• USB zvuková karta založená na platformě Zynq(USB sound card based on the Zynq platform) (BP - Volovod Mykola)
  • Prozkoumejte existující řešení.
  • Nastudujte architekturu Zynq SoC (PS a PL), USB Audio Class (UAC1/UAC2) a rozhraní I2S pro komunikaci s audio kodekem.
  • Navrhněte vlastní zařízení splňující tyto požadavky:
    1. využití Linux USB gadget framework pro USB Audio funkcionalitu,
    2. implementovat audio řetězec (FIFO, I2S TX, řízení kodeku),
    3. detekce podtečení/přetečení bufferů,
    4. pro přenos dat mezi procesorem a hradlovým polem použít AXI rozhraní.
  • Navržené zařízení realizujte a řádně otestujte.
  • Při testování se zaměřte zejména na kvalitu a dobu přehrávání (minimálně 30–60 minut provozu, šum, stabilita, latence).

• Chytré hodinky s funkcí záznamu aktuální polohy(Smartwatch with location tracking function) (BP - Jiříček Petr)
  • Prozkoumejte existující řešení.
  • Analyzujte požadavky na zařízení s nízkou spotřebou.
  • Vyberte vhodný mikrokontroler a GPS modul s ohledem na spotřebu.
  • Navrhněte vlastní zařízení.
  • Zařízení bude splňovat následující požadavky:
    1. zařízení schopné měřit a zobrazovat zejména čas a polohu,
    2. zařízení schopné monitorovat stav baterié,
    3. zařízení bude možné ovládat pomocí dotykových tlačítek a gest,
    4. pro konfiguraci a stažení dat bude možné připojit zařízení k počítači.
  • Navržené řešení realizujte a řádně otestujte.

• Zabezpečený bezdrátový tag pro autentizaci a detekci přítomnosti uživatele(Secure wireless tag for user authentication and presence detection) (DP - Staes Adam)
  • Prozkoumejte existující řešení.
  • Navrhněte vlastní řešení pro platformu nRF.
  • Navrhněte řešení splňující tyto požadavky:
    1. bezdrátová komunikace přes Bluetooth Low Energy,
    2. odolnost proti vzdáleným útokům (Relay/Replay),
    3. detekce vzdálenosti s využitím moderních metod (RSSI, Channel Sounding, UWB),
    4. minimální spotřeba,
    5. uživatelsky přívětivá konfigurace.
  • Navržené řešení realizujte a řádně otestujte.

• Automaticky naváděný podvozek pomocí AI, UWB a GPS(Automatically guided chassis using AI, UWB and GPS) (DP - Vacek Kryštof)
  • Prozkoumejte existující řešení.
  • Navrhněte vlastní řešení pro platformu Raspberry Pi.
  • Řešení bude umožňovat:
    1. režim sledování (follow me) pomocí kamery a umělé inteligence,
    2. detekci překážek,
    3. navádění pomocí technologie UWB,
    4. navádění pomocí GPS,
    5. vzdálené ovládání pomocí webové aplikace.
  • Navržené řešení realizujte a řádně otestujte.

• Chytrý síťový řadič postavený na platformě ZYNQ(Smart network controller based on the ZYNQ platform) (DP - Fujda Martin)
  • Prozkoumejte architekturu Ethernetu se zaměřením na fyzickou a linkovou (MAC) vrstvu pro rychlost 1G.
  • Analyzujte dostupná rozhraní fyzické vrstvy pro 1G Ethernet (zejména GMII/RGMII) a jejich použití v obvodech FPGA řady Zynq.
  • Navrhněte architekturu hardwarových bloků linkové vrstvy Ethernetu s rozhraním AXI-Stream pro předávání paketů do vyšších vrstev.
  • Implementujte navržené hardwarové bloky v jazyce VHDL pro programovatelné hradlové pole FPGA.
  • Navrhněte a implementujte filtr paketů založený na pravidlech využívajících pole hlaviček vrstvy L2 až L4.
  • Implementujte funkce linkové vrstvy zahrnující sběr statistik přenesených paketů a bajtů.
  • Navrhněte mechanismus pro směrování vybraných paketů mezi programovatelnou logickou částí (PL) a procesní částí (PS) obvodu Zynq.
  • Implementujte ovladač pro embedded Linux umožňující efektivní přenos paketů mezi FPGA logikou a operačním systémem.
  • Navržené řešení zrealizujte na reálné FPGA vývojové desce a řádně otestujte.
  • Experimentálně ověřte dosažení plné propustnosti 1G Ethernetu pro různé délky paketů a výsledky řádně zdokumentujte.

