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HIL验证TinyML推理结果与PC仿真一致性实战课程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
TinyML基础
TinyML定义 · 典型应用 · 模型压缩技术（量化
TinyML定义
03
PC仿真环境搭建
常用PC端推理框架（TensorFl… · ONNX Runtime · PyTorch）的安装与配置
PC仿真环境搭建
04
嵌入式目标平台概述
常见MCU（STM32 · ESP32 · RP2040）及TinyML部署工具…
嵌入式目标平台概…MCU
05
HIL（硬件在环）验证概念
HIL定义 · 与SIL/MIL的区别 · 在嵌入式AI验证中的价值与典型场景
HIL硬件
06
一致性验证核心指标
数值误差（MAE · MSE） · 分类结果一致性
一致性验证核心指…MAE
07
数据准备与预处理一致性
输入数据归一化 · 缩放 · 格式转换（RGB
数据准备预处理一致性
08
模型转换与量化模拟
从浮点模型到量化模型的转换流程 · PC端量化模拟与嵌入式端真实量化差异…
模型转换量化模拟
09
PC端推理结果获取
编写Python脚本加载模型 · 处理输入 · 提取输出
PC端推理结果获取
10
嵌入式端推理结果获取
在MCU上部署TinyML模型 · 编写测试程序输出推理结果 · 并通过串口或日志导出
嵌入式端推理结果…MCU
11
HIL测试环境搭建
硬件连接（开发板 · 调试器 · 串口）
HIL测试环境搭建
12
数据同步与时间戳对齐
PC与嵌入式端推理输入输出对齐策略 · 处理异步采样 · 时钟偏差等问题
数据同步时间戳对齐
13
一致性比对工具开发
使用Python编写比对脚本 · 计算误差指标 · 生成可视化报告（散点图
一致性比对工具开…Python
14
案例实战一
图像分类模型（如MNIST）的PC与… · 从模型训练到部署全流程
案例实战一MNIST
15
案例实战二
语音关键词识别（KWS）模型的HIL… · 处理音频特征提取（MFCC）的一致性
案例实战二KWS
16
案例实战三
传感器时序数据（如IMU）异常检测模… · 关注时间序列对齐与滑动窗口处理
案例实战三IMU
17
量化误差分析与调试
定位误差来源（量化 · 算子实现 · 内存对齐）
量化误差分析调试
18
算子级一致性验证
针对常见算子（Conv · ReLU · Softmax）在PC与嵌入式端的输…
算子级一致性验证Conv
19
随机性与非确定性处理
嵌入式端浮点运算非确定性 · 多线程影响 · 如何设计可重复性测试
随机性非确定性处理
20
自动化测试框架设计
构建可重复的HIL回归测试流程 · 集成CI/CD · 实现一键验证
自动化测试框架设…HIL
21
常见问题与解决方案
模型加载失败 · 内存不足 · 输出NaN
常见问题解决方案
22
性能与精度权衡
在HIL验证中如何平衡推理速度与精度 · 优化模型部署策略
性能精度权衡
23
一致性验证标准与规范
行业实践 · ISO 26262等安全标准对一致性… · 如何编写验证文档
一致性验证标准规范
24
进阶工具链
使用QEMU · Renode等仿真器进行HIL预验证 · 与真实硬件验证的差异
进阶工具链QEMU
25
多模型与多平台扩展
同一模型在不同MCU上的HIL验证 · 比较平台间一致性
多模型多平台扩展
26
实时操作系统（RTOS）影响
FreeRTOS等RTOS下任务调度…
RTOS实时操作系统
27
数据记录与回放
使用PC记录输入数据 · 在嵌入式端回放以复现问题 · 确保输入完全一致
数据记录回放
28
综合实战项目
从零开始完成一个完整HIL验证项目 · 包括需求分析 · 环境搭建
综合实战项目HIL
29
课程总结与最佳实践
梳理关键知识点 · 常见陷阱 · 高效验证流程
课程总结最佳实践
30
考核与认证
设计一个综合测试任务 · 要求学员独立完成HIL验证并提交一致… · 评估学习成果
考核认证