更多项目进度详情分享：智能小车开源项目文章汇总项目资料：电路城“来实战”多功能智能小车项目设计方案资料（持续更新）通过几天的测试程序编写，可以实现对小车的遥控控制。通过NRF24L01实现遥控控制，可控制前进、后退、左转、右转。原理就是遥控ADC采集摇杆电位器的电压通过处理再传给主控板实现对两个电机的控制。这个控制的难点其实就是PWM输出的程序的编写，因为A4950模块通过脉宽调制(PWM)控制两个直流电动机，输入端通过应用外部 PWM 控制信号以控制直流电动机的速度与方向。内部同步整流控制电路用来降低脉宽调制 (PWM) 操作时的功率消耗。其次呢就是NRF24L01无线通信程序的编写，但是网上有很多例程，所以相对来说还比较好解决一点。前面那个控制A4950驱动的程序例程比较少，需要自己摸索。基于STM32F103的NRF34L01相关实例电路方案：基于STM32F103激光测距NRF24L01无线传输设计基于STM32的无线NRF24L01遥控小车今天只是先给大家分享一下，想要获取原理图和源码，可以持续关注我们电路城首页，我们会慢慢更新到电路方案中，免费开源给大家。开源项目沟通交流群，马上扫码加入！想为我们开源项目出谋划策？马上扫码加入开源项目专家智囊团微信群，需要备注“专家智囊团：姓名+擅长领域+所在地区”，我们会尽快审核您的身份：开源项目贡献者名单荣誉榜（马上加入我们，开源项目等你来贡献智慧...）。。。。。。

人机交互需要声学接口以提供全双工免提通信。在免提模式中，来自扬声器的远端或近端音频信号的一部分耦合至麦克风。此外，在噪声环境中，除了有用的近端音频信号之外，麦克风还会捕获环境噪声。捕获的多麦克风音频信号被声学背景噪声以及回声信号破坏，回声信号会显著降低所需信号的可懂度，并限制后续音频处理系统的性能。此参考设计所展示的双麦克风用于通过立体声ADC实现音频输入，通过低功耗DSP执行降噪、声学回声消除和其他音频质量增强算法。此参考设计还采用了TI的智能放大器技术，从而可通过微型扬声器实现高质量、高SPL的音频输出。特性双向音频模块化平台支持模拟或数字麦克风，可使用TI智能放大器技术在微型扬声器上进行音频捕获和回放TLV320ADC3101立体声ADC，具有92dBASNR、0.003%THD，集成了PGA、AGC和mini-DSP，用于实现抽取滤波功能功能强大的TMS320C5517DSP，用于实施各种音频处理算法，如：自适应频谱降噪(ASNR)和声学回声消除(AEC)，可处理回声尾部长达128ms的回声尾长智能放大器TAS2557集成了超低噪声音频DAC、D类功率放大器和内置扬声器传感/保护功能，可通过微型扬声器提供高声压级(SPL)连接到基于AM335x的BeagleBone™BlackWireless，以支持可选的云连接

毫米波Radar：工作频率在30～300GHz范围内，也有把24GHz的频率归为毫米波Radar，60~61GHz只有日本使用。一般24GHz用于短/中距，76~79GHz用于中/长距，频率越高，波长越短，测距测速的精度就越高。频带发展的趋势是从低频向高频过渡：1）欧盟：1997年，欧洲电讯标准学会确认76-77GHz作为防撞雷达专用频道；2）美国：24GHz和76~77GHz两个频带均可用；3）日本：先选用了60~61GHz，后又转入76~77GHz频带；4）日内瓦2015年世界无线电通信大会，77.5~78.0GHz划分给无线电定位业务，以支持短距离高分辨率车载雷达的发展；5）中国：2005年，原信息产业部《微功率（短距离）无线电设备的技术要求》，77GHz划分给车辆测距雷达。本文推出的God-shuttle方案，是一个基于TIAWR1642的77GHz雷达单芯片模块方案，主要应用于车载辅助驾驶中的：BlindSpotDetection、LaneChangeAssistance、ParkingAssistance、SimpleGestureRecognition、CarDoorOpenerApplications等应用场景。

非制冷微测热辐射计探测器的运行需要高精度的超低噪声偏置电压。此类要求并不能通过简单地切换电源、LDO或DAC输出等方式来满足。借助德州仪器(TI)的精密DAC、低噪声精密放大器和高PSRR低噪声LDO，该参考设计展示了如何以较低的成本生成非制冷微测热辐射计探测器运行所需的高精度、超低噪声、可编程偏置电压和电源。特性在0.1Hz到1MHz范围内的总输出噪声低于4µVRMS电压精度优于±10mV基于真正的16位R-2RDAC，具有缓冲轨至轨电压输出输出的数量：四个可编程电压输出在DAC分辨率、电压范围和通道数量方面可实现轻松扩展输出电流能力：10mA（没有BJT）和75mA（具有外部BJT）

该参考设计展示了如何在交通监控和其他应用中利用我们的单芯片毫米波(mmWave)技术，进行可靠的远距离传感。该参考设计可以使用IWR1642BOOST评估模块(EVM)或IWR1843BOOST评估模块(EVM)，并将完整的雷达处理链集成到IWR1642、IWR6843或IWR8143器件上。该处理链包含模拟雷达配置、模数转换器(ADC)捕捉、低级FFT处理以及高级群集和跟踪算法。该参考设计旨在基于我们的毫米波SDK构建使用，以实现集中的软件体验，其中包括用于评估、开发和数据可视化的API、资源库和工具。特性展示使用我们的单芯片毫米波传感器的环境可靠型物体检测、群集和跟踪高达4GHz的测量带宽集成数字信号处理器(DSP)可对物体进行群集并随时间推移跟踪其距离和速度毫米波传感器可在100°视场以及5m至180m的距离内精确地确定物体位置使用IWR1843BOOST或IWR6843BOOSTEVM上的3TX天线扩展了3D传感功能

此参考设计包含一款微功耗电位仪式电化学传感器电路，适用于由电池供电的便携式、长寿命便携式或固定式远程定位器件。通过使用纳瓦级功耗放大器和参考电路，电路可独立于监控处理器持续运行，以确保传感器偏置，从而避免漫长的启动趋稳时间。特性可针对多种电化学电池应用进行调整的电位仪式放大器可适应偏置和非偏置传感器可针对多种两端和三端电化学电池应用进行调整微功耗(兼容BoosterPack的PCB封装，可与MSP430LaunchPad开发平台使用配合使用

在本视频教程中，将向你展示如何构建简单的距离测量设备。该项目基于VL53L0X，即所谓的“世界上最小的飞行时间（ToF）测距传感器”。和往常一样，我将介绍硬件组装过程以及项目所需的软件。我没有使用ESP32的Wi-Fi/蓝牙功能，而是将测量结果打印到64x48像素OLED屏幕上。视频来源网络

更多项目进度详情分享：智能小车开源项目文章汇总项目资料：电路城“来实战”多功能智能小车项目设计方案资料（持续更新）广大的工程师及电子爱好者朋友们，大家好！我们的小车设计已经到了实际阶段，基本完成了初步设计，今天我们就来讨论一下我们的具体方案。我们选择的是履带式坦克小车，原因很简单，相比四轮小车感觉要酷一点。另外一点呢对地形要求低，可玩性大大提高。电机采用的是CGM-25-370直流减速电机。电机具体参数如图所示：电池我们采用大容量锂聚合物电池，INPUT：DC-12.6V，OUTPUT：10.8-12.6V.容量是3000mAh,小车的续航能力有了保证。主控板的电源管理上呢我们采用了德州仪器的TPS54531，官方说明如下：TPS54531器件是一款28V、5A非同步降压转换器，集成有一个低RDS(on)的高侧MOSFET。该器件会在轻负载时自动激活脉冲跳跃Eco-mode功能以提升效率。此外，1μA的关断电源电流使得该器件适用于电池供电类应用。具有内部斜坡补偿的电流模式控制简化了外部补偿计算，并在允许使用陶瓷输出电容的同时减少了组件数量。一个电阻分压器设定输入欠压闭锁的滞后时间。过压瞬态保护电路可限制启动和瞬变期间的电压过冲。逐周期电流限制机制、频率折返和热关断特性可在过载条件下对器件和负载施加保护。TPS54531器件采用8引脚SOPowerPADTM封装，内部已经过优化，提升了散热性能。具体PDF文档资料我们会上传至我们的电路方案中，文档中也给了具体参考电路设计：我们根据官方资料以及网友提供的设计资料，设计了DC-DC斩波电路及LDO降压模块LDO降压采用了AMS1117-3.3这款常见的线性稳压LDO。大家可能对TPS54531不太熟悉，没关系，不是一定要使用TPS54531，电路城还有很多DC-DC斩波电路。例如：我们的电机驱动采用的是A4950，为什么采用A4950呢？它的优点如下，主要是比L298N电机驱动起来要简单。功能：可以控制2个电机正反转（比如平衡小车就只需一个这个模块）电压:7.6~40V电流：模块带限流保护，2A(过流不会断电，只会限制最大输出电流)控制：需要4个PWM引脚。（如果不需要反转，只需要2个PWM引脚。）使用比L298简单的多相关电路方案大家可以参考：输入8V-28V，输出5V3ADCDC模块LM2596-ADJ可调电源模块DCDC我们通信采用大家熟悉的NRF24L01，nRF24L01是由NORDIC生产的工作在2.4GHz~2.5GHz的ISM频段的单片无线收发器芯片。实物图如下：我们采用的是E01-ML01S模块，具体参数如图所示：好啦，今天的设计方案的模块选择就先给大家介绍到这里，这一系列相关资料都会同步更新到我们的电路方案。其它一些模块介绍将放在硬件系统介绍中，敬请大家跳一下链接哈。整个设计过程中其实就是在思考着几点：第一呢追求性价比，哪个参数好、便宜；第二点哪个应用简单，降低设计开发难度；第三点呢哪种方案更方便大家接受，最好是资料充足的，利于自行学习。最后给大家看一下我们组装的车体，主控板也会尽快和大家见面哟！开源项目沟通交流群，马上扫码加入！想为我们开源项目出谋划策？马上扫码加入开源项目专家智囊团微信群，需要备注“专家智囊团：姓名+擅长领域+所在地区”，我们会尽快审核您的身份：开源项目贡献者名单荣誉榜（马上加入我们，开源项目等你来贡献智慧...）。。。。。。

TIDA-00462超声测距参考设计可以测量高达99英寸的距离，精度为±1.5英寸。本设计指南的范围旨在使系统设计人员在将TI的工业超低功耗MCU、模拟信号调节和电源管理技术集成到其终端系统时抢占先机。本设计指南介绍了使用MSP430超低功耗微控制器的低成本超声测距系统的工作原理和基本设计过程。本设计指南还介绍了TI设计系统的组件选择、设计理论和测试结果。提供了所有相关的设计文件，例如原理图、材料清单、层图、Altium文件、Gerber和MSP430MCU固件。特性超声技术非接触式检测与测量最大可测量距离：99英寸最小可测量距离：6英寸最大测量误差小于1.5英寸5V时的电流消耗小于1.8mA简单、低成本片上系统解决方案

更多项目进度详情分享：智能小车开源项目文章汇总项目资料：电路城“来实战”多功能智能小车项目设计方案资料（持续更新）广大的工程师及电子爱好者朋友们，大家好！今天我们一起来看看简单语音控制的实现，我们是使用LD3320A语音口令识别套件。为什么要使用这款芯片呢？LD3320芯片是一款“语音识别”专用芯片，基于ICRoute公司设计生产。该芯片集成了语音识别处理器和部分外设电路，包括麦克风接口、AD、DA转换器、声音输出接口等。本芯片高效与节能，不需要外接任何如Flash、RAM等的存储芯片，直接集成在功能所需的器件即可以实现语音识别／声控／人机对话功能。另外，可以任意动态编辑识别的关键词语列表。我们使用的是LD3320A语音口令识别套件，大家感兴趣解码源代码，或者是要获取详细资料，可以访问以下电路方案：人机对话，语音识别LD3320A模块（原理图、配套程序、相关资料等）（有相关视频演示）基于语音识别的智能蓝牙音箱更多的相关方案，可在电路城电路方案中查找。那么我们究竟应该如何利用该套件实现简单语音控制呢？这是套件图片：首先我们根据资料掌握该模块串口接收使用功能，这里设置要传输的字节，比如我们发送AABBCCDD。这里总共是13个字节，其中可用字节是10个，后面必须有FFFFFF做结束标志。通过语音触发以后，就开始向串口发送相关信息。使用USB转TTL模块连接电脑，打开串口调试器，做出相应语音控制，便能将对应的数据通过串口发送至串口调试工具。我们可以看到，电脑串口调试工具成功接收到了语音识别模块发送的数据。如果该模块连接的是小车主控板，那么就可以通过串口将所要传输的字节发送给主控板，主控板会经过处理作出相应动作。所以该模块用于简单语音控制是非常便利的，我们可以通过语音来控制小车的简单动作，比如：前进、后退、转圈以及转弯。那么，同理，在我们小车实现某些动作后也可以将定义好的数据通过串口传输至语音处理模块，播放相应提示词。所以由于这个模块的使用大大方便了我们控制，但是这个并算不上真正意义上的语音控制，没有学习功能，没有数据库，我想这只能算作人工制杖了。开源项目沟通交流群，马上扫码加入！想为我们开源项目出谋划策？马上扫码加入开源项目专家智囊团微信群，需要备注“专家智囊团：姓名+擅长领域+所在地区”，我们会尽快审核您的身份：开源项目贡献者名单荣誉榜（马上加入我们，开源项目等你来贡献智慧...）。。。。。。

