardwareplattformen helfen. Das Entwicklungsteam von Chudovo kann auch bei der Leistungsoptimierung der Firmware, Over-the-Air (OTA)-Firmware-Updates, Patch-Verwaltung und Versionskontrolle der entwickelten Firmware helfen.
Chudovo kann bei der Entwicklung von Gerätetreibern helfen, die als Schnittstelle fungieren und die Kommunikation zwischen Hardwarekomponenten und dem Betriebssystem oder der Softwareanwendung auf einem Gerät erleichtern. Die von uns angebotenen Dienstleistungen umfassen die Erstellung maßgeschneiderter Gerätetreiber für Hardwarekomponenten, die Anpassung vorhandener Treiber an neue Hardwarekomponenten oder Betriebssysteme, die Treiberintegration und -bereitstellung sowie die Treiberoptimierung und Leistungsoptimierung. Das Entwicklungsteam kann auch die Wartung und Aktualisierung von Gerätetreibern sowie die Erstellung der notwendigen Dokumentation und Schulungen für Endbenutzer anbieten.
Chudovo bietet Entwicklungsdienstleistungen für mobile eingebettete Systeme an, die in kleine tragbare Geräte wie Taschenrechner, Digitalkameras, Laptops, Smartphones und Wearables integriert werden sollen. Die Dienstleistungen umfassen die Gestaltung und Implementierung mobiler eingebetteter Systeme, das Portieren von Betriebssystemen, die Implementierung drahtloser Kommunikationslösungen auf mobilen eingebetteten Systemen, die Integration von Sensoren wie GPS, Beschleunigungsmesser und Gyroskope sowie die Entwicklung von Algorithmen für Datensammlung, -analyse und -berichterstattung. Chudovo kann auch bei der Erstellung maßgeschneiderter Anwendungen für mobile eingebettete Systeme, der Implementierung von Sicherheitslösungen zum Schutz der Systeme, dem Testen und Validieren sowie dem technischen Support und der Wartung bestehender mobiler eingebetteter Systeme helfen.
Chudovo kann benutzerdefinierte eingebettete Systeme mit Bluetooth Low Energy (BLE)-Kommunikationsfunktionen für die Näherungserkennung, Fernsteuerung, Datenaufzeichnung, Sensorüberwachung oder Bestandsmonitoring entwickeln. Darüber hinaus können Entwicklungsteams die Bluetooth-Module in eingebettete Systeme integrieren und bei der Implementierung von Bluetooth-Kommunikationsprotokollen zur Kommunikation und Interaktion zwischen eingebetteten Systemen und externen Bluetooth-fähigen Geräten wie Smartphones, Wearables und IoT-Geräten helfen. Chudovo kann auch beim Testen und Validieren von Bluetooth-Technologien auf eingebetteten Systemen und bei der Optimierung des Stromverbrauchs von Bluetooth-Kommunikation unterstützen.
Eingebettete KI-Entwicklung passt für die Unternehmen, die KI-gestützte eingebettete Anwendungen für Raspberry Pi, Raspberry Pi Zero W, Nvidia Jetson und Google Coral entwickeln möchten. Unsere Teams integrieren KI-Modelle und -Algorithmen mit Hardwareplattformen wie Mikrocontrollern, um benutzerdefinierte eingebettete Systeme zu erstellen, die KI-Ausführung auf eingebetteten Geräten ermöglichen. Unsere Experten entwickeln maßgeschneiderte KI-Algorithmen für eingebettete Systeme, optimieren KI-Modelle für die Verwendung in eingebetteten Systemen und schließen die Sicherheitslücken, die mit der eingebetteten KI-Entwicklung einhergehen. Darüber hinaus kann Chudovo Edge-Computing-Lösungen entwickeln, die die eingebettete KI für die Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse nutzen, und KI-Algorithmen mit der Sensordatenfusion integrieren, um die Wahrnehmung und das Verständnis der Umgebung in eingebetteten Systemen zu verbessern.
Branche: Gesundheitswesen
Um den Prozess der Diabetesbehandlung zu vereinfachen, hat Chudovo ein Diabetes-Management-System entwickelt, das seit Jahren von Patienten und medizinischem Fachpersonal verwendet wird. Die Anwendung hat ein eingebettetes System, das den Bluetooth Low Energy (BLE)-Kommunikationsstandard verwendet, um mit Glukometer und Insulinpumpen zu verbinden. Die eingebettete Software wird zur Kopplung von medizinischen Geräten verwendet. Sobald die Verbindung hergestellt ist, importiert die eingebettete Software Therapiedaten von Glukometern und Insulinpumpen über Bluetooth. Diese Daten werden dann analysiert, gespeichert und für die Behandlungsentscheidungen verwendet. Wenn die Anwendung feststellt, dass ein Patient Insulin benötigt, liefert die eingebettete Software in der Insulinpumpe Insulin an den Patienten über das Infusionsset der Pumpe.
