センサーフュージョンを機能させる：マルチチャネルADC、MCU、その他

バーチャルリアリティや拡張現実などのアプリケーションでは、さまざまなセンサーが必要とされ、これらのセンサーからのデータはセンサーフュージョンによって結びつけられます。

複雑なシステムでは、特に今日の組み込みコンピューティングやクラウドコンピューティングの能力を活かして、大量のデータを活用します。新製品が多数のセンサーからの入力を使用して所望の機能を提供する必要がある場合はどうでしょうか？これがセンサーフュージョンの中心的な考え方です。この概念は通常、現代の車が複数のセンサーからのデータを統合するため、自動車電子機器の観点から議論されますが、他の製品も同じ概念を使用してさまざまな機能を提供できます。次のシステムが複数のソースからのデータを統合するためにセンサーフュージョンを使用する場合、動作するシステムを作成するために必要なコンポーネントがいくつかあります。

センサーフュージョンとは何か？

センサーフュージョンは、その名が示す通り、多数のセンサーからのデータが収集され、プロセッサに供給され、それがさまざまなアプリケーションに使用されます。センサーフュージョンを必要とする最終アプリケーションには、自動運転車、ロボティクス、制御システム、産業自動化、AI、拡張現実などがあります。さらに、高度な医療モニター、スマートアプライアンス、スマートホームシステムなどの製品も、センサーフュージョンをますます活用するようになります。

では、センサーデータの読み取りや処理を伴う他のものとセンサーフュージョンを何が異なるのでしょうか？それは、データの使用方法と規模の問題です。典型的なデータ取得システムは、異なるタスクのために少数のセンサーを使用するかもしれませんが、異なるセンサー入力が常に一緒に使用されて半自律的な決定を下すわけではありません。センサーフュージョンは、埋め込みソフトウェアがより多くのデータを処理し、より複雑な決定を下すという点で、埋め込みプログラミングのアイデアであり、ハードウェアのアイデアでもあります。

これが機械学習やAIのように聞こえるなら、それほど遠くないです。AI/MLモデルは、異なるデータ構造や単一の推論タスクのためのさまざまなソースからのデータを収容するように構築することができます。それらは基本的にデータタイプやデータ構造にとらわれず、MLモデルを意思決定に使用しない複数のデータストリームを持つ他のシステムと同様です。

このブロック図は、センサーフュージョンに関わる高レベルのアプリケーションを示しています。ADCステージは組み込みプロセッサに統合されている場合があります。必要に応じて、処理は外部デバイスやクラウド上で行うこともできます。

設計者にとっての主な疑問は、センサーからの複数のデータストリームをどのように「融合」して処理するかです。これは、ハードウェア設計の問題であると同時に、ソフトウェアエンジニアリングの問題でもあります。ここではアルゴリズムの側面には触れませんが、これはコンピュータ科学者やソフトウェアエンジニアの間で現在も活発に開発が進められている分野です。ハードウェア側では、センサーフュージョンの一環としてデータ収集と処理を可能にする幅広いコンポーネントが必要です。

センサーフュージョンシステムのためのコンポーネント

センサーフュージョンに必要なコンポーネントの正確なセットは、部分的にはアプリケーションの領域に依存します：

• ウェアラブルのような小型デバイスでは、筐体サイズを小さく保つために小型のコンポーネントが必要になる場合があります。統合コンポーネントや小型のSMDコンポーネントを検討してください。

• 自動運転車のような非常に特定のシステムでは、フォームファクターの制約が緩いです。チップメーカーは、新しい自動車のセンサーフュージョンを支援するための特殊コンポーネントをリリースし始めるかもしれません。

• 非特定またはモジュラーなフォームファクターを持つ他のシステムでは、設計者はコンポーネントを自由に選択でき、これらのシステムで使用するためにSoCが開発されない場合があります。

