Обеспечение работы слияния датчиков: многоканальные АЦП, микроконтроллеры и другое

Приложения, такие как виртуальная и дополненная реальность, требуют использования ряда датчиков, и данные с этих датчиков объединяются с помощью слияния данных с датчиков.

Сложные системы активно используют данные, особенно с сегодняшними возможностями встраиваемых и облачных вычислений. Что если ваш новый продукт должен использовать входные данные с большого количества датчиков для обеспечения предполагаемой функциональности? Это центральная идея слияния данных с датчиков. Обычно этот концепт обсуждается в контексте автомобильной электроники, поскольку современные автомобили интегрируют данные с нескольких датчиков, но другие продукты могут использовать те же концепции для предоставления ряда желаемых функций. Если ваша следующая система будет использовать слияние данных с датчиков для интеграции данных из нескольких источников, вот некоторые компоненты, которые вам понадобятся для создания рабочей системы.

Что такое слияние данных с датчиков?

Слияние данных с датчиков, как следует из названия: данные с большого количества датчиков собираются и передаются в процессор, который затем используется для ряда приложений. Некоторые конечные приложения, требующие слияния данных с датчиков, включают автономные транспортные средства, робототехнику, системы управления, промышленную автоматизацию, ИИ, дополненную реальность и многое другое. Даже продукты, такие как передовые медицинские мониторы, умные бытовые приборы и системы умного дома, будут все чаще использовать слияние данных с датчиков.

Так в чем же отличие слияния данных с датчиков от, скажем, любых других задач, связанных с чтением и обработкой данных с датчиков? Все дело в масштабе и способе использования данных. Ваша типичная система сбора данных может использовать лишь небольшое количество датчиков для различных задач, и разные входные данные с датчиков могут не всегда использоваться вместе для принятия полуавтономных решений. Слияние данных с датчиков - это идея как в области встраиваемого программирования, так и в области аппаратного обеспечения, поскольку встраиваемое программное обеспечение обрабатывает гораздо больше данных и использует их для принятия более сложных решений.

Если это звучит как-то похоже на машинное обучение или ИИ, это не так уж и далеко от истины. Модели ИИ/ML могут быть построены для работы с различными структурами данных, а также с данными из различных источников для одной задачи вывода. Они, по сути, агностичны к типам данных и структурам данных, как и другие системы с несколькими потоками данных, которые не используют модели ML для принятия решений.

Эта блок-схема показывает высокоуровневое применение слияния данных с датчиков. Обратите внимание, что этап АЦП может быть интегрирован во встраиваемый процессор. Если хотите, обработка может даже происходить на внешнем устройстве или в облаке.

Основной вопрос для дизайнера становится: как мне «сливать» и обрабатывать несколько потоков данных с датчиков? Это вопрос в равной степени касается как программной инженерии, так и проектирования аппаратного обеспечения. Мы не будем здесь касаться алгоритмической стороны, поскольку это все еще область активных разработок среди компьютерных ученых и программных инженеров. С точки зрения аппаратного обеспечения, существует широкий спектр компонентов, необходимых для сбора и обработки данных в рамках слияния данных с датчиков.

Компоненты для систем слияния данных с датчиков

Точный набор компонентов, необходимых для слияния датчиков, частично зависит от области применения:

• Маленькие устройства, такие как носимые гаджеты, могут требовать меньшие компоненты для уменьшения размера корпуса. Рассмотрите возможность использования интегрированных компонентов или меньших SMD-компонентов.

• Высокоспециализированные системы, такие как автономные транспортные средства, имеют менее строгие ограничения по форм-фактору. Производители чипов могут начать выпуск специализированных компонентов для помощи в слиянии датчиков в новых автомобилях.

• Другие системы с неспецифическими или модульными форм-факторами дают дизайнерам свободу выбора компонентов, и SoC могут не разрабатываться для использования в этих системах.

Слияние датчиков начинается с сбора аналоговых данных перед их передачей во встроенный процессор.

Многоканальные АЦП

Использование многоканального АЦП для слияния датчиков предоставляет удобный способ объединения нескольких сигнальных входов в один пакет. Многоканальные АЦП, используемые в слиянии датчиков, обычно не требуют очень высокой частоты дискретизации; АЦП дельта-сигма с частотой ~Мегаобразцов в секунду обеспечат точный сбор сигналов в диапазоне ультразвука, что охватывает широкий спектр аналоговых датчиков.