Torrus是一个控制器，可让您获得各种虚拟现实体验。它可以跟踪您的运动，而无从内到外的跟踪。它使用反向和正向运动学来实现用户耳机与其手之间的精确位置跟踪。组件1×nRF52832BLE1×MPU9250IMU1×TM035035触控板Torrus基于nRF52832，通常使用称为CMSIS-DAP的接口芯片以C语言进行编程。该编程芯片可以在nRF52开发套件中找到，价格约为50美元，但我认为我们也可以为0至2美元编程！我们目前有两个问题要解决：1.使用Arduino编程Torrus，而不是复杂的IDE2.无需外部编程器或FTDI芯片即可对Torrus进行编程。Arduino和nRF52多亏了Sandeepmistry，我们有了一个端口，可以让我们在Arduino上使用NordicnRF5芯片！其他人已经基于此库使用了他们的核心软件：RedBearLabnRF51822Github（DFUOvertheAir引导程序，似乎是无按钮的！）nRF52GithubSparkfunnRF52832但是我们可能需要提供额外的功能以使其易于编程。这就是我接下来几周要进行的工作。我已经开始在Github上创建库，并致力于Torrus板的支持。我还包括了Sparfun的串行编程工具（更多信息在下面...）。编程Torrus这很重要！我们想要摆脱CMSIS-DAP编程器，因为如果它适合调试，那么它又大又昂贵。为了避免使用编程器，Nordic提供了另一种称为DFU（设备固件更新）的方法。DFU可以通过两种方式完成：串行更新。在这种情况下，我们需要重置设备，按一个按钮进入DFU模式，然后通过串行发送新固件（例如，从Arduino），非常适合开发。简而言之，就是通过蓝牙进行OTA（空中下载）更新。可以通过蓝牙服务将设备设置为DFU模式。这很棒，因此每个人都可以从其手机更新Torrus。在继续之前，我想向您简要介绍一下应用程序布局（所有数据都存储在nRF52中，Torrus大脑）：该softdevice由北欧提供的，它运行的所有重要功能。我们不能修改它，只能调用函数。它是在引导加载程序之前紧随引导程序执行的第一件软件。该应用程序是...很好的应用程序！我们需要发展！要创建蓝牙服务，请与其他传感器进行通信...这是我们大多数时间都将使用的该引导程序检查，如果我们试图更新软件，否则启动应用程序。这是我们现在要做的：创建引导加载程序，以便可以从蓝牙或串行更新修改Torrus电路以添加一个串行编程器（一定是CP2104A），该编程器将能够自动重置板。使新的引导加载程序可与Arduino一起使用。然后，我们将能够从其USB端口对Torrus进行编程。来源hackaday

此TI高精度验证设计提供了完整的基于闭环霍尔的电流传感器信号调节解决方案。此电路包含DRV411，可用于准确地测量+/-50A范围内的直流、交流和脉冲电流；初级和次级电路之间有电流隔离。DRV411以单个封装的形式提供霍尔激励、补偿线圈驱动器和高精度差分放大器。DRV411采用的独特电流自旋技术几乎可以完全消除霍尔器件的偏移和1/f噪声，并在工业电机控制、能源和HEV等应用中实现准确的、电流隔离的高电流测量。特性TI高精度设计：经验证的设计包括原理、组件选择、TINA-TI仿真、PCB原理图和布局、物料清单和测量结果测量+/-50A范围内的直流、交流和脉冲电流单5V电源初级和次级电路之间进行电流隔离

此热电偶测量验证设计提供了一种非常简单且精确的方式方法来实施热电偶测量。此设计概括了提供传感器诊断所必需的抗混叠滤波器和偏置电阻器。此示例还提供了一种新颖的方式，即使用ADS1118上的板载温度传感器完成对系统的冷端补偿。对于热电偶线性化，此设计还提供了一种非常简单的、可以在大多数微控制器上实施的线性算法。特性测量K型热电偶温度精度高精度/可重复性0.2°C包含冷端补偿包含软件算法使用ADS111816位ADC（带PGA）

该参考设计是低功耗无线气体传感器解决方案，支持多种电化学气体传感器。此传感器解决方案灵活并且经过认证，采用适合Bluetooth®低功耗、ZigbeeRF4CE、6LoWPAN或ANT的多功能可配置接口，是各种建筑安全、工业过程控制、矿业和医疗保健应用的理想选择。特性监测多种气体一氧化碳、氧气、氨气、氟气、二氧化氯等支持2引线和3引线电化学气体传感器符合FCC和IC监管标准纽扣电池供电通过TI的气体传感器iOS移动应用轻松监测气体浓度

物联网(IoT)的兴起激发了许多创新型初创公司寻求融入下一次重大变革的机会。但是，很多初创公司的设计团队比较精简，而且还深受产品上市时间日益缩短的制约。因此，每位设计人员不得不从事多个工程领域的工作，包括模拟、数字、射频(RF)和无线/有线网络。当然，他们一直在寻找能够加快IC、传感器和外设评估并降低评估成本的办法。一种方法是使用IC供应商提供的评估和开发套件来支持其解决方案。如果支持度非常高，那么这将一种很好的方法。不过，还有一种选择是使用Arduino生态系统。此生态系统已从业余爱好者的游乐场发展成为一个功能完善的设计与支持生态系统。本文介绍设计人员如何在设计周期的早期利用Arduino来评估IC、外设和传感器——使用传感器和外设分线板(BOB)之类的开源硬件，并结合各种库和示例程序之类的开源软件。本文将以MaximIntegrated实时时钟(RTC)和AdafruitIndustries分线板(BOB)为例展开讨论。物联网的兴起物联网的第一个真实案例可以追溯到1980年代早期，当时美国卡耐基梅隆大学的一台可口可乐售卖机被连上了网络，程序员可以利用互联网检查饮料是否有售以及是否凉爽，确认之后才真正前去售卖机。直到1999年，物联网才作为一个概念才被正式提出。物联网真正形成的确切时间尚有争议。对我们来说，物联网诞生的最佳定义也许是“当连接到互联网的‘事物’或‘物体’比人还多的时候”。据此估计，物联网诞生于2008年至2009年之间，物与人的比率从2003年的0.08增长到2010年的1.84。Arduino的发展物联网的诞生伴随着2000年代初期创客运动的兴起。Arduino的全球首次部署发生在2005年，Make（创客）杂志也于同一年发行，并于一年后举办了第一届MakerFaire（创客展）。自确立以来，Arduino已建立起复杂的开源软件和硬件生态系统，只是欠缺一种方法来将受到良好支持的Arduino生态系统引入专业设计人员的疆界，以简化其工作并缩短产品上市时间。事实上，解决办法是以有机的方式出现的：围绕Arduino成长起来的巨大生态系统产生了意想不到的附带效应——专业工程师使用Arduino评估传感器和外设，然后将其部署到自己的设计中。现在有许多这样的例子，例如RTC。使用RTC的外设评估示例几乎每个现代32位微控制器都带有集成的RTC，许多16位甚至8位微控制器也有集成RTC。尽管这会缩小电路板面积，减少物料(BOM)，降低最终产品的成本，但使用内部RTC存在一些缺点。一个缺点是微控制器必须在软件控制下启用和禁用内部RTC，因此，如果发生诸如电源故障之类的事情，导致微控制器锁定或其代码执行紊乱，那么RTC可能会被意外禁用。相比之下，外部RTC具有独立的电源轨和晶体，因而更为稳健，不太可能被微控制器上运行的代码意外关闭。此外，与微控制器相比，外部RTC通常采用更大的芯片制造工艺节点来实现，其较大的硅片尺寸使其更不易发生位翻转，即由宇宙射线等辐射引起的单粒子翻转(SEU)。RTCIC示例：MaximIntegrated的DS1307和DS3231MaximIntegrated的DS1307和DS3231是两款颇受欢迎的RTCIC。这两款器件均能记录秒、分、时、星期几、日期、月份和年份信息，针对少于31天的月份进行自动调整，考虑闰年，并支持24小时或12小时模式。而且，这两款器件均通过串行I2C总线与主微控制器通信，并且包含一个检测电路，可检测电源故障并自动切换到备用电源（通常为电池）——在这种情况下，器件仍能维持计时操作（图1）。Maxim的DS1307外部RTC示意图图1：DS1307是一个很好的外部RTC例子。其优点是拥有自己的本地晶体和电源轨，并且不会受到代码失效的影响。它通过I2C接口与主微控制器通信。(图片源:MaximIntegrated)当然，检查规格书以确定这些器件之间的差异很重要。例如，DS1307需要一个5V电源和一个外部晶体。相比之下，更精密的DS3231可以采用2.3至5.5V的电源供电，并配有集成的温度补偿晶体振荡器(TCXO)和晶体。有时候，这些器件之间的区别不是一眼就能看出。例如，两款器件均提供SQW（方波）输出，如果在软件控制下激活，则需要一个外部上拉电阻。但是，对于DS1307，SQW输出可编程为产生1赫兹(Hz)、4.096千赫兹(kHz)、8.192kHz或32.768kHz信号。相比之下，对于DS3231，此输出可编程为产生1Hz、1,024kHz、4.096kHz或8.192kHz信号。在DS1307的情况下，时钟精度取决于晶体的精度以及振荡器电路的容性负载与晶体调整所针对的容性负载之间的匹配精度。相比之下，具有温度补偿功能的DS3231在-40°C至+85°C范围内有更明确的精度数值，即在±2分钟/年以内（图2）。Maxim的DS3231温度补偿晶体振荡器示意图图2：DS3231是一款温度补偿晶体振荡器，其精度为±2分钟/年，工作温度范围为-40°C至+85°C。(图片源:MaximIntegrated)假设这两款器件从规格书看不存在妨碍采用的因素，那么设计人员如何对其进行实际评估呢？一种解决方案是设计和构建定制分线板(BOB)，并从头开始开发代码以驱动器件。另一种更快速、更具成本效益的解决方案则是使用Arduino硬件与软件生态系统中现成的BOB和代码。RTCBOB示例：Adafruit的DS1307和ChronoDotDS1307和DS3231IC的两款常用BOB是Adafruit的3296DS1307实时时钟BOB（图3）和255ChronoDot超高精度实时时钟V2.1BOB（图4）。Adafruit的DS1307RTCBOB图片图3：Adafruit的DS1307RTCBOB。(图片来源：AdafruitIndustries)ChronoDot超高精度实时时钟v2.1BOB图片图4：ChronoDot超高精度实时时钟v2.1BOB。(图片来源：AdafruitIndustries)当与适当的微控制器开发板（例如ArduinoUnoR3）结合使用时，再加上可从互联网下载的开源库和示例代码，嵌入式系统和物联网设备的专业设计人员便可立即开始评估工作。设计人员完成评估后，可以选用BOB的开源硬件设计的适当部分，并将其直接整合到自己的设计中。同样，他们可以选用开源库以及其基于开源示例开发的代码，并将其用作产品的一部分。面向软件开发人员的硬件技巧与诀窍如前所述，DS1307和DS3231RTC均通过串行I2C总线与主微控制器通信。经常困扰软件开发人员的“难题”之一是，构成该总线的两个信号（分别称为SCL和SDA）都需要上拉电阻。Adafruit的DS1307或DS3231(ChronoDot)BOB均不包含上拉电阻，不过ChronoDot有标记R1和R2的焊盘，可以在其上添加电阻。不包含上拉电阻的原因是I2C总线可以连接多个器件（IC或BOB）。I2C总线使用7位地址，27=128。但是，地址0000000是一个通用调用地址，用于寻址总线上的所有器件，故理论上总线能够支持127个分立器件。实际上，总线可以支持的器件数量由总线的电容（包括走线和负载的电容）决定，总线电容总量以400皮法(pF)为限。硬件设计人员可以使用一个公式来计算多个并联电阻的等效值。出于讨论的目的，我们可以考虑如下简单的例子。如果两个器件有相同阻值的上拉电阻，则其等效电阻为该值的一半；如果四个器件有相同值的上拉电阻，则其等效电阻为该值的四分之一。如果总线上已经存在一个带上拉电阻的I2C器件，则无需采取进一步措施。如果不存在上拉电阻，而且设计人员100%确定他们将来不会在板上添加带有上拉电阻的BOB，那么最好使用一对4.7千欧(kΩ)电阻作为上拉电阻。但是，如果将来有可能增加带上拉电阻的BOB，那么此时应添加一对10kΩ电阻，因为在将另一个BOB添加到总线上之前和之后，这些电阻都有效用。面向硬件设计人员的软件技巧与诀窍“wire库”是一个通信库，利用它可便捷地与I2C器件进行双线类通信。对于Arduino，这是作为集成开发环境(IDE)的一部分提供的，因此设计人员只需在程序的开头添加语句#include。真正的诀窍是要找到合适的RTC库。一个很好的例子是Adafruit的RTClib，它可以从Github下载。接下来，在程序开头添加语句#include"RTClib.h"。然后，通常在定义常量值之后，就需要根据所用的BOB，利用语句RTC_DS1307RTC;或RTC_DS3231RTC;实例化RTC（创建其实例）。再后来，当在程序中完成所有设置时（对于Arduino草图，它是setup()函数的一部分），设计人员便需要添加语句Wire.begin();和RTC.begin();来初始化I2C通信和RTC子系统。前面提到的Github页面上提供的示例可以让设计人员快速启动并运行，进而访问和调整当前日期与时间。不太明显的是如何访问SQW（方波）输出。默认情况下，此输出处于非活动状态以节省功耗。举例来说，使用此引脚的一种方式是让其处于活动状态并设置如1Hz的运行频率，然后使用此信号触发主微控制器上的中断。软件开发人员可以毫不费力地在库代码中找到所有这些东西，但对于硬件设计工程师来说，翻阅此代码可能会有困难，因此下面给出一个简短的总结：对于DS1307，只需添加一个或多个RTC。Ds1307SqwPinMode();形式的语句，支持的选项值有ON、OFF、SquareWave1HZ、SquareWave4kHz、SquareWave8kHz和SquareWave32kHz。同样，对于DS3231，应添加一个或多个RTC。Ds3231SqwPinMode();形式的语句，支持的选项值有ON、OFF、DS3231_SquareWave1Hz、DS3231_SquareWave1kHz、DS3231_SquareWave4kHz和DS3231_SquareWave8kHz。结论由于团队规模较小，上市时间越来越紧，设计人员必须承担多个工程领域的工作，并不断寻找加快IC、传感器和外设评估且降低成本的方法。如本文所述，有一种方法是将Arduino与传感器和外设分线板(BOB)之类的开源硬件及库和示例程序之类的开源软件结合使用。文章来源网络