Branche: KI/FPV-Copter
Embedded-Softwareentwickler von Chudovo entwickeln eingebettete Systeme zur präzisen und zuverlässigen Steuerung und Navigation von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs). Chudovo kann eingebettete Systeme entwickeln, um komplexe Flugdynamiken, Echtzeitdatenverarbeitung und autonome Navigationsaufgaben zu bewältigen. Dies wird durch Flugsteuerungs-Firmware wie Betaflight und Ardupilot erreicht, eine Software-Suite für unbemannte Fahrzeug-Autopiloten. Wir integrieren auch fortschrittliche Algorithmen, Sensorfusion und Steuermechanismen, um UAVs in unterschiedlichen Umgebungen zu navigieren. Chudovo kann Algorithmen der Flugsteuerung entwickeln, die Integration von Sensoren optimieren und die Kommunikation bei den unbemannten Fahrzeugen verbessern.
Branche: KI
Fallstudie 1. Für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens, das eine Videoverwaltungssoftware für Sicherheitskameras anbietet, entwickelte Chudovo erweiterte Anomalieanalysen- und -erkennungsalgorithmen, um Angriffe auf Geldautomaten vorherzusehen und zu verhindern. Zur Videoanalyse und Anomalieerkennung werden KI-Technologien verwendet, die dann in ein eingebettetes System für CCTV-Kameras implementiert werden. Diese Implementierung hilft, Sicherheit zu erhöhen, Angriffe zu verhindern und der Videoverwaltungssoftware einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Fallstudie 2. Darüber hinaus arbeitete das Chudovo-Team an einem anderen Projekt, das ebenfalls die Entwicklung einer Videoverwaltungssoftware voraussetzt. Diese Anwendung soll die Entwicklung eingebetteter Software und künstliche Intelligenz kombinieren, um die berührungslose Gesichtserkennung zu erleichtern. Chudovo entwickelte Algorithmen zur Identitätsüberprüfung von Personen, die von den mit der Videoverwaltungssoftware verbundenen Kameras erfasst wurden.
Fallstudie 3. Die Entwicklung von KI-Algorithmen für eingebettete Systeme beinhaltet auch eine Lagerverwaltungssoftware. Dafür entwickelten unsere Software-Ingenieure einen KI-Algorithmus zur Identifizierung von Marken von Waren und zur Durchführung einer Bestandsaufnahme, um Einblicke in den verfügbaren Lagerbestand und den prognostizierten Warenbedarf zu bekommen. Dieser Algorithmus wurde in die eingebettete Videodatenanalyse-Software für Lagerhäuser integriert. Die Lösung automatisierte und vereinfachte den Logistikprozess sowie eliminierte die Notwendigkeit zusätzlicher Arbeitskräfte.
Branche: Netzwerk und Telekommunikation
Fallstudie 1. Ein führender Anbieter von Netzwerklösungen hat Chudovo beauftragt, eine eingebettete Software zur Steuerung von Netzwerk-Switches – NexMan – zu entwickeln. Die Lösung ermöglicht es den Kunden, Netzwerk-Switches einfach zu konfigurieren und zu verwenden. Darüber hinaus war die eingebettete Software mit einer intuitiven Web-Benutzeroberfläche ausgestattet, wodurch es möglich war, Hardware-Integrationen selbständig einzurichten. Chudovo hat außerdem gründliche Tests der Software durchgeführt, die technische Dokumentation der Software verfasst und kompiliert sowie eine umfassende Beratung zu eingebetteter Software gegeben, um optimale Angebotserstellung, Entscheidungsfindung, ordnungsgemäße Einsatz und Verwaltung der Software zu gewährleisten.
Fallstudie 2. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung der Web-Benutzeroberfläche zur Verwaltung von TP-Link-Switches. Die nächste Ebene nach der Gestaltung der Web-Benutzeroberfläche für die TP-Link-Switches soll die Erstellung eines Interaktionsmodells sein, das jeder Benutzer einfach und natürlich instanziieren kann. Dadurch kann die betreffende Person mit minimalem Aufwand auf die angegebenen Arten mit den Switches interagieren und die Netzwerkleistung und andere hier zuvor aufgerufene Konfigurationen verwalten, hauptsächlich zur Vereinfachung für den Administrator.