• Vícekanálový kruhový audio buffer založený na platformě Zynq(Multi-channel circular audio buffer based on the Zynq platform) (DP - Šebek Michal)
  • Prozkoumejte existující řešení.
  • Navrhněte vlastní řešení pro platformu Zynq.
  • Řešení bude splňovat tyto požadavky:
    1. základem bude kruhový buffer realizovaný v paměti DRAM,
    2. kruhový buffer bude podporovat minimálně 2 kanály,
    3. zvukové vzorky bude možné přijímat z různých nezávislých zdrojů (RTP stream),
    4. bude umožňovat přehrávat přijaté vzorky s nízkou latencí na nezávislých zvukových výstupech,
    5. výstupy kruhových bufferů bude možné libovolně propojovat s fyzickými výstupy,
    6. konfigurace a záznam zvuku budou realizovány na platformě ZYNQ s pomocí OS Linux.
  • Navržené řešení realizujte a řádně otestujte.

• Prototyp lokalizačního systému mobilního robota ve vnitřním prostředí(Prototype of a mobile robot localization system for indoor environments) (BP - Krčmář David)
  • Prozkoumejte existující metody lokalizace mobilních robotů ve vnitřním, předem známém a zmapovaném prostředí.
  • Analyzujte dostupné lokalizační zdroje a senzory vhodné pro použití v takovém prostředí
  • Navrhněte architekturu systému pro fúzi vybraných lokalizačních zdrojů.
  • Navrhněte prototyp lokalizačního systému založený na platformě Raspberry Pi.
  • Vyberte vhodný mobilní robotický podvozek a integrujte na něj navržený systém.
  • Navrhněte a realizujte potřebné kalibrační postupy pro použité senzory.
  • Implementujte funkční prototyp systému.
  • Ověřte funkčnost navrženého řešení v modelovém vnitřním prostředí, vyhodnoťte dosažené výsledky a řádně navržený systém zdokumentujte.

• Zařízení pro identifikaci tváře uživatele využívající NPU a hardwarovou akceleraci(User face identification device using NPU and hardware acceleration) (BP - Šafránek Lukáš)
  • Prozkoumejte existující řešení zadané problematiky.
  • Navrhněte zařízení pro ověření identity uživatele pomocí obličeje.
  • Zařízení bude postaveno na platformě Radxa Zero 3W.
  • Řešení bude splňovat tyto požadavky:
    1. Identifikace uživatelů pomocí kamery doprovázené AI modely RetinaFace a Facenet512.
    2. NPU akcelerace pro AI modely.
    3. Grafický displej pro vizualizaci.
    4. Vzdálený webový náhled.
    5. Hardwarová akcelerace pro zpracování obrazu.
    6. Dva módy operace: přidávání a ověřování.
    7. Co nejrychlejší boot z plně vypnutého stavu.
  • Navržené řešení realizujte a řádně otestujte.