OPT8241飞行时间(ToF)传感器属于TI3DToF图像传感器系列。该器件将ToF感应功能与经优化设计的模数转换器(ADC)和通用可编程定时发生器(TG)相结合。该器件以高达150帧/秒的帧速率（600读出/秒）提供四分之一的视频图形阵列(QVGA320x240)分辨率数据。内置TG控制复位、调制、读出和数字化序列。TG具备可编程性，可灵活优化各项深度感应性能指标（例如功率、运动稳健性、信噪比和环境消除）。特性成像阵列：320×240阵列1/3”光学格式像素间距：15µm高达150帧/秒光学属性：响应度：850nm时为0.35A/W解调对比度：50MHz时为45%解调频率：10MHz至100MHz输出数据格式：12位相位相关数据4位共模（环境）芯片集接口：与TI的飞行时间控制器OPT9221兼容传感器输出接口：CMOS数据接口（50MHzDDR，16通道数据、时钟和帧标记）LVDS：600Mbps，3个数据对1LVDS位时钟对，1LVDS采样时钟对定时发生器(TG)：可编程感兴趣区域(ROI)的寻址引擎调制控制抗混叠主/从同步操作用于控制的I2C从接口电源：3.3VI/O，模拟1.8V模拟，数字，I/O1.5V解调（典型值）经优化的光学封装(COG-78)：8.757mm×7.859mm×0.7mm集成光学带通滤波器（830nm至867nm）便于对齐的光学基准点工作温度范围：0°C至70°C应用深度感测：位置和临近感测3D扫描3D机器视觉安全和监控手势控制增强现实和虚拟现实文章来源网络

无论怀疑论者怎么说，科学界都认为我们的气候正在发生变化。要衡量和量化这一变化，需要对基础指标和生命体征进行精确监测，为我们提供准确的数据，从中预测将要发生的事情。本文着眼于传感器技术，这些传感器技术可以用来衡量和报告发生的微妙（而不是那么微妙）的气候变化。这包括用于测量实时条件的系统以及旨在跟踪预示长期趋势的缓慢移动指标的系统。这里引用的所有技术，部件和开发系统都可以在Digi-Key网站上找到。二氧化碳分析大气中的热量捕集二氧化碳水平与平均全球温度之间的相关性已被充分记录。冰芯样本可以追溯到80万年已使研究人员能够测量CO的相对量溶解在冰面上时，它冻结指示大部分气体是如何在当时的气氛。科学家指出，象树的年轮，CO的层状冰和相对量的厚度2测量可被用来确定平均温度（有，然而，改变CO之间的时间延迟水平和变化在温度）。虽然历史地质数据（图1）示出了具有相对高含量的CO的异常周期2而温度在统计学上低于预期，已知的是，轨道模式，黑子周期，相对冰川表面积，火山活动等负反馈因素有影响了这些数据。看着二氧化碳，从1950年的水平，以本很显然，二氧化碳水平比显著高于以往，因此，强烈怀疑我们生活在的滞后时间在宽限期前全球气温开始飙升。传感器方案这意味着用于实时测量二氧化碳水平的传感器对于确定当前水平和预测该温室气体即将对温度产生的影响至关重要。虽然可以使用光谱和射频技术从轨道卫星进行测量，但是特定位置的地面和大气传感器对于帮助积累可以研究的数据库非常有用。在大雾霾也影响健康的大城市尤其如此。在非常适合这些任务的二氧化碳传感器中，SeeedTechnologies的Grove101020067。它是一种高灵敏度，高分辨率（1ppm分辨率，0-2000ppm范围）设备，使用非色散红外技术通过不同的湿度水平（相对湿度从0％到90％）测量空气中的二氧化碳含量。集成的温度传感器允许Grove传感器补偿温度变化，简单的UART输出可轻松连接到几乎任何基于微控制器的系统。其他竞争解决方案也值得考虑用于此应用，例如AmphenolT6713气体传感器也提供0-2000ppm范围并使用I2C串行接口代替UART（图2）。Amphenol提供的相应T6713-EVAL套件也可随时发货，以便对该技术进行快速，低风险的测试。甲烷：一个更大的罪魁祸首甲烷是导致全球变暖的第二大流行气体。在我们的有生之年，释放到大气中的大约60％的甲烷将来自人类活动，例如基于化石燃料的设施，农业，废物管理等的泄漏（图3）。而在总体百分比，甲烷陷阱在大气CO比的100倍以上的热下部2在5年的时间和在20年的期间它可以捕获72倍更多的热量。可喜的是，该甲烷具有较短的半衰期比二氧化碳（7岁甲烷，19至49岁的二氧化碳与合理的平均值为31年有人估计高达90岁）。2虽然一些较早的研究倾向于得出人造甲烷水平总体下降的结论，但最近的检查表明，有争议的压裂技术（水力压裂或“压裂”）的过度渗漏是钻井和注入流体的过程。为了破碎页岩和释放天然气，高压可能会释放出更多的甲烷-因为天然气主要是甲烷-进入大气。更重要的是，观测结果显示，世界各地的海洋都在释放大量的甲烷。3这意味着如果我们要有机会，监测和控制甲烷是我们应对全球气候变化战略的必要组成部分。如二氧化碳监测，地面以及基于空间的传感器技术将需要找到并消除甲烷释放尽可能许多来源。这里的好消息是，已建立的基于传感器的技术以及新的MEM传感器技术正在产生可用的解决方案，允许大量部署传感器阵列以准确收集必要的数据。随时可用的基于加热器的传感器，如Parallax605-00008，使用三氧化铝管中的二氧化锡层，根据气体浓度提供电阻变化（图4）。必须监控温度和湿度并将其作为感应算法的一部分应用，以更准确地识别气体水平并使这种类型的传感器有效工作，但一旦设计，该解决方案提供快速响应时间，高灵敏度，并使用相对简单的界面电路。虽然适用于许多基于地面的设计，其尺寸和功率可能不受限制，但加热器所需的160mA驱动电流可能对基于气球和环境隔离的设计有害，这些设计可能需要某种形式的能量收集以允许长时间期限监测。从好的方面来说，这个传感器也可以偏向监测液化石油气，丁烷，丙烷，酒精和硫酸氢盐。可以提供良好解决方案的另一种挥发性气体传感器来自ams，并且基于更新的MEM技术。在IAQ-芯部C是一个较小的，功率较低，和表面安装的挥发性气体传感器，其主要是针对室内空气质量的测量，但可以适用于空气中测量系统以及（图5）。该传感器可以监测二氧化碳，以及使用MEMS金属氧化物传感器技术挥发性气体的浓度。传感器本身由塑料盖和滤膜保护。传感器模块可以通过边缘连接器直接焊接到主电路板上，通过选择性或回流焊接。它受膜（不应被除去）保护。该传感器系统使用I2C作为串行通信机制，允许工程师指定几乎任何低成本微控制器直接连接到它。在连续模式下，它耗散67毫瓦，但可以使用低得多的9毫瓦功率以脉冲模式工作。小结我们都在一起，在没有相关数据的情况下，对温室气体对全球气候的来源，原因和影响的争论毫无意义。每个人应该能够达成共识的是需要监测这些气体的所有来源，包括天然来源。正如我们在本文中所展示的那样，必要的传感器解决方案可供从事开发设计的工程师使用，这些设计旨在测量实时条件以及决定长期趋势的缓慢移动指标。文章来源网络

