Nisan 28, 2026

NVIDIA AGX Orin Üzerinde Simulink ile Oluşturulmuş CUDA Kodları ile Gerçek Zamanlı Tespit

Doğukan Mehmet Kılınç

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Mühendisi

MATLAB ve Simulink ortamına aktarılan YOLOv9-tiny derin öğrenme modelinin, GPU Coder aracılığıyla NVIDIA Jetson AGX Orin donanımı üzerinde optimize edilerek yüksek performanslı çalıştırılmasını sağlar.

IP kamera üzerinden alınan veri akışının donanım seviyesinde işlenmesiyle, farklı nesne sınıflarının otonom olarak algılanması, etiketlenmesi ve sonuçların dinamik olarak görselleştirilmesi süreçlerini kapsar.

Modüler yapısı sayesinde farklı yapay zekâ varyasyonlarına hızlı adaptasyon sağlayan sistem, saha verisinin merkezi bir birime ihtiyaç duyulmadan uç noktada bağımsız olarak işlenmesine olanak tanır.

Demolar

NVIDIA AGX Orin Üzerinde Simulink ile Oluşturulmuş CUDA Kodları ile Gerçek Zamanlı Tespit

Görüntüle
NXP S32K144 Kullanılarak Model Tabanlı Batarya Yönetim Sistemi (BMS) Prototipleme

Görüntüle
Gerçek Zamanlı Sanal Araç Simülasyonu

Görüntüle
Simulink Test ve GitHub Actions ile Uçak Otomatik Pilotunun Model Tabanlı CI Doğrulaması

Görüntüle
Simulink Fault Analyzer ile Uçak Elevator Arıza Tespiti ve FMEA Tabanlı Güvenlik Analizi

Görüntüle
Parrot Minidrone Model Demosu

Görüntüle
BNO055 ve Simulink ile Gerçek Zamanlı Uçuş Simülasyonu için HIL

Görüntüle
Sign Following Robot with ROS in MATLAB

Görüntüle
Digital Communication System Design with Xilinx Zynq and FMCOMMS3

Görüntüle
Pilot-in-the-Loop-Simulator

Görüntüle
MATLAB & Simulink ile FPGA Dizayn

Görüntüle
Real-time Driver-in-the-Loop Simulator

Görüntüle
Virtual Vehicle Driver-in-the-Loop Simulation

Görüntüle
TI C2000 kullanılarak Alan Yönelimli Motor Kontrolü

Görüntüle
Virtual Vehicle Composer App Demo

Görüntüle
Requirements-Based Testing for Model Development

Görüntüle