Многоканальный АЦП LMP92018 от Texas Instruments включает 8 одновременных входов с последовательным выводом. Он также включает 4-канальные ЦАП для взаимодействия с другими аналоговыми компонентами. [Источник: Техническое описание LMP92018]

Обратите внимание, что АЦП могут выводить данные как последовательно, так и параллельно, и могут включать другие функции, такие как программируемое усиление или фильтрация входов. Texas Instruments LMP92018, показанный выше, является одним из примеров многоканального АЦП, который также включает 4 ЦАП с интерфейсами GPIO и SPI. Этот тип компонента идеален для слияния датчиков, так как обеспечивает высокую частоту дискретизации и опциональное подключение внешнего опорного напряжения.

Специализированная обработка

После сбора данных с датчиков с помощью АЦП, некоторые ваши входы могут требовать последующей специализированной обработки, либо на маленьком МКУ, либо на ASIC. Как пример, компоненты DSP могут использоваться для выполнения некоторых задач по условной обработке сигналов, которые могут потребоваться в специфических областях применения (компьютерное зрение из видеоданных является ярким примером). Если ASIC не предоставляет необходимых шагов DSP, вы можете реализовать их с помощью универсального процессора.

Универсальная обработка

Здесь будет реализовано и выполнено ваше приложение. Что-то настолько простое, как маленький МКУ или FPGA, может использоваться для приема входных данных от последовательного или параллельного многоканального АЦП или от микросхем DSP. Слияние большего количества датчиков параллельно потребует большей скорости обработки, встроенной памяти, разрядности и ввода-вывода для взаимодействия с другими компонентами.

Если есть SoC, который интегрирует несколько функций обработки и связи в один пакет, нет ничего плохого в использовании этого компонента в качестве процессора для слияния данных с датчиков. Не все эти специализированные компоненты включают в себя несколько каналов АЦП для слияния данных с датчиков, и те, которые включают, могут содержать другие функции, не нужные для вашего приложения, что увеличивает цену компонента.

Микроконтроллер STM32F373 от STMicroelectronics является стандартной платформой для обеспечения общей вычислительной мощности в системах слияния данных с датчиков.

Для экстремальных вычислительных нагрузок, таких как встроенный ИИ, вам придется выбрать GPU для вычислительной мощности, пока производители чипов не разработают энергоэффективные ASIC для реализации моделей ИИ. NVIDIA, безусловно, занимает лидирующие позиции в этой области благодаря платформе Jetson, но эти системы все еще ограничены в плане слияния данных с датчиков. Это может потребовать многоканальный АЦП и основную плату, в зависимости от количества датчиков, с которыми вы работаете.

Поиск компонентов, необходимых для слияния данных с датчиков

До сих пор мы рассмотрели ряд различных компонентов для слияния данных с датчиков. Эти компоненты доступны и могут быть использованы для разработки концепций, модулей оценки для специализированных компонентов, оборудования для измерений и сбора данных и многого другого. Для более специализированных продуктов, таких как продукты Интернета вещей с поддержкой ИИ, производители чипов разрабатывают ряд специализированных SoC, которые интегрируют многие или все компоненты, упомянутые здесь, в один чип. Эти более продвинутые компоненты для задач слияния данных с датчиков все еще находятся в разработке, и они могут не предоставлять необходимое количество каналов, скорость выборки или усиление для вашей системы.

Независимо от того, какие компоненты вам нужны для слияния данных с датчиков, вы можете найти необходимые детали с помощью правильного поисковика электронных компонентов. Когда вам нужно найти усилители, многоканальные АЦП и другие компоненты для вашей следующей системы, Octopart предоставляет полное решение для выбора компонентов и управления цепочкой поставок. Расширенные функции фильтрации помогут вам выбрать именно те компоненты, которые вам нужны. Посмотрите нашу страницу с интегральными схемами, чтобы начать поиск необходимых вам компонентов.

Оставайтесь в курсе наших последних статей, подписавшись на нашу рассылку.