消费者需要从智能手表、健康腕带和其他电池供电的移动设备，获取更精确的健身和心脏健康数据。为了满足这些期望，开发人员不得不努力应对复杂而又昂贵的多元件解决方案。虽然这些解决方案最终能够提供高精确度，但为此付出的代价是更高的功耗、更大的占用空间、更长的开发时间。我们需要更简单、更精巧的解决方案。本文将介绍基于MaximIntegrated的高度集成模块来构建此类解决方案的途径。首先，本文将简要讨论精确心脏功能监测的相关难点。然后，本文将展示开发人员如何能够使用该模块，在活动期间执行符合FDA认证的心率监测，以及在静息时执行心电图(ECG)测量。心脏功能测量医疗机构通常依赖于ECG（也称为EKG）来提供有关心脏健康的最详细数据，这个过程中没有侵入性治疗。ECG设备可捕捉心动周期内的心肌去极化和复极化产生的波形（图1）。这个过程需要在人体周围的重要位置放置10个电极。然后，它们组合形成12对或导联，设计成与在心脏组织体积上产生的不同波形图轴对齐。图1：虽然心电图（ECG或EKG）提供更多细节，但更为简单的光电容积描记图(PPG)也可提供有用的信息，例如此处所示的心室早发性收缩(PVC)的发生。例如，一个放置在患者腿部的电极可与另一个电极配对，以提供一个导联，能够采集心室去极化波形下降穿过心脏组织的详细信息。医疗级12导联ECG设备使用这种方法，结合来自不同电极对的数据，沿着与心动周期的每个相位相关的最佳轴来测量波形。相反，消费型健身器材执行的ECG测量通常仅使用一个电极对，因而此类设备的心电图被称为单导联ECG。虽然单导联ECG可能缺少心脏病医师进行诊断所需的详细信息，但它提供了有关心脏功能的足够信息，以提醒医疗机构可能需要使用12导联ECG进行准确诊断的病理。在实践中，由于测量很容易被用户的剧烈运动破坏，因而健身器材中的单导联ECG测量尤其可能出现问题。任何肌肉运动都会产生肌肉纤维去极化的相应电波形，这些波形穿过导电的组织块传播。大肌肉群的运动可能产生生物电位，很容易阻碍从更深埋的信号源（例如心肌）发出的信号。因此，要进行精确的ECG测量，就要求患者保持静止，无论是躺在医院里，还是在体育锻炼期间。事实上，尝试对正在进行体育运动的用户执行单导联ECG测量，很可能会以失败告终。出于这个原因，在体育运动过程中提供心率数据的个人健身器材通常依赖于光电容积描记图(PPG)方法。PPG的最基本工作方式是使用光学传感器，随着每次血液脉动改变血管的容积，测量光反射（或吸收）的相对差。最早的消费型心率监测仪使用这种基本方法，但现在的健身产品通常采用一种更加先进的PPG，用于测量周边血氧饱和度(SpO2)水平。这样可让用户更深入了解他们对运动的生理反应。SpO2测量充分利用在红光和红外线LED照射时充氧血和缺氧血展现的不同吸收光谱，发射光谱以两种相应的血红蛋白状态为中心（请参见“为健身器材添加心率监测功能”）。虽然SpO2的重点是两种状态之间的比率，但可以通过测量光学信号的峰间周期时间，从相同的数据提取基本心率测量数据。消费型脉搏血氧计使用这种方法，提供更可靠的心率测量，而不受体育运动、用户个体差异或其他因素的影响。虽然基于光学PPG的方法已经在健身器材中使用多年，但单导联ECG技术近期已经在苹果手表等消费型产品中兴起。在竞争压力的驱动下，健身腕带、智能手表和其他个人电子设备的制造商越来越需要在他们的产品中同时提供PPG和单导联ECG功能。但对于开发人员而言，仅实现其中一种功能就带来了很多困难。双LEDPPG设计要求我们能够最好地驱动红光和红外线LED、捕捉反射或吸收的光线、同步结果，最终计算心率和SpO2。单导联ECG设计需要掌握有关构建模拟信号路径的广泛专业知识，能够处理与任何活动生物电位现象测量相关的噪声信号。也许最基本的问题是实现两种类型设计和同步它们的结果所必需的电源要求、设计尺寸和零件数量，对于大多数电池供电的移动产品而言，这是一项非常困难的设计工作。为了解决这些问题，MaximIntegrated的MAX86150生物传感器模块提供了几乎直接置入的解决方案，可为任何功率受限的设计添加PPG和ECG功能。生物传感器模块MAX86150模块专门针对便携式系统而设计，将双LEDPPG和ECG的子系统组合在单个器件中，外形尺寸为3.3x6.6x1.3mm。对于光学测量，MAX86150将完整的输入/输出光信号路径与红光LED、红外线LED和光电二极管组合在一起，它们位于封装中内置的玻璃盖后面（图2）。图2：MAX86150PPG子系统将所有必需元器件集成在一起，包括LED输出和光电二极管输入的信号路径，从而提供基于光学技术的健身测量。此外，红光LED、红外线LED和光电二极管器件位于玻璃盖后面。在PPG信号路径方面，该模块集成了环境光消除(ALC)电路、19位连续时间过采样三角积分(ΔΣ)模数转换器(ADC)以及离散时间滤波器（进一步消除噪声）。在ALC内部，数模转换器(DAC)通过消除环境光，帮助提高输入动态范围。为了帮助开发人员平衡功耗和性能，该器件的集成式LED驱动器可以进行编程，提供从0毫安(mA)到100毫安的电流，电流脉冲宽度在50微秒(μs)到400微秒范围内。为了进一步节省电能，开发人员可以实现接近感应功能，让该器件在测量之间保持在低功耗状态下。在这种状态下，器件在开发人员编程设定的最低功耗水平下驱动红外线LED。当光电二极管检测到有用的信号时（表示靠近用户的手指或其他皮肤表面），将会生成中断，器件返回到正常工作状态，继续进行采样。为了进行ECG测量，MAX86150集成了一个完整的差分信号路径，仅需两个干电极和其他几个元器件，即可实现单导联ECG（图3）。与任何小信号应用相同，环境中存在的任何数量的噪声源，都会持续向测量精度提出挑战。在健身应用中，相关心脏波形不仅受到与肌肉运动和其他生理过程相关的生物电位的影响，通常还受制于来自外部射频源、线路频率和电气噪声的干扰。MAX86150ECG子系统通过用于抑制共模信号的复杂信号链，来处理ECG测量中的信号噪声。图3：除了PPG子系统之外，MAX86150模块还包括完整的单导联ECG子系统，仅需要一对干电极和少量其他元器件，即可为微控制器提供ECG测量数据。该器件的集成式ECG模拟前端包括斩波放大器、滤波器和可编程增益放大器(PGA)，其设计目的是最大程度提高心脏波形的信噪比。在该信号链之后，还有一个18位ΔΣADC，可转换每个样本，并将所有结果推送到器件的共享32样本FIFO，因而无需主机微控制器进行持续数据轮询。为了进一步减少功耗和限制数据访问要求，开发人员可以调节ECG和PPG子系统的采样率，ECG的采样率范围是从最高3200样本每秒(sps)到200sps，对于PPG，最低采样率可以达到10sps。但是，在需要同时进行ECG和PPG/SpO2采样以及同步结果的高级应用中，开发人员也可以使用该器件。如果开发人员需要应用这种方法，使用两个子系统的不同最小采样率，则该器件只使用最新PPG样本加载FIFO，在该子系统的下一个采样周期提供新的PPG数据。设计实现正如上文所述，由于MAX86150集成了ECG和PPG测量所需的核心功能，我们只需一对干电极以及少数用于解耦和缓冲的其他元器件，即可形成完整的MAX86150硬件接口。因此，开发人员可将微控制器与MAX86150以及少数外部元器件组合在一起，实现先进的生物电位测量系统（图4）。开发人员甚至能够使用MaximIntegrated的MAX86150EVSYS评估系统，快速开始研究ECG/PPG应用，从而跳过硬件设计步骤。图4：开发人员能够将MaximIntegrated的MAX86150和主机微控制器以及少数其他元器件组合在一起，在移动健身产品中实现先进的心脏功能测量。MAX86150EVSYS评估系统可同时用作即时应用平台和参考设计，它包括MAX86150板、MAX32630FTHR板和500毫安小时(mAh)锂聚合物电池（图5）。与MAX86150相同，MAX86150板提供两个不锈钢干电极，以及上文提及的其他元器件。MAX32630FTHR板通过针座连接，它提供了支持蓝牙的完整系统，基于MaximIntegrated的MAX32630微控制器构建，还可为附带的电池组进行充电和电源管理。图5：MaximIntegrated的MAX86150EVSYS评估系统提供带有干电极的MAX86150板（左侧）、基于MAX32630的MAX32630FTHR开发板和电池组，以便开发人员能够快速开始评估心脏测量方法。这个开箱即用的评估系统带有MAX32630FTHR板，已预装基础MAX86150应用的固件，让开发人员能够即时开始探索ECG和PPG测量。开发人员只需通过蓝牙将板组连接至WindowsPC系统，并针对MAX86150EVSYS套件启动MaximIntegrated基于Windows的图形用户界面评估套件软件。该GUI软件包显示来自MAX86150的ECG和PPG数据，让开发人员能够轻松地修改器件设置，以检测对性能的影响（图6）。图6：该公司的相关软件应用程序连接到MaximIntegrated的MAX86150EVSYS评估系统，让开发人员能够轻松地检测MAX86150执行的ECG和PPG测量。对于准备构建定制应用程序的开发人员，MaximIntegrated的MAX86150驱动器软件包提供了核心器件功能的源代码。在各种功能中，该驱动器软件包展示了：如何通过使用器件的FIFO，减少主机处理器保持其活动状态所需的时间，从而最大程度地降低功耗。这种方法的核心是，软件要依赖于一对中断处理程序来响应器件事件，然后在数据样本可用时采取行动。这种中断驱动的方法从初始化例程开始。这种方法会注册一个器件中断请求(IRQ)处理程序max86xxx_irq_handler()。发生中断事件时，此处理程序检查可用的器件数据，如果需要，还会调用单独的FIFO处理程序(max86xxx_fifo_irq_handler())，并执行重要的内务处理功能，包括检查器件芯片温度和VDD水平。当由IRQ处理程序调用时，FIFO处理程序执行所需的低级操作，以重新组合86150存储在FIFO缓冲区中的传感器读数。此处，该处理程序遍历FIFO缓冲区中的可用样本，重新组合三个字节，这些字节用于存储来自ECG通道的18位ADC和PPG通道的19位ADC的数据。总结除了基于PPG的心率测量之外，单导联ECG功能已逐渐成为智能手表、健身腕带和其他移动设备的一种日益增长的需求。但事实证明，在此类可穿戴设备中实现实用、精确、低功耗的PPG和ECG功能非常困难。MaximIntegrated的86150生物电位传感器模块带有集成的PPG和ECG子系统，可提供有效的解决方案。86150模块与MCU相结合，使开发人员能够快速实现能够提供心脏功能详细数据的移动健康和健身产品。文章来源网络

TDK公司宣布现在可以选择扩大了感应范围的基于ChirpCH-201MEMS的超声波飞行时间（ToF）传感器的原始设备制造商（OEM）。此款ToF传感器利用微型超声换能器芯片发射超声波脉冲，然后收听从位于传感器视场中的目标返回的回波。通过基于超声波飞行时间（ToF）计算的距离，传感器可以确定某一物体相对于器件的位置，同时触发程序设计行为。日本TDK的MEMS超声波技术利用3.5mm×3.5mm封装的自研ToF传感器，并在定制的低功耗混合信号CMOSASIC上结合了MEMS超声换能器和节能数字信号处理器（DSP）。此款传感器可以具有多种超声波信号处理功能，从而为客户提供了适合于广泛用例场景的工业设计方案，其中包括测距、存在/接近感应、物体检测/避障以及三维位置跟踪。CH-101是首款实现商用的基于MEMS的超声波ToF传感器，主要应用于消费电子、AR/VR、机器人、无人机、物联网（IoT）、汽车和工业市场领域。继去年推出CH-101之后，TDK正在扩展SmartSonic™MEMS超声波平台，包括专用于室内传感应用的CH-201超声波ToF传感器以及相关软件解决方案，在许多其他用例中，可以实现超低功耗、不间断的感应，以便在不涉及隐私的情况下检测人员的存在。与光学ToF传感器相比，日本TDK的MEMS超声波ToF传感器解决方案表现出许多优势：超低功率运行，以便在电池供电器件中实现不间断感应无论目标物体的尺寸或颜色，都可以实现精确测量范围；甚至可以精确地检测光透目标物体不受环境噪音影响，不会被室内宠物察觉与不能在阳光直射下工作的红外传感器不同，能够在所有照明条件下工作与基于激光的IRToF传感器有显著区别，可确保眼睛安全可定制最大180°视场检测物体，使单个传感器可以支持整个房间场景感应“CH-201传感器是我们在压电MEMS技术和低功耗ASIC设计开发中创新工作的延续，在微型封装上实现了高性能、低功耗的超声波传感，”日本TDK集团公司ChirpMicrosystems首席执行官MichelleKiang江梦熊说道。“随着CH-201传感器的感应范围扩大，产品设计人员可以用最新的超声波ToF传感器实现新功能，增强多种消费产品的用户体验。CH-101和CH-201传感器均已为业界领先的机器人吸尘器、智能扬声器、个人计算机等产品的消费品牌所采用。TDK的CH-101已纳入我们为HTC的ViveFocusPlusVR运动系统提供的SonicTrack™6DoF控制器跟踪解决方案中，我们期待在未来一年中会推出几款基于日本TDK的MEMS超声波产品推出的新产品。”ChirpSmartSonic平台（CH-101、CH_101模块和CH-101开发工具包）日前已在全球发行。CH-201现已实现大规模生产，目前正在向部分客户供货。日本TDK将于2020年1月7日至10日在拉斯韦加斯会展中心2020年国际消费类电子产品博览会（CES）（中央大厅11448号展位）上展示用于VR/AR、机器人和音频产品应用的ChirpCH-101和CH-201平台，以及业内最全面的被动组件、传感器、电源和电池组合。主要应用智慧家居和物联网互连设备个人计算机和显示器机器人和无人机AR/VR移动和可穿戴设备汽车和工业主要特点与优势超低功耗无论目标物体尺寸，都可以实现精确测量范围检测任何颜色的物体，包括光透物体不受环境噪音影响适合任何照明条件下工作扩展视场（FoV）主要参数

