esperienze embedded

• Progettazione software di sistemi embedded in linguaggio C

• Conoscenza microcontrollori freescale 56800 e PowerPCs 

• Conoscenza microcontrollori Texas C28

• Conoscenza microcontrollori Arduino

• Conoscenza microcontrollori ST microelectronics serie ST10, STM32F4, STM32L4, STM32H7

• Progettazione architetture software C modulari, riusabili su diverse piattaforme

• Implementazione Applicativo per ECU automotive FIAT, WolksWagen, Iniezione diretta benzina, Ferrari, Multiair

• Software Configuration Management con Telelogic Synergy e Subversion Tortoise

• Automotive CAN Networks e Vector CANAlyzer Tools

• Progettista di riferimento per progetti automotive MultiAir e Suzuki

• Progettazione Model Based di sistemi event driven e generazione automatica del codice C con dSPACE Target Link

• Sviluppo Firmware per microcontrollori

• Debugging in-circuit con emulatori Lauterbach Trace32

• Progettazione e implementazione di drivers per periferiche esterne al microcontrollore

• Progettazione e implementazione di drivers di sensori e attuatori (esempio accelerometri, giroscopi, sensori di temperatura, sensori di pressione, gps ecc...)

• Sistemi Operativi Hard Real Time come ERIKA, ERTK, FreeRTOS

• Asimmetrical Dual Core Communication con stack OpenAMP su STM32H747

• Interprocess communication tra due STM32F4 via SPI

• Porting di software su multipiattaforma

• Sviluppo applicativo per sistemi inverter per fotovoltaico e motori industriali

• Modellazione matlab/simulink/stateflow di un modello a controllo di campo indiretto e generazione automatica del codice tramite dSPACE Target Link e implementazione sia su microcontrollore texas C28 che su STM32F4

• Implementazioni bus seriali, canbus, usb, ethernet, ecc

• Esperienza in bus CanOPEN/EtherCAT/PowerLink

• Implementazione di bus di campo  con schede Hilscher  per EtherCAT, PowerLink, Ethernet/IP, Profinet, via SPI communication con il microcontrollore

• Implementazione di bus di campo con schede HMS per EtherCAT, PowerLink, Ethernet/IP, Profinet, via dual-port RAM communication con il microcontrollore

• Integrazione di sistemi di monitoring e calibrazione via CAN (CCP, XCP)

• Integrazione su piattaforma ST di  algoritmi di deep-learning KERAS pre-addestrati, tramite tool STM32Cube.AI e tradotti in linguaggio C (floating point32 o fixed point), cercando il compromesso prestazioni/occupazione RAM e FLASH

• Esperienza nell'addestramento di reti di deep-learning  per riconoscimento di immagini (Google  Image Recognition Algorithm) tramite note-books Colab e librerie KERAS/TensorFlow