センサーフュージョンはすべて、アナログデータを収集してから組み込みプロセッサにフィードすることから始まります。

マルチチャネルADC

センサーフュージョンのためのマルチチャネルADCのルートを選択することは、複数の信号入力を単一のパッケージにまとめる便利な方法を提供します。センサーフュージョンで使用されるマルチチャネルADCは、非常に高いサンプリングレートを必要とすることは一般的にありません。デルタシグマADCは、アナログセンサーの広範囲にわたる超音波範囲に対して、正確な信号取得を提供するために、秒速〜メガサンプルのレートで十分です。

テキサス・インスツルメンツのLMP92018マルチチャネルADCには、シリアル出力を備えた8つの同時入力が含まれています。また、他のアナログコンポーネントとのインターフェース用に4チャネルDACも含まれています。[出典: LMP92018データシート]

ADCはシリアルまたはパラレルで出力でき、プログラマブルゲインや入力フィルタリングなどの他の機能を含むことができます。上記のテキサス・インスツルメンツLMP92018は、GPIOおよびSPIインターフェースを備えた4つのDACも含むマルチチャネルADCの一例です。このタイプのコンポーネントは、高いサンプルレートと外部基準電圧のオプション接続を提供するため、センサーフュージョンに理想的です。

アプリケーション固有の処理

ADCでセンサーデータが収集された後、入力の一部は、小型MCUまたはASICでのアプリケーション固有の処理を必要とする場合があります。例として、DSPコンポーネントは、特定のアプリケーションドメインで必要とされるかもしれないいくつかの信号調整タスクを実行するために使用できます（ビデオデータからのコンピュータビジョンが主な例です）。ASICが必要なDSPステップを提供しない場合、これらを汎用プロセッサで実装できます。

汎用処理

これは、アプリケーションが実装され実行される場所です。シリアルまたはパラレルのマルチチャネルADC、またはDSP ICからの入力を受け取るために、小型のMCUやFPGAなどが使用されることがあります。並列でより多くのセンサーからのフュージョンは、他のコンポーネントとのインターフェースに必要な、より高い処理速度、オンボードメモリ、ビット深度、およびI/Oを要求します。

複数の処理機能と通信機能を1つのパッケージに統合したSoCがある場合、このコンポーネントをセンサーフュージョンのプロセッサとして使用しても問題ありません。これらの特殊なコンポーネントのすべてがセンサーフュージョン用の複数のADCチャネルを含んでいるわけではなく、含んでいる場合でも、アプリケーションに不要な他の機能を含むことがあり、それによってコンポーネントの価格が上がることがあります。

STMicroelectronicsのSTM32F373 MCUは、センサーフュージョンにおいて一般的な処理能力を提供する標準的なプラットフォームです。

組み込みAIのような極端なコンピューティングワークロードの場合、チップメーカーがAIモデルを実装するための低消費電力ASICを開発するまでは、処理能力のためにGPUを使用する必要があります。この分野ではNVIDIAがJetsonプラットフォームのおかげで市場をリードしていますが、これらのシステムはセンサーフュージョンの点でまだ限定されています。これは、扱っているセンサーの数に応じて、マルチチャネルADCとメインボードが必要になるかもしれません。

センサーフュージョンに必要なコンポーネントを見つける

これまでに、センサーフュージョンに使用できるさまざまなコンポーネントを見てきました。これらのコンポーネントは容易に入手可能であり、概念実証、特殊コンポーネントの評価モジュール、測定および取得機器などの開発に使用できます。より専門的な製品、例えばAI対応IoT製品の場合、チップメーカーはさまざまな特殊SoCを開発しています。これらは、ここで見た多くまたはすべてのコンポーネントを1つのチップに統合しています。これらのより高度なセンサーフュージョン用コンポーネントはまだ開発中であり、システムに必要なチャネル数、サンプリングレート、またはゲインを提供しない可能性があります。

センサーフュージョンに必要なコンポーネントが何であれ、正しい電子部品検索エンジンで必要な部品を見つけることができます。次のシステムにアンプ、マルチチャネルADC、その他のコンポーネントが必要な場合、Octopartはコンポーネント選択とサプライチェーン管理のための完全なソリューションを提供します。高度なフィルタリング機能は、必要なコンポーネントを正確に選択するのに役立ちます。統合回路のページを見て、必要なコンポーネントを探すための検索を始めましょう。

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