嵌入式和物联网(IoT)开发团队承受着压力，需要尽快完成并交付设计。为了能够快速行动，他们需要使用经过验证且具有强大生态系统的元器件和软件框架。他们还需要研究如何维护系统，以及将来如何扩展，这意味着解决方案还需要具备可移植性，并且在需要时能够跨多种硬件平台工作。但是，微控制器供应商经常将开发人员束缚在自己的生态系统中，这使得在微控制器之间进行切换不是那么容易。此外，微控制器生态系统的软件工具常常不足，大部分是基于C语言，这对开发团队而言也是绊脚石。考虑到这些需求，本文将介绍ArmMbed平台和操作系统。文中将展示开发人员如何利用Mbed生态系统来加速嵌入式产品开发，并使用它来扩展到微控制器供应商生态系统之外的世界。什么是ArmMbed？Mbed是由Arm主导的面向物联网设备开发人员的在线协作体系1。Mbed为开发人员提供极为丰富的资源来加速开发，从MbedOS、MbedTLS一直到Mbed库支持的开发板和各种元器件。Mbed的初衷是让开发人员能够利用在线社区中200,000开发人员以及主要微控制器供应商（例如CypressSemiconductor、NXPSemiconductors和STMicroelectronics）所支持的大型生态系统，借助现有元器件、开发工具和库来加快开发速度。使用Mbed生态系统有许多优势：库和示例均用C++编写，C++是一种现代的面向对象语言，其设计使得代码可扩展且可重用。支持利用现有硬件平台快速开发嵌入式产品原型以证明其可行性。使用Mbed在线和离线编译器以及Mbed命令行界面(CLI)，简化软件测试的开发（测试甚至包括在许多示例和库中）。内置用于开发物联网设备的工具，例如云连接器服务，不仅简化了设备到云的连接，而且简化了通过其他基于云的服务管理设备的工作。Mbed的通用架构模型给嵌入式开发人员提供了极大的灵活性和可扩展性。举例来说，该架构模型一般分为三个单独的层（图1）：低级硬件抽象层(HAL)MbedOSAPI，用作中间件，提供存储、RTOS、安全连接、通信堆栈等能力高级物联网层，包括开发人员的应用程序代码、MbedOS库和连接客户端图1：Mbed架构包含三个主要层，可以根据需要进行扩展和补充：一个通过HAL抽象的低级硬件接口，一个对中间件进行抽象的MbedOSAPI层，以及一个用于编写应用程序代码并利用库和Pelion等客户端的高级层。（图片来源：ArmMbed）该架构的设计方式让开发人员可以加入应用所需的组件，而省去其余工作。这使该架构具有可伸缩性和灵活性，方便开发人员用来快速开发原型，并在较短时间内将原型变为量产产品。Mbed从硬件开始尽管Mbed提供了良好的软件基础，但除了软件和开发软件所需的工具之外，还会提供其他功能。团队开发产品的最快方法是在使用软件的同时利用Mbed硬件生态系统。硬件生态系统包括三个不同方面：模块开发板元器件模块本质上是以物联网为中心的连接设备，它以经过认证且随时可用的封装形式提供。例如，开发人员若要开发一款支持LoRaWAN的产品，可以选择Multi-TechSystems的MTMDK-XDOT-NA1-A00xDot模块开发套件（图2）。xDot模块在视距应用中可提供长达10英里的双向通信距离，在建筑物中可提供1到3英里的双向通信距离，数据速率从每秒293位(bps)到每秒20Kb(kbps)。该模块使用低功耗STMicroelectronics的STM32L151CCU6处理器，其工作频率为32兆赫(MHz)，可以通过SPI、UART或I2C接口利用AT消息传递方案进行控制。图2：xDot模块为开发人员提供经过认证的LoRaWAN模块，该模块受Mbed软件堆栈的支持，可以大大缩短开发人员实现和运行解决方案的时间。（图片来源：Multi-TechSystemsInc.）Mbed板本质上是Mbed全面支持的不同微控制器系列的开发板。每个开发板都有微控制器供应商提供的独特特性和功能。例如，对支持低功耗蓝牙(BLE)的开发板感兴趣的开发人员，可能会喜欢CypressSemiconductor的CY8CKIT-062-BLE（图3）。图3：CY8CKIT-062-BLE开发板具备多种用于开发物联网连接设备的特性，包括电子墨水显示屏、电容式触控按钮和滑块、BLE模块以及KitProg2调试器。（图片来源：CypressSemiconductor）CY8CKIT的独特之处在于它使用多核PSoC62安全微控制器。一个内核是Arm®Cortex®-M4处理器，第二个内核是低功耗ArmCortex-M0+。这使开发人员可以划分应用程序代码，例如让一个处理器处理BLE通信，或者使用Cortex-M0+内核作为安全处理器来锁定应用程序。板上提供的I/O扩展可将Mbed元器件连接到系统，从而大大减轻开发人员开发系统原型的工作。Mbed元器件是一个硬件元器件，具有Mbed支持的库及其相关的中间件，这些库和中间件充当产品开发的构件。例如，从事物联网项目的开发人员可能会决定要使用温度传感器。开发人员可以在Mbed元器件中搜索其支持的温度传感器，例如，他们可能会在外设模块中发现MaximIntegrated的MAX31723PMB1，该模块可用于快速开发原型（图4）。此类Mbed元器件的优点在于，它们几乎总是作为开发板提供并带有原理图。这样，开发人员不仅可以查看使传感器工作所需的硬件配置，还可以使用软件库来启动和运行传感器。图4：MAX31723PMB1数字温度计和温控器外设模块（原理图所示）可以轻松插入Mbed开发板，然后使用相关的Mbed元器件库来快速连接温度传感器并与之交互。（图片来源：MaximIntegrated）Mbed并非只有像测量温度和湿度的传感器那样的简单传感器。例如，开发医疗设备的开发人员会发现，MaximIntegrated的MAXREFDES220＃模块为他们提供了基于手指的心率和SpO2血氧传感器的参考设计（图5）。图5：MAXREFDES220＃模块为开发人员提供了一个支持基于手指的心率和SpO2监测的开发板。（图片来源：MaximIntegrated）此外，还有诸如SeeedTechnology的114991252VL53L0XFlow分线板之类的组件，它们可用于光线检测和3D飞行时间(ToF)测距等应用（图6）。例如，尝试在边缘开发基于手势的技术的开发人员，可能会对该传感器感兴趣。图6：SeeedTechnologies的114991252Flow传感器分线板可轻松集成到Mbed开发板中，用于需要光线检测的应用或手势检测等3D飞行时间应用。（图片来源：SeeedTechnology）开发人员选定开发板和元器件之后，便可开始利用Mbed进行开发，通过创建“HelloWorld”LEDBlinky应用程序来测试他们是否可以成功对开发板进行编程并使LED灯闪烁。用Mbed编写“HelloWorld”LEDBlinky应用程序开发Mbed应用程序有多种方法：通过在线编译器；通过离线编译器；或使用命令行界面(CLI)工具。根据个人经验，建议使用CLI，因为它能更好地控制开发过程，并且更易于集成到开发流程中，例如测试工具和连续集成服务器。CLI提供了命令行界面功能，因此使用Windows的开发人员可以使用命令提示符来编译代码。创建LEDBlinky应用程序的第一步是使用Mbed随附的预写示例。这可以通过在命令提示符中输入以下命令来完成：mbedimportmbed-os-example-blinky下载示例需要几分钟时间，因为还会下载MbedOS和应用中可能会使用的其他支持组件。下载完成后，开发人员便可导航到mbed-os-example-blinky文件夹，其中有一个main.cpp文件。开发人员可以在自己喜欢的编辑器中打开此模块，其中代码大致如下所示：复制#include"mbed.h"#include"platform/mbed_thread.h"#include"stats_report.h"DigitalOutled1(LED1);#defineSLEEP_TIME500//(msec)#definePRINT_AFTER_N_LOOPS20//main()runsinitsownthreadintheOSintmain(){SystemReportsys_state(SLEEP_TIME*PRINT_AFTER_N_LOOPS/*Loopdelaytimeinms*/);intcount=0;while(true){//BlinkLEDandwait0.5secondsled1=!led1;thread_sleep_for(SLEEP_TIME);if((0==count)||(PRINT_AFTER_N_LOOPS==count)){//Followingthemainthreadwait,reportonthecurrentsystemstatussys_state.report_state();count=0;}++count;}}开发人员可以在此进行修改，但是对于本文而言，使用默认值即可。更值得注意的是编译和部署代码。具体用来编译和部署代码的命令将因硬件而异。下面的例子显示了如何使用一条命令对CypressCY8CKIT-062-BLE开发板进行编译和编程：mbedcompile-mCY8CKIT_062_BLE-tGCC_ARM-f第一次编译项目可能需要几分钟，因为工具链需要构建所有自动进入Mbed应用程序的关联文件。编译周期完成后，结果应类似于下面的图7所示。图7：成功编译LEDBlinky项目后Mbed编译器的输出。（图片来源：JacobBeningo）命令行中的-f选项将会自动获取已编译的十六进制文件，并将其复制到开发板上，开发板显示为DAPLink大容量存储设备。此时，LED应该闪烁，开发人员可以开始开发主要应用程序。Mbed的使用技巧与诀窍Mbed入门非常简单，但对于开发人员来说可能存在挑战。以下是关于开始使用Mbed开发产品的一些“技巧与诀窍”：避免使用在线编译器。虽然这对于业余爱好者来说很好，但对于专业人士而言，让其他人的服务器拥有源代码可能是个问题。此外，来回云端可能会减慢调试速度。诸如MbedIDE或MbedCLI之类的本地编译器是更好的选择。Mbed支持多线程，但默认情况下，主函数在自己的线程中运行。从Mbed示例项目开始，对其进行考察，了解如何更有效地使用Mbed应用程序。利用Mbed测试工具确保应用开发没有无意间破坏Mbed框架中的任何内容。使用Mbed硬件站点搜索可以快速集成在一起来开发产品的开发板、元器件和模块。上述技巧将有助于确保开发人员尽量减少花费在嵌入式产品开发上的时间。总结嵌入式和物联网开发人员需要一个受到良好支持的生态系统来为他们提供现代化的工具、流程和软件，帮助他们加快开发工作并使开发成本最小。如本文所示，Mbed平台和OS是开发人员可以利用的一种潜在选择。Mbed提供可扩展且灵活的软件架构，其中包含许多已经集成在一起并经过测试的组件。由于对各种硬件模块、开发板和元器件的强大支持，开发人员可以轻松创建产品原型，然后将其扩展成生产解决方案。文章来源网络

物联网正在改变世界。它的巨大潜力有赖于超低功耗的网络边缘智能设备与云计算的组合使用，以对海量数据进行模式识别，从而生成有用的信息。促使物联网兴起有两大因素，一是高性能的处理器芯片出现，二是智能网络边缘设备的制造成本和功耗可以非常低。这两个因素使得物联网的普遍部署在技术和经济上均具备可行性。网络和大数据是物联网区分于普通远程监测和控制的关键方面。通过改变单独检测并响应一个或两个变量的做法，转而分析多个数据通道以检测趋势并确定合适的响应，物联网才得以发挥其在保护环境、提高业绩和改变日常生活等方面的巨大潜力。在汽车行业，随着领先的制造商开始使用从大量汽车实地采集到的传感器信息来改善客户服务和新产品开发，这样的例子已屡见不鲜。在家用电器等其他消费品市场，领先的制造商也开始运用物联网的强大功能，通过收集客户设备的数据获取问题解决之道，以提高产品性能和自身业绩。在楼宇服务领域，从遍布全球的电梯和自动扶梯客户群收集而来并整合到云物联网平台的数据，预期能够帮助改善产品维护和未来的产品设计。还有其他很多情景可以组合使用检测到的数据，包括：环境检测，例如旨在改善工作场所安全的矿区气体检测。公路上的接近传感器以及车载的加速和海拔传感器（可支持自动驾驶和事故规避）。酒店房间内的人员检测传感器（不侵犯隐私），避免职员在提供客房服务时侵扰房客，并可提高运营效率。记录患者和环境数据以发送到医疗保健专业人士的医疗传感器。实现汽车数据记录的车载通信，以便根据驾驶习惯确定保险费率，激励更安全的驾驶行为。多传感器解决方案的需求和开发在需要使用传感器同步监测多个变量的情况下，通过整合传感器和辅助的电子设备可以节省成本并简化安装。高度集成的传感器评估平台有助于开发可随时连接到物联网的多传感器智能产品。Arduino是旨在简化多传感器解决方案开发的环境之一。例如，ArduinoLuckyShield就是一种可兼容所有5V和3.3V标准Arduino板的扩展板。它结合了用于检测大气压、相对海拔、亮度、温度、运动和存在的传感器。这些传感器封装在一个紧凑的68.6mmx53.4mm板子中。从ArduinoLuckyShield着手开发会比较轻松，因为Arduino.org上提供了多个教程，包括一项展示如何读取温度、湿度和压力传感器输出并将其发送至OLED显示屏的气象台应用。ST的X-NUCLEO-IKS01A2板和SensorTileSTMicroelectronics的STM32生态系统包含多款多传感器评估板。X-NUCLEO-IKS01A2是与STM32Nucleo微控制器基板搭配使用的环境检测扩展板。它包含一个MEMS加速计、一个陀螺仪、一个磁力仪、一个绝对气压传感器和一个电容式相对湿度和温度传感器。STM32Cube生态系统提供了用于初始化和运行STM32微控制器的工具和软件。此外，X-CUBE-MEMS1环境传感器软件扩展库还提供了基于X-NUCLEO-IKS01A2构建应用所需的驱动程序。在图3所示的总体系统架构示意图中，X-CUBE-MEMS1用于满足驱动程序层的需求。配合图3所示的中间件层，还提供了其他软件示例，将传感器用于活动和/或手势识别等特定功能。其中包括：osxMotionAW：用于STM32Cube的实时手腕活动识别软件扩展osxMotionID：用于STM32Cube的实时运动强度检测软件扩展osxMotionFX：用于STM32Cube的实时传感器融合软件扩展osxMotionGC：用于STM32Cube的实时陀螺仪校准软件osxMotionPE：用于STM32Cube的实时姿态估计软件扩展图4中的伪代码显示了MotionFX如何实现实时运动传感器数据融合。伪代码序列初始化（将执行一次）初始化传感器（6倍融合的加速计和陀螺仪，以及9倍融合的磁力仪）；通电后等待瞬变完成，以获取良好的数据样本初始化MotionFX融合：osx_MotionFX_initialize()初始化磁力仪校准：osx_MotionFX_compass_Init()osx_MotionFX_getKnobs();modifysettings;_setKnobs()通过禁用融合进行复位：osx_MotionFX_enable_6X(0)/_9X(0)开始融合如果可能，初始化陀螺仪校准：osx_MotionFX_setGbias()如果可能，初始化磁力仪校准：osx_MotionFX_compass_setCalibrationData()启用数据融合：osx_MotionFX_enable_6X(1)/_9X(1)然后可以读取传感器数据，并且可使用osx_MotionFX_propagate()和osx_MotionFX_update()等指令来控制事务外形小巧的物联网实验室ST最近发布了一款更小的多传感器模块，可用作嵌入式系统中的检测和连接中枢，或用作独立器件，通过智能手机应用来采集传感器数据。此SensorTile在一块与邮票尺寸相仿，可焊接或插入主机板的板上集成了一个MEMS加速计、陀螺仪、磁力仪、绝对压力传感器和麦克风，以及一个STM32L4微控制器和低功耗蓝牙(BLE)无线电。要在独立模式下使用，ST提供了一块鞍形板，其中包含了额外的温度和湿度传感器，而且在需要时还可轻松修改以添加替代传感器。在此模式下使用时，可通过BLE配置SensorTile，以便在智能手机上快速开始获取传感器数据。用于嵌入式开发时，可通过一块不同的扩展鞍形板将SensorTile插入到STM32Nucleo评估板。具有企业级安全性的SamsungARTIK平台Samsung的ARTIK™平台提供了一系列模块，这些模块可从具备ARM®Cortex®-M4微控制器和蓝牙4.2支持的小型单元扩展为具有双Cortex-A7处理且支持蓝牙、Wi-Fi、ZigBee®和Thread的ARTIK5系列，以及采用Cortex-A35应用处理器的ARTIK7系列。ARTIK5和ARTIK7系列功能非常强大，完全可用于网关或控制器。它们具有企业级安全性，包括一个硬件安全元件，可用于加密算法和安全OS的密钥存储和安全执行，有助于建立受信任的执行环境。众多优质品牌纷纷采用ARTIK生态系统构建物联网解决方案，同时为嵌入式开发提供套件，例如ARTIK020蓝牙4.2物联网终端设备套件、ARTIK520蓝牙/Wi-Fi/ZigBee/Thread套件，以及高端ARTIK710套件。快速多传感器开发可以采用与ARTIK5和ARTIK7套件兼容的ARTIK传感器扩展板。该板包含一个加速计、陀螺仪、湿度传感器、磁力仪、压力和温度传感器，并且以配套模块的方式，通过边缘连接器连接到主评估板总结当前进入市场的传感器开发板都是紧凑的多传感器模块，可直接或经过极少的定制后，在面向物联网边缘应用的最终产品中使用。随着用户需求的剧增以及基于云的分析应用变得越来越成熟和经济，市场中将会不断涌现出富有创意的服务，各种传感器数据的运用也将持续增加。文章来源网络

