实时操作系统(RTOS)在医疗设备领域发挥着关键作用，特别是在脑机接口等前沿技术应用中。RTOS能平衡实时响应与AI算力需求，满足医疗设备5ms级实时性要求，支持多模态传感器融合数据采集。

摘要：MAVLink是连接AI算法与无人机飞控的关键协议，通过Offboard模式实现外部电脑控制无人机。本文介绍了如何搭建AI伴机系统（Linux+MAVLink+Offboard），包括硬件配置、软件环境搭建和Python脚本示例。重点演示了电网巡检场景下的视觉目标检测与绕飞控制闭环流程，强调实时性要求（延迟<200ms）和故障保护机制。文章还提供了性能优化建议、常见问题解决方案以及仿真

RT-Linux硬实时EKF实现：高精度姿态估计的关键技术 摘要：本文探讨了在RT-Linux系统上实现硬实时扩展卡尔曼滤波(EKF)的关键技术，用于解决移动机器人、自动驾驶等场景中IMU与轮速计融合的实时性问题。通过PREEMPT_RT补丁将调度延迟压缩至<100µs，配合线程绑核和最高实时优先级设置，可实现200Hz(5ms周期)的EKF处理，抖动控制在50µs以内。文章详细介绍了从环境

本文探讨了在微服务架构中优化gRPC性能的方法，重点针对软实时服务调用场景。通过优化gRPC的长连接管理和线程模型，可显著降低延迟并提高吞吐量。文章详细介绍了从环境搭建到具体实现的完整流程，包括复用连接通道、调整线程池大小等优化策略，并提供了性能测试方法和常见问题解决方案。这些优化技巧特别适用于金融交易等对实时性要求较高的系统，能有效提升服务调用的效率和稳定性。

本文对比了Protobuf和FlatBuffers两种序列化框架在实时AI系统中的性能表现。通过基准测试发现，FlatBuffers由于无需解析步骤，在反序列化时具有显著优势，特别适合自动驾驶等对实时性要求高的场景。文章详细介绍了测试环境搭建、代码实现和性能对比过程，为开发者选择序列化方案提供了实践指导。测试结果表明，在资源受限的嵌入式系统中，FlatBuffers能更好地满足低延迟、高吞吐量的需

本文介绍了轻量级通信框架eCAL在嵌入式Linux系统上的部署与应用。eCAL以其低延迟、高吞吐量和低资源占用等优势，特别适合资源受限的嵌入式设备和实时通信场景。文章详细对比了eCAL与ROS2在传输延迟方面的性能差异，并通过自动驾驶传感器数据处理的案例展示了eCAL的实际应用价值。从环境准备、框架部署到代码实现，提供了完整的操作指南，包括创建eCAL项目、编写发布订阅示例，以及与ROS2的性能对

本文介绍了在分布式AI集群中配置RoCEv2实现GPU显存直通的技术方案。RDMA技术通过绕过CPU实现内存直接访问，显著降低通信延迟。RoCEv2基于以太网实现RDMA，兼容现有网络设施。文章详细说明了硬件环境准备、驱动安装、网络配置（包括PFC/ECN启用和MTU设置）等关键步骤，并提供了GPUDirect RDMA配置方法和性能测试工具使用指南。该技术可大幅提升分布式深度学习训练效率，适用于

本文介绍了以太网TSN技术（IEEE 802.1Qbv标准）在工业自动化和机器人领域的应用。针对传统以太网在实时控制中的延迟问题，TSN通过时间感知整形(TAS)等机制确保关键数据优先传输，满足硬实时需求。文章详细阐述了TSN的核心概念、环境准备（包括硬件支持TSN的网卡/交换机、Ubuntu系统配置）、具体实施步骤（创建配置文件、编写实时数据传输程序）以及常见问题解决方法。通过实际案例展示了TS

本文介绍了以太网TSN技术（IEEE 802.1Qbv标准）在工业自动化和机器人领域的应用。针对传统以太网在实时控制中的延迟问题，TSN通过时间感知整形(TAS)等机制确保关键数据优先传输，满足硬实时需求。文章详细阐述了TSN的核心概念、环境准备（包括硬件支持TSN的网卡/交换机、Ubuntu系统配置）、具体实施步骤（创建配置文件、编写实时数据传输程序）以及常见问题解决方法。通过实际案例展示了TS

本教程详细介绍了如何优化ROS2系统的实时性能，适用于自动驾驶、工业自动化等高实时性场景。通过配置CycloneDDS中间件（调整QoS策略和传输参数）和使用Real-timeExecutor（绑定CPU核减少上下文切换），实现确定性节点调度。内容包括环境配置（Ubuntu 20.04、ROS2 Galactic）、CycloneDDS的XML配置示例、实时节点代码实现（含CPU核绑定），以及调试