1. Arduino HW/SW
  * GPS přijímač a jeho aplikace
  * Meteo stanice
  * GSM modém a jeho aplikace
  * NFC a bezkontaktní karty
  * univerzální desky s různými periferiemi
  * řízení modelu auta
  * generator analogových průběhů
  * přípravky pro desku digilent CMOD A7/S7 (displej, tlačítka, switche, atd.)
  * návrh hardware pro desku digilent CMOD A7/S7
  * vlastní zadání
  * Wifi a ESP32/ESP2866
  * zařízení pro ochranu baterie před vybitím

2. Wolfram Mathematica
  * bezpečnostní kódy
  * kódy pro kryptografií
  * matematické funkce realizované v HW
  * aritmetický procesor v GF(2^2^n)
  * efiktivita protokolů pro předmět BI-PSI
  * vlastní zadání

3. Visual C++/C#
  * aplikace pro komunikaci s periferiemi v PC
  * aplikace pro komunikaci s procesorem Zynq
  * aplikace pro správu projektu ve VHDL
  * překladače
  * grafické aplikace pro výuku
  * vlastní zadání

4. Jazyk VHDL / desky FPGA
  * návrh hardware pro bezpečnostní kódy
  * generátor průběhů (sinusovka, obdelník, trojuhelník)
  * osciloskop
  * návrh hardware pro realizaci matematických funkcí
  * implementace procesoru/periferié procesoru (ARM, Z80, AVR, ...)
  * HW podpora SoC (Zynq)
  * aritmetický procesor v GF(2^2^n)
  * Hry pro FPGA
  * vlastní zadání

5. Plošné spoje
  * návrh zařízení s porcesorem atmel + drobné periferié
  * zařízení s nízkou spotřebou
  * vlastní zadání

6. Raspberry PI / Raspberry PI Pico
  * ovládání jednoduchých periferií
  * chytré síť, ovládání periferií přes ethernet
  * vzdálená správa sítí
  * SDR(Software Defined Radio) aplikace - sledování a analýza provozu
  * vlastní zadání

7. Android
  * aplikace pro práci s hardware (raspberry PI, Arduino a jiné)

8. Python
  * aplikace pro zpracování a generování dat podle šablon

9. Neuronové sítě
  * Model neuronové sítě ve Wolfram Mathematice
  * Model neuronové sítě v jazyce c++
  * Implementace neuronu a neuronové sítě v hardware
  * Implementace neuronové sítě v SoC

1. Malý grafický displej do výšky 1U s rotačním enkodérem ovládaný přes SPI
  * Navrhněte a zrealizujte grafický TFT displej ovládaný pomocí sběrnice SPI.
  * Displej by měl obsahovat možnost zadávání příkazů (tlačítka, rotační encoder,…). 
  * Výška displeje musí splňovat normu 1U. 
  * Pro vytvořený displej naprogramujte framework, který usnadní práci s displejem.

2. OSD displej v FPGA
  * Navrhněte a zrealizujte On-Screen displej v obvodu FPGA pro video stream. 
  * OSD displej by měl fungovat na formátech od 720p do 4K, jak progressive, tak interlaced. 
  * Požadavkem je minimální využití zdrojů v FPGA. 
  * OSD se bude ovládat pomocí sběrnice AXI4-Lite.

3. Konfigurovatelný filtr ethernetoveho rámce v FPGA
  * Navrhněte a zrealizujte konfigurovatelný filtr ethernetového rámce umožňující filtrovat pakety podle zadaných parametrů (MAC, IP…) do více streamů, nebo jednoho streamu označeného identifikátorem. 
  * Pro vstupní a výstupní interface bude použit AXI4 Stream pro zajištění kompatibility.

4. Zpracování I2S signálu s integraci do AXI Stream
  * Navrhněte a zrealizujte konverzní modul v FPGA ze standartního interface I2S na interface AXI4 Stream a opačně. 
  * Modul by měl zvládat konverzi různé datové šířky audio samplu a multiplexování více audio streamu do jednoho I2S interfacu.

5. Efektivní (de)interlacing 12G SDI videa
  * Navrhněte a zrealizujte (de)interlacer 6G a 12G SDI videa do progressive formátu. 
  * Modul může pracovat jak nad SDI formátem, tak na Native video formátem.

6. Embedded audio konvertor na AXi4 Stream a zpět
  * Navrhněte a zrealizujte konverzní modul v FPGA z SDI Embedded audia na interface AXI4 Stream a opačně. 
  * Modul by měl zvládat konverzi různé datové šířky audio samplu.