成像对于许多机器人应用至关重要，能让机器人执行基本任务，躲避障碍物，进行导航以及确保基本安全。显然，提供成像的方式是采用低成本视频摄像头，或者再好点，使用两个摄像头实现立体视野和深度感知。但后者存在一些缺点。使用双摄像头实现三维成像会增加功耗和空间需求，同时也会使外形尺寸和制造工艺变得复杂，并且增加成本。由于三维成像是从基本“协助”单元到自主驾驶车辆应用的主流，因此设计人员需要比简单添加更多摄像头更好的替代方案。为此，设计人员正在越来越多地使用替代方案，这些方案在封装、成本、功耗、数据缩减和整体性能方面存在优势。这些替代方案中就有飞行时间(ToF)成像系统（通常又称为光探测和测距，或称作LIDAR）。这些成像系统可采用红外(IR)成像（通常称为热成像）作为辅助手段。从IR谈起红外电磁波的波长比可见光谱红端的电磁波更长；IR波段的波长通常被认为在700nm(0.7μm)到1mm(1000μm)之间。简单的说，这些波长表示物体的热辐射。通过恰当的IR成像系统，此IR“热图”被转换为可见光图像，通常含有添加的伪色，以突出相对温度（图1）。注意，该IR成像不同于IR传感。感测是一种用于检测，或者甚至是测量热源的非接触方法，例如人员经过作为报警系统一部分的被动红外(PIR)传感器，或者监测到管道过热；没有类似图像的细节或者图像分辨率。为何使用IR来替代，或者用于补充传统的可见光成像？有多个理由：当感兴趣的物体融入到背景中，无论是故意隐藏或只是巧合，这时IR就能发挥其价值IR能帮助定位视野中的人员或温血动物在寻找造成局部发热的常见故障时，如过热的管道、蒸汽管路、阴燃火灾或电器故障等，IR也可非常有用现在，由于高集成度、高性能元件的出现，并且这些元件具有易于使用的接口，使得实施IR成像子系统大为简化。例如，FLIRSystems,Inc.的LeptonIR摄像头（图2）。该器件的尺寸约为10×12×6mm，集成了定焦镜头组、适用于8-14μmIR的80×60像素长波红外(LWIR)微测传感器阵列、以及信号处理电子元件。通过使用行业标准MIPI和SPI视频接口，以及类似双线I2C的串行控制接口，使得互连大大简化（图3）。除了尺寸小巧、易于使用，Lepton单元还具有高性能，成像快（不超过0.5秒），且热灵敏度低于50mK。工作功率也较低，为150mW（典型）。这样的产品得益于用户的实践经验，因此FLIR为摄像头模块提供分线板，它兼容基于ARM的评估板和RaspberryPi（图4）。这款25mm×24mm的电路板需要3V到5.5V单电源供电，带有25MHz系统时钟、用于其他低噪电源轨的内部LDO、标准互连接头，以及用于Lepton模块自身的32引脚Molex排针。ToF的兴起热图像对于许多应用都很有用，但却不能满足这些应用的全部要求，此时就需要通常采用3D技术的可见光成像系统。显而易见，这就需要采用标准的视频摄像头。现在许多厂商都提供这样的摄像头，并且提供许多不同的分辨率、光灵敏度、尺寸和接口选择。若需要立体成像，则使用一对摄像头。尽管热成像已问世数十年，但相比如今的成像装置，其性能欠佳、成本和功率消耗较高，而ToF技术则相对较新。20世纪90年代，此项技术首先作为学术概念被提出，然而能让它切实可行的基本元件和处理能力直到过去十年才出现。ToF通常是许多应用的首选成像方法，包括自主驾驶车辆（自动驾驶汽车），并且已经进行数百英里的实际道路测试。（在架构方面，智能或自主车辆属于轮式机器人系统，带有传感器、算法和定义的动作，只是角度不同。）相比传统成像摄像头，ToF方法实际上具有一些明显优势（讨论如下）。工作方式：传统摄像头成像的工作原理通常被工程设计人员所理解，比较直观，而ToF则了解的人不多，并且更多依赖于通过方程和感测到的光子实现。此项技术包括两个关键元件：一个精确控制和调制式光源（固态激光或LED，通常在850μm近IR范围下工作，因此肉眼不可见）、一个用于“查看”由来自成像场景的发射光线反射的像素阵列。要完全了解ToF原理，需要明白定义其工作原理的方程式，且要考虑一些不可避免的错误来源，然后对其进行补偿。整体ToF过程可通过两种方式完成：光源以低占空比脉冲重复，或者由连续正弦波或方波源进行调制。若使用脉冲模式，反射的光能通过两个异相窗采样，这些采样值用于计算到目标的距离。若使用连续模式，传感器每次测量时取四个采样值，每个采样值偏置90⁰，这样便可计算照射和反射之间的相位角以及距离。ToF序列和计算的输出是表示成像区域的点数据集合，术语“点云”由此而来。[1]相对利弊：使用一个或两个摄像头的传统成像，还是使用ToF方法，需要根据应用的具体情况进行判断。对于基本的检测和缺陷识别，假设物体已知并且目标在照明受控的环境中经过特征提取/对比，那么提供二维图像的单摄像头通常是最佳选择。但是，若照明发生变化，ToF可能会更好，因为它受到环境光线变化的影响较小。对于使用两个传统摄像头的三维成像，需要以机械和安装问题为起点从多方面考虑并做出决定。即使这些都不是问题，处理图像的系统也必须采用功能强大的算法，以解决“对应”问题，即将一个摄像头中场景中的点和另一个摄像头中场景中的相同点匹配。这样做需要大量颜色或灰阶变化，深度准确性通常由于成像场景的不均匀表面而受到限制。相比之下，ToF系统受到机械问题、照明与对比度问题的影响较小，不需要三维结果的图像对应匹配。鉴于具有响应快、处理大范围客观特征的能力，以及生成的点云的本质，ToF系统非常适合于在自主驾驶车辆中将手势、面部或身体姿势转换为命令，以及捕捉周围环境。然而，由于许多基础成像摄像头已成为市面上的常见设备，因此使用传统的单个或两个摄像头配置的解决方案成本更低。实现：ToF系统有五个主要的功能块：光源：生成精确定时的光源脉冲的元件光学器件：对焦传感器上的光线对焦镜头；可能还带有光学带通滤波器，以降低环境光线的“噪声"图像传感器：用于捕捉从被照射场景反射回的光线管理电子元件：控制发光单元和图像传感器，并使其同步计算单元和接口：根据发出光线与返回光线的时间差以及感测到的光子计算距离选择光发射器和成像传感器是配置ToF系统的第一步。发射器选择包括二极管，如VishayVSMY1850X01，这是一种专用于高速运行的850μmIR器件。该器件支持由100mA驱动的10纳秒上升和下降时间，使其适合脉冲模式。传感器或像素阵列是ToF系统的核心，现在已能作为更大、集成度更高的设备的一部分提供，如TexasInstrumentsOPT8241飞行时间传感器/控制器IC（图6）。如简化型框图（图7）所示，该器件包括传感器源（上述项目3）、控制电子元件（项目4），并且可向诸如OPT9221飞行时间控制器等协同处理器提供数字化反射数据，处理器可利用数字化传感器的数据计算深度数据。OPT9221还具备各种校正功能，包括抗锯齿、非线性补偿和温度补偿。正如设计用于不仅能够捕捉场景，还能以一致、有用的方式进行的任何视频系统一样，ToF软件的设计并不繁琐。TI提供详细的用户指南[2]、估算工具，以便设计人员评估性能和参数的相互作用，如深度分辨率、二维分辨率（像素量）、距离范围、帧率、视场(FoV)、环境光和物体的反射率。结论机器人系统的设计人员始终面临如何提供细节清晰的“周围环境感测”的挑战。幸运的是，如今的设计人员可以采用高性能、功能强大、相对低成本的技术，包括红外成像、传统视频摄像头、甚至基于飞行时间原理的LIDAR。因此，由于它们的整体功耗较低，许多全套设计采用这些方法的组合，以克服任何单一技术的缺陷，从而提供更全面的多维度图片。

近来无人驾驶车辆引起了广泛热议。业界正在努力开发这种技术，将其作为提高安全性和节省费用的方法。这已不再是遥不可及的构想，宝马、奔驰和特斯拉等公司均已发布或即将发布可使汽车自动驾驶的车辆系统。一些资金雄厚的公司正大力投资于自导引车辆技术。我们许多人都熟悉Google无人驾驶汽车项目及其测试。我们也很有可能熟悉Amazon关于使用自导引无人机送货的计划。不过，您可能不知道，Domino'sPizza等食品企业正在积极开发可在30分钟以内将披萨送达的电动汽车以及基于无人机的披萨递送系统。此外，沃尔玛等大型购物广场也正投资于自动送货技术，并计划与Amazon齐头并进，在无人干预的情况下提供快速可靠的送货服务。本文将探讨可用于创造自主驾驶车辆的传感器技术，以及如何架构实时与混合信号嵌入式要素，以提供相对安全且可靠的自动驾驶系统。本文所提及的所有零件和技术均可在Digi-Key网站找到。始于GPS所有无人驾驶车辆都在很大程度上依赖传感器。任何导引系统都需要的主要传感器技术是位置识别。当然，GPS和地理定位技术均已嵌入大多数智能手机中。虽然这些系统相当可靠，但仍未可靠到足以满足与传统有人驾驶车辆共用相同公路和街道的个别无人驾驶车辆或车队的需求。想一下您亲身经历。有多少次GPS定位不准或者效率不佳？如果没有人类头脑的支持，那么天气条件、电子噪声源以及地图不一致等因素均可导致灾难性的后果。另一个因素是分辨率。如果您只需要精确到米，那么如今的GPS或许已经足够好了，但如果您需要精确到厘米的分辨率呢？在以米计量的范围内产生的错误，如果导致越过双黄线，车辆将迎头相撞。同样地，在沿海公路上产生的米级精度错误，可能导致车辆坠崖。除位置以外，车辆防撞是自动驾驶汽车的另一项关键技术。虽然自动驾驶车辆可通过编程来提高驾驶的警惕性，确保其不受交谈、音乐或手机的干扰，但它们还是必须与那些无法做到安全驾驶甚至不遵守交通规则的人类共用马路。这意味着自导引车辆在恪守其职的同时，还必须结合计划和策略来处理人为错误。可用的解决方案对于整体位置感知来说，模块化GPS解决方案是不错的选择。低成本低功耗的小型GPS模块可支持多种国际协议，例如中国的北斗卫星导航系统、俄罗斯的Glonass、欧盟的Galileo卫星导航系统(GNSS)以及美国的全球定位系统(GPS)技术。AntenovaM10478-A3等模块包含宽带天线，可为上述所有的协议标准提供支持，同时也可提供数据速率高达115.2Kbits／秒的基于UART的简单接口，几乎能够轻松连接任何标准的嵌入式微控制器。设计工程师应注意，限制因素往往并非车辆的尺寸和动力，而是灵敏度与扩展温度范围。Antenova模块具备–165dB的高灵敏度，其工作温度范围在–40到+80°C之间。10Hz的固定更新率可帮助确保随时快速获取最新的位置信息，从而让在地面上移动相对缓慢的车辆保持正常行驶。额定电压电流为3.3V、38mA的屏蔽式模块本身安装在28引脚的13.8x9.5x1.8mmSMT可安装板上，此板可直接回流到包含嵌入式微控制器的主母板上。AntenovaM10478-A3-U1的开发和评估板可轻松连接USB，从而能够快速地测试与评估该解决方案，同时投资少且风险低。地图内存和数据将获得许可或进行修补来使用Google地图等通用的地图解决方案，同时也可能需要GSM和互联网连接。GSM解决方案也能提供GPS功能。例如，MaestroWirelessSolutionsM1003GXT485003GGSM调制解调器集成了GSM功能与GPS支持，从而能够实现地理定位和GPS的功能（图1）。这提供了一个备用解决方案，即利用蜂窝信号发射塔和卫星来获取修正。防撞检测物体以避免碰撞，是自动导航车辆安全性要求的关键部分。虽然可从各种渠道获得大量的CCD图像传感器和摄像机，但如果工程师需要快速高效地开发传感器算法，那么视频传感器与控制处理器之间应该具备一个灵活的平台。理想的解决方案是，利用可直接支持视频流的FPGA技术来检测边缘、优化图像以及在快速的硬件中执行计算，从而确定靠近物体的速度、方向和接近程度，并进行威胁评估。LatticeSemiconductor提供了一个理想的解决方案，此方案搭配其LFE3-70EA-HDR60-DKN开发系统，用于1080p、60fps的视频摄像头。此平台包含一个参考设计和IP，可与该公司的LCMXO2-4000HE-DSIB-EVN图像接口板及其LF-9MT024NV-EVNNanovesta摄像头板配套使用。此项技术将两个图像传感器合并为一个视频数据流（图2），能够进行深度感知和更精确的速度与位置感应，并可实现自动白平衡、消除2D噪声以及提供行业最快的自动曝光，分辨率高达1600万像素。雷达元器件微型雷达装置目前已广泛应用于汽车行业。这些装置利用射频技术来确定接近度、范围、速度和相对物体尺寸。因为汽车行业已将此技术广泛用于其防撞领域，因此，自动停车系统、雷达芯片、元器件、开发系统和子组件均可随时用于无人驾驶车辆的设计。请注意，多通道雷达系统的设计已经完成并已投入使用，这主要是因为车辆有多个面需要监控。也能采用诸如升降门检测系统这样的单通道雷达系统，但必须对每一侧、轴以及自主驾驶车辆面临潜在威胁处都装设一组雷达。例如，前向雷达和侧向雷达适用于避免行人，但自主驾驶车辆也可能需要深度检测来确定路边有沟渠，轮胎漏气等情况下不适合在此处停车。此领域所使用的元器件可能包括TexasInstrumentsAFE5401TRGCTQ1等零件。这是一款单片式4通道模拟雷达前端，配有集成式低噪声放大器、均衡器、可编程增益放大器、抗混叠以及带有12位分辨率的A／D（图3）。特别有趣的是，该额定电压为1.8伏的零件允许在所有通道同步采样，并且采样速率高达每秒2500万个样本，另外，12位的兼容并行总线可将采集到的数据快速传输到本地主机控制器。AnalogDevices随其AD8285WBCPZ4通道前端12位ADC提供了类似的解决方案。此零件由该公司的AD8285CP-EBZRX路径雷达评估板提供支持，该板使用与SPI连接的一体式FIFO来灵活捕获数据。总之，使用自动驾驶车辆进行自动化运送可能在实行初期费用昂贵，也可能面临各种潜在障碍，例如规范和责任等方面的困难。然而，必要的技术性解决方案（特别是以基于传感器的模块和系统的形式）现在或者即将可供设计工程师使用。使用GPS、雷达和视频感测的现今高级辅助驾驶系统（ADAS，例如自适应巡航控制和自动紧急刹车）已经表明，自主驾驶车辆正式上路只是迟早的事。

目前市场上近距离无线通信产品层出不穷，广泛应用的还是蓝牙（Bluetooth），红外（IrDA）和无线局域网802.11（WIFI）。同时还有一些非常具有发展潜力的近距离无线技术标准，它们分别是：zigbee、超宽频（UltraWideBand）、短距离通信（NFC），LORA等。它们都有各自立足的特点、或基于传输速度、距离、耗电量的特殊要求，随着5G时代的到来，无线通信技术必将大放异彩。工业发达国家和新兴崛起国家为提高其产品在全球市场的竞争力，都力求在提高生产率的同时，降低包括能源消耗、原材料消耗和劳务成本。对于发达国家来讲，其劳务成本远远高于新兴崛起国家，因此特别重视促进创新和技术进步，采用新的技术手段来进一步提高生产效率。在这场竞争日益激烈的比赛中，无线通信技术在工业中的推广应用受到了特殊的重视。另一方面，在工业环境下任何地点均能安装使用的智能无线传感器及其网络，具有足够的可靠性和自治处理能力，将为各种生产装置配备实施共享的数据采集能力，从而为提高生产率，改善产品质量，降低成本发挥重要作用。下面我们列举3个应用场景，为大家介绍在融合了无线通讯技术后，为传统行业带来了哪些改变？1、电池监控在大型集群式的UPS系统中，往往需要对系统内电池的工作状况进行监测，如工作电压、电流、温度、电池内阻等参数。一般UPS电池会预留RS485通信接口，将各电池的节点状态上传至上位机软件。当电池状态正常时记录工作信息，当电池状态异常时触发报警。这种通讯方式带来一些问题，便捷性问题和安全性问题。485总线必须走线，系统越庞大走线工作越繁琐。此外，如果走线不规范，还将为机房带来安全性隐患。基于以上原因，部分UPS或者电池PACK厂商开始采用无线通信的方案替代有线通信。Zigbee是一种低速局域网数据传输协议，它具有低功耗、低成本、高可靠、多节点、灵活拓扑等特点，特别适合局域网内多节点自由组网的场合。如图2所示，通过在每个电池包上安装ZigBee模块，完成自组网络，就能够将电池包的工作状态实时上报到网关服务器。有了无线网络，UPS电池包现场安装就方便了许多，工程师只需要考虑电源回路的搭建，通信部分让ZigBee自组网即可。2、智能温室大棚需要放置于温室大棚内栽种的植物，对生长环境都有着较为苛刻的要求，温度、湿度、二氧化碳浓度等指标都需要维持在一个稳定的范围内。早期的温室大棚，通过布置各种传感器，人工定时去查看，并对大棚内的温控器、加湿器等设备进行调整。但随着温室大棚数量越来越多、单个大棚内需要的传感器也越来越多，传感器之间的通讯线缆布线变得非常困难，通过人工去管理大棚也变得原来越难。网关与各种传感器之间通过LoRa技术进行无线连接。在取电不方便的大棚内，传感器节点均需要通过电池供电，这就需要应用LoRa技术的超低功耗。采用休眠+定时唤醒的上传的工作模式，能够极大降低传感器节点的耗电量，一节干电池可以使用2-3年。出于成本考虑，一般情况下多个大棚会共用一个网关，这样大棚内的相关控制设备，也需要通过无线通讯来控制。同样，使用Lora也是一种不错的选择。Lora的传输距离足够远，可介入节点数上千个，足以满足大棚内节点数需求。3、无线智能灯光传统的城市道路照明系统存在一系列弊端。能源利用率低、照明系统设计不完善、不方便反馈信息等问题，浪费大量的人力和物力。所以说，从节约能源、提高城市照明系统管理水平的角度去建设和完善城市照明系统，已经成为了市政建设的一个必然的趋势。当前城市照明控制系统的技术发展趋势是：数据传输方式由原先的电力载波改造为GPRS/NB-IoT等无线公网传输或ZigBee/LoRa等局域网传输；控制技术由原先的只控制开关改造为光照度控制；功能方面可实现遥控控制。通常采用低功耗微处理器来处理灯光的控制指令，通过GPRS、NB-IoT、ZigBee、LoRa等无线网络技术实现灯与控制柜之间的数据通信。控制柜和监控中心主站之间距离较远，甚至跨越城区，所以采用不受距离限制的4G无线通信方式与监控中心相连；而现场的灯和控制柜之间则采用距离适中、成本较低的ZigBee网络或LoRa网络来通信。如图6所示，各盏路灯采用ZigBee无线网络来控制。上面简单的介绍了无线技术在我们当前生活中的三个应用，相信随着时间的推移，愈发成熟的无线通讯技术将更大程度地改变我们的生活，让我们一起见证吧！文章来源于ZLG立功科技·致远电子

SiliconLabs的蓝牙网状网络（BluetoothMesh）SDK附带了两个示例项目，包含了如何使用传感器和传感器客户端创建一个无线蓝牙网状网络的示范。这些应用示例再传感器和传感器客户端使用了SiliconLabs的WirelessGecko无线开发套件以及蓝牙mesh应用程序作为基础。在这份文件中，我们将讨论蓝牙mesh传感器模型的基础知识并描述相关的SDK中的示例应用程序。本文重点•简要介绍蓝牙mesh传感器模型•使用传感器示例应用程序•传感器示例应用程序代码演练传感器模型传感器模型是建立蓝牙mesh与传感器接口的应用方法。关于可支持的传感器类型列表，请参考蓝牙mesh设备性能规格（https://www.bluetooth.com/specifications/mesh-specifications/）。该模型由传感器状态(包括描述符、设置、频率、数据和数据列)组成。该模型还定义了用于在客户端和服务器之间设置和报告这些状态的消息。•传感器描述符：传感器描述符定义传感器属性ID，以指示设备的传感器类型、传感器的正负公差、采样功能、测量周期和更新间隔。•传感器设置：传感器设置状态控制传感器的参数，如灵敏度。传感器设置属性ID确定是否可以读取和写入传感器设置以及原始设置的大小和内容。•传感器频率：传感器频率状态控制传感器数据发布的频率。数据可以通过触发器或快速响应发布。触发器可以由传感器属性ID定义，也可以由测量值的百分比变化定义。如果测量值落在指定范围内，可以使用快速响应。•传感器数据：传感器数据状态由传感器属性ID和原始值组成。允许多个实例。•传感器数据列：传感器测量可以组成阵列，概念上是数据列。传感器系列列状态由原始Y值、原始X值和列宽度组成。其中每个的大小和内容由传感器属性ID决定。传感器信息传感器模型中的每个状态都有一个确认的get消息和一个与之关联的未确认的状态消息。一个客户端通过发送get消息请求状态消息。此外，可写的传感器状态，如节奏和设置状态还有已确认和未确认的设置消息。传感器模型定义的模型包括传感器客户端、传感器服务器和传感器设置服务器。若传感器服务器存在，传感器设置服务器也必须存在以允许配置。蓝牙Mesh传感器演示软硬件需求：•SimplicityStudio开发环境所提供的BluetoothMeshSDK1.5.0或更新版本；•包含在SDK中的预构建二进制文件和源代码示例；•SimplicityStudio中的NetworkAnalyzer功能以便能够捕获和解码蓝牙网格数据包；•使用SimplicityStudio、IAREWARM或命令行工具完成实际的代码开发•SiliconLabsBluetoothmesh移动应用程序；•用于发现和配置设备的开发工具；•网络、组和发布-订阅设置。允许对传感器模型进行设备配置；•至少需要两套SiliconLabsBlueGeckoSoC无线开发套件，分别用于传感器客户端和服务器，可支持的型号包括EFR32BG12、EFR32MG12、EFR32BG13、EFR32MG13、EFR32xG21，以及BGM13P和BGM13S模块；•支持Bluetoothmesh软件协议栈的模块蓝牙网状网络的实现示范实施过程可分为四个主要阶段：1.Unprovisioned模式：安装演示固件后，设备将以un模式启动。2.Provisioning：设备被配置到一个蓝牙网状网络，并设置网络安全。3.Configuration：组、发布和订阅以及应用程序安全性都已配置。4.Normaloperation：传感器服务器可以由客户端控制。在第一个阶段，所有的设备都是无电源供应的，并传输无电源供应的信标。它们没有任何网络密钥或没有设置应用程序配置密钥，也没有设置发布和订阅设置。在这种状态下，设备只是等待供应者将它们分配到一个蓝牙mesh网络中，并配置发布和订阅设置和mesh模型。在这种状态下，智能手机应用程序可以检测到这些设备。在供应阶段，供应器将传感器服务器和客户端添加到蓝牙mesh网络。生成一个网络密钥并分配给节点，每个节点分配一个单播地址。在配置阶段，供应者配置组、发布和订阅设置、应用程序级安全性和网格模型。配置之后，蓝牙mesh网络就可以运行了，客户端可以用来配置和请求数据从传感器。文章来源于网络