7. Nízkolatenční komprese v FPGA s využitím vlnové transformace
  * Navrhněte a zrealizujte nízkolatenční video kodek v FPGA založený na vlnkové transformaci. 
  * Latence kodeku by se měla pohybovat v jednotkách řádků videa.

1. Optimalizace Java aplikací pro horizontální škálování v moderní mikroservisní architektuře - spolupráce s průmyslem
  * využití AoT kompilace a minimalizace start-up času
  * výběr vhodného JVM a analýza jeho výhod pro minimální náročnost na prostředky (např. GraalVM)
  * využití vhodného frameworku a analýza jeho výhod (např. Quarkus)
  * analýza možností využití pro serverless architekturu (např. Knative)
  * využití komunikace přes gRPC
  * podpora feature flagů pro release management
  * vlastní zadání

2. Virtualizace a izolace aplikačních prostředí - spolupráce s průmyslem
  * využití OCI kontejnerů jako způsob doručování aplikací
  * analýza bezpečnostních chyb využívané technologie docker a možnosti jejich eliminace
  * porovnání s jinými přístupy (např. podman, buildah apod.)
  * lokální orchestrace kontejnerů (docker-compose vs podman-compose)
  * vnořování kontejnerů (např. docker(-compose)-in-docker/podman)
  * vlastnosti container file systemů (např. OverlayFS)
  * bezpečné (rootless) spuštění více kontejnerů uvnitř kontejneru

3. Orchestrace kontejnerů v distribuovaném on-premise prostředí - spolupráce s průmyslem
  * porovnání vlastností využívaných pro jako container runtime (containerd vs docker vs CRI-O)
  * kubernetes vs jeho komerční distribuce (openshift, tanzu)
  * helm vs yaml manifesty (+ možnosti jejich úprav, např. kustomize)
  * realizace ingress load balancerů v lokálním on-premise prosředí
  * vytvoření persistence v distribuovaném prostředí (např. Ceph, Rook, GlusterFS apod.)
  * správa citlivých údajů (šifrování kubernetes secrets, PAM nástroje)
  * vytvoření vlastního kubernetes operátora (vlastní zadání)

4. Podpora vývoje a administrace prostředí prostřednictvím automatizace - spolupráce s průmyslem
  * analýza praktik DevOps přístupu, GitOps, SecOps, ChatOps, AIOps
  * analýza a představení SRE (Site reliability engineering) praktik
  * vytvoření a nasazení prostředí pro kompletní podporu životního cyklu aplikace naplňující znaky GitOps a IaaC (infrastructure as a code)
  * zabezpečení SVC repozitářů přes GPG klíče
  * podpora IaaC nástrojů (ansible, chef+puppet, cloud vendor proprietární nástroje, terraform)
  * využití CI nástroje s dynamickým vytěžováním zdrojů dle aktuální zátěže (návrh tzv. CI farmy)
  * podpora deklarativního popisu činností (pipelines)
  * porovnání známých CI nástrojů (jenkins, jenkins-x, gitlab, tekton, github actions)
  * návrh procesů pro validaci aplikací před jejich nasazením prostřednictvím testů

5. Projekty zadané externím zadavatelem
  * seznam zadavatelů níže

Pokud máte o téma zájem, napište mi email. Rezervace v systému bpm nemá žádnou váhu. Pokud se Vám nelíbí žádné z nabízených témat, koukněte do archívu dostupných zadání.

• Návrhy zadání dostupných projektů

• EATON HW/SW

BP a DP defended works on CTU in Prague FEL/FIT: BP a DP

• Realized projects 2025
• Realized projects 2024
• Realized projects 2023
• Realized projects 2022
• Realized projects 2021
• Realized projects 2020
• Realized projects 2019
• Realized projects 2018
• Realized projects 2017
• Realized projects 2016
• Realized projects 2015
• Realized projects 2014
• Realized projects 2013
• Realized projects 2012
• Realized projects 2011
• Realized projects 2010
• Realized projects 2009
• Realized projects 2008
• Realized projects 2007
• Realized projects 2006
• Realized projects 2004

• Others realized projects

• Pavel Kubalík's Home Page