无人机的应用场景越来越多，包括在紧急情况或灾难现场用作应急人员工具箱的一部分。例如，在巴黎圣母院火灾期间，无人机最初用来报告活跃火灾的规模、热量和范围。此外，它们还配备热成像能力，以搜索仍然困在里面的人员。后来，无人机又用于评估损坏情况。显然，这种应用要求以足够的分辨率透过烟雾和火焰等复杂条件去观察情况，挑战不小。为了应对这些挑战，在无人机上增加更多传感器是很诱人的想法，但设计人员需要始终意识到，无人机是由电池供电的，并且在许多情况下对成本很敏感。因此，设计人员需要在功能、成本、尺寸、重量和功耗(SWaP)之间取得微妙的平衡。当考虑给无人机设计增加传感器和成像设备时，找到这种平衡是主要目标。本文讨论设计人员向无人机添加传感器时需要考虑的架构权衡因素。其中应特别注意电源，电源可能会有磁性元件，这会增加重量并占用宝贵的空间。此外，本文将介绍一些供应商提供的合适电源和传感器解决方案，包括TexasInstruments、EfficientPowerConversion、AnalogDevices、BoschSensortec、STMicroelectronics和SparkFunElectronics。无人机架构设计考虑因素电源：设计人员一旦知道实现无人机最佳性能所要关注的重点方面，便可寻找方法来尽可能减小其物理尺寸和重量，首先是创建尽可能高效的电源。这将使得电源整体的尺寸和重量最小化，从而实现更小、更轻的无人机。由于采用电池供电，电源效率更高的无人机将能以更小的电池尺寸和重量工作。无人机电池的典型选择是可充电锂电池（Li-Ion或Li-Po型），特别是如果设计人员计划在降落或悬停于无线充电器上时为电池充电，或者计划在着陆时通过外部充电器充电。设计人员还可以使用标准的非充电电池作为电源，在电池用完后更换电池。选择DC/DC转换器时，由于转子电机产生的反电动势(BEMF)的高电压脉冲，设计人员需要使用宽输入范围的器件。当电机减速时，在单独的DC/DC转换为转子电机供电后，此BEMF将出现在DC/DC转换器的输入端。TexasInstruments的LM5161DC/DC电源转换器IC是无人机电源的上佳选择，因为当编程为断续导通模式(DCM)时，它提供严格稳压的降压输出，而无需任何其他外部反馈纹波注入电路。它还集成了高压侧和低压侧MOSFET，可节省电路板空间。为了提高可靠性，LM5161具有峰值和谷值限流电路，可防范过载情况。作为附加预防措施，欠压锁定(UVLO)电路可提供独立可调的输入欠压阈值和迟滞。无人机上很可能会有许多传感器，还有相关的传感器融合IC、主处理器和螺旋桨电机。这些都需要良好的电池控制系统。设计人员可以在他们选择的通常使用功率晶体管的电源架构中选择氮化镓(GaN)功率晶体管。GaN将有助于以最小的尺寸/基底面实现最佳的性能效率。无线电源-悬停时充电[理论探讨]：1、2、3这是理想的方式，因为当无人机着陆并关停以充电时以及再次起飞时，转子电机的启动和提升需从电池消耗大量电力。EfficientPowerConversion是研究悬停时无线充电的众多公司之一。一种电源选择可以是基于GaNFET的无线充电架构，例如EfficientPowerConversion的EPC2019。基于GaN的FET支持13.56兆赫(MHz)的开关频率，这是普通硅FET难以达到的。如此高的开关频率还能使电源磁性元件的尺寸和重量最小化。另外，GaN晶体管比硅器件小五到十倍，但能处理相同的功率水平。使用此类电源，无人机不必着陆，而是可以悬停在无线充电基座上充电。设计人员会发现，可使用很多评估/开发板来加快无线电源的上市时间。对于EPC2019GaNFET，EfficientPowerConversion通过EPC9513无线电源接收器开发板对其进行支持，使其可用于无人机内部。该开发板对设计人员很重要，因为它基于AirFuel标准，可确保经认证的无线设计可与全球其他无线充电产品互操作。设计人员可以向供应商索要演示板的Gerber文件，以便重新创建演示板的优化布局。太阳能：另一种电源选择是使用太阳能为无人机电池充电。对此而言，PowerFilmInc.的PT15-75太阳能电池是一个不错的选择。PT15-75可以与AnalogDevices的LT3652电池充电器IC一起使用，实现巧妙、紧凑的电池充电器设计（图1）。请记住，当面板连接到负载并提供电流时，实际上不存在开路电压(Voc)为输出的情况。图1：通过添加此2A太阳能电池充电器，设计人员可以创建可靠、高效的无人机电源；充电器中增加了热敏电阻RNTC以补偿最大功率水平下的太阳能电池（如PT15-75）温度系数。（图片来源：AnalogDevices）LT3652输入稳压环路还能够找到太阳能电池板的最大功率工作点，从而优化太阳功率转换的效率，以向电池提供最大输出功率。传感器：传感器既能增加无人机的可控性，又能提高其实用性。关于无人机控制，传感器可以支持自动水平模式、恒定高度模式或绕行特定物体或目标点的轨道模式。所有这些附加特性都依赖于高性能惯性测量单元(IMU)和大气压力传感器来实现最佳用户体验，并提高专用或商用无人机的可靠性。设计人员可能需要提高无人机性能，这就可能要用到输出信号漂移极低的陀螺仪，以确保无人机处于适当的方向、位置和平衡状态，尤其是在温度条件不断变化的情况下。这可以通过使用BoschSensortec的BMI160加速计和陀螺仪组合来实现，该组合是一个具有九轴传感器数据融合功能的小型低功耗IMU。尺寸为2.5x3.0毫米(mm)，高度为0.83mm；即使陀螺仪和加速计处于全面工作模式，功耗也仅为925微安(µA)。它采用1.71V至3.6V电源供电。作为BMI160的补充，带有温度传感器的数字气压传感器将有助于测量垂直速度、增强GPS导航并确定无人机的高度。为了保持精度，建议偶尔在海平面压力下校准气压计。BoschSensortec的BMP388气压和温度传感器IC是一个很好的例子，设计人员可以将其集成到架构中。此传感器模块的基底面仅有2x2mm2，高度为0.88mm，在1赫兹(Hz)时的功耗低至3.4µA，非常适合于电池供电。该器件的相对精度典型值为+/-8Pa，绝对精度典型值为+/-50Pa，有助于改善无人机的悬停和避障能力。为了检测多个轴上的运动，STMicroelectronics的ISM330DLCTRiNEMOIMU系统级封装(SiP)模块将加速计和陀螺仪与磁力计整合在一个单片六轴IC中。这种配置可使无人机在悬停时保持水平、垂直和旋转稳定性。对于专业级无人机摄影和3D成像之类的应用，需要六轴陀螺仪稳定性，而ISM330DLCTR可提供这种能力。陀螺仪测量并保持无人机方向。将三个加速计集成在一起时，每个加速计沿不同轴定向，故可确定无人机沿任意轴的运动程度。这样将能更好地收集有关无人机滚转、俯仰和偏航的信息，然后将这些信息反馈给无人机的比例积分微分(PID)控制器。磁力计测量地球北磁场的强度和方向，用以校正其轨迹。务必经常校准磁力计；电力线、电机以及电气设备发出的任何其他强磁场都可能对其造成影响。加速计会检测到由外力（例如强风）引起的无人机运动，并将其传递给PID控制器，然后由PID控制器调整电机以进行补偿。测距仪：降落、悬停以及测量与物体的距离无人机需要有良好的传感器才能安全着陆，在无线充电时悬停，并检测物体以避免运动时发生碰撞。这种测距可以使用声音或光。超声波测距仪检测：可以使用超声波传感器来提供无人机着陆、悬停和地面跟踪能力。无人机在着陆过程中，需要检测从无人机底部到着陆区域的距离。尽管GPS和气压计是该控制功能的一部分，但准确的距离感应是安全着陆的关键。超声波传感器还能帮助实现安全悬停和地面跟踪，这可能需要无人机以固定高度飞行。MaxBotix的MB1010-000超声波飞行时间(ToF)测距传感器板就是其中一种用于辅助着陆、悬停和天花板检测的测距传感器。了解ToF所有这些情况都需要使用ToF方法，它是指发射的超声波到达目标所花费的时间加上反射信号回传到无人机传感器的时间（图2和图3）。图2：对于无人机着陆、悬停或无线充电，设计人员需要了解ToF概念。（图片来源：TexasInstruments）图3：超声波ToF的三个阶段。初始发射的声音(1)、静默(2)和接收到的回声(3)，用于无人机设计中的精确测距。若理解此图，加上本文中讨论的评估板和传感器，可以帮助设计人员在实施本部分中的硬件建议时达到飞行稳定性、避免碰撞和最佳无线充电的目标。（图片来源：TexasInstruments）要计算从无人机到任何物体的距离，可使用下式：TexasInstruments提供的PGA460PSM-EVM超声波接近感应评估模块可缩短设计时间。LiDAR范围检测：另一种距离检测手段是利用脉冲激光进行光检测和测距(LiDAR)。从ToFLiDAR系统获得的信息可用于创建三维图像。LiDAR技术可提供高精度、高分辨率和大覆盖范围。设计人员可以选择光学激光测距传感器，例如SparkFunElectronics的SEN-14032，这是一种基于激光的光学测距传感器，测距范围为40m。该传感器需要通过I2C与外部微控制器相连接。此类LiDAR有两种主要架构：固态LiDAR和机动360°视野旋转LiDAR。两者原理相同，都是用激光发出一束光束。固态架构使用反射镜进行扫描，而扫描旋转盘架构使用由电机驱动的转盘。第三种类型的LiDAR称为闪光LiDAR，可同时发出许多短脉冲，使用摄像头芯片接收脉冲反射，然后测量ToF。闪光LiDAR具有非常高的分辨率，但测距范围限于约30米(m)。感测环境热像仪：无人机上的热像仪会检测物体和材料的热信号/温度，并将其显示为静止图像或视频。巴黎圣母院火灾的观察和跟踪便使用了热像仪。热像仪可以检测到微小的热量差异，有时甚至可以小到0.01˚C。无人机热成像应用的另一个重要领域是灾难恢复，例如在地震或严重飓风之后，可能会留下损坏或坍塌的结构，并有人员被困在里面（图4和图5）。图4：无人机首先会使用传统相机拍摄坍塌建筑物的图像，这是重要的一步。然后通过热像仪，无人机能够感测到被困在瓦砾中的人员的体温。（图片来源：IEEE4）图5：设计人员现在拥有了在灾难情况下定位和挽救生命的工具。此图片是消防员演习中使用DJI无人机拍摄的被困人员画面。（图片来源：IndustrialEquipmentNews/MenloFireUAS/Droneprogram，由AP提供）为了在无人机中集成热成像，有一种很好的入门方法，那就是使用FLIRLepton的500-0771-01微型热像仪之类的器件。该热像仪的光谱范围为800纳米(nm)至1400nm，场景动态范围为0˚至120˚C，标称功耗为150毫瓦(mW)（工作）、650mW（快门事件期间）和5mW（待机）。湿度、压力和温度检测：为了帮助确定大气条件，设计人员可以使用BoschSensortec的BME280，它是一种具有SPI接口的数字式湿度、压力和温度传感器。其集成度高，尺寸为2.5mmx2.5mmx0.93mm，休眠模式下的功耗仅为0.1µA，感测所有三个参数时的功耗最高为3.6µA。利用多传感器开发套件加快产品上市DA14585IOTMSENSOR是DialogSemiconductor出品的一款多传感器开发套件，使用了BoschSensortec的环境传感器和TDKInvensense的运动传感器。此套件对设计人员很重要，因为它是一个很好的试验平台，可供开发无人机检测传感器融合能力并加快产品上市。此套件有一个BME680低功耗气体、湿度、压力和温度传感器，另外还有加速计、陀螺仪和磁力计。通过DA14585IOTMSENSOR的传感器融合能力，设计人员将能了解如何使用此特性来获得更好的整体检测性能，同时延长无人机电池的使用寿命。结论无人机提出了异常困难的设计挑战，要求强大的功能和长飞行时间。同任何设计一样，必须知道设备将要执行的主要任务，才能制定计划来确保满足项目要求的架构是最佳的。

业界对三种主要传感器（摄像头、雷达和LIDAR）在汽车中的不同作用，以及它们各自如何满足先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶的感测需求仍然存在一些困惑。最近，我和我的一个朋友进行了一次有趣的讨论，他知道我在研究用于ADAS系统和自动驾驶车辆（AVs）中雷达的TI毫米波（mmWave）传感器。每当他读到自动驾驶汽车在不同驾驶环境下（比如障碍物检测）运行情况的文章时都会不失时机地取笑我。其中一次的对话如下：Matt：“如果那辆车搭载有LIDAR的话，就能轻松识别出车道中间的物体。”我：“我依然不同意这样的看法。”Matt：“什么？！你为什么不同意？那辆车上装有一个摄像头传感器和一个雷达传感器，但ADAS系统仍然完全未能感测到车道中间的那辆车。”我：“当读到这些最近发生的事件时，你就会注意到如果摄像头经常暴露在刺眼的强光和其他因素之下，就会导致其看不到路上的物体。它们对高对比度的光线和能见度低的情况较为敏感，如大雾、雨雪天气。在这种情况下，雷达传感器可能确实识别了目标。”Matt：“尽管如此，我们仍会遇到这些ADAS和AV系统似乎很难应对的不同情况。那么问题到底出在什么地方呢？”我：“ADAS的决策系统似乎依赖于作为主传感器的摄像头来判断目标是否真的存在，或者是否为假警报。”Matt：“那么，车载雷达和摄像头就不值得信任咯。所以只能将LIDAR作为唯一可靠的传感器了。我说的没错吧？”我：“不完全对。虽然LIDAR对能见度的敏感度不如摄像头，但它对雾、雨、雪等天气情况敏感。此外，LIDAR的成本还很高，可能导致其最初只能在相对高端的4级和5级自动驾驶车辆上使用。”Matt：“这就是了！没有一种传感器可以使自动驾驶车辆真正可靠。我们必须将这三者结合使用，但这也意味着自动驾驶车辆的价格会非常贵。”我：“你只说对了一部分。4级和5级自动驾驶车辆可能需要摄像头、LIDAR和雷达这三种传感器来提供高可靠性和全自动驾驶体验。但是，对于更多需要部分自动驾驶且已经开始大规模量产的2级和3级经济型车辆来说，使用TI毫米波传感器的成像雷达能够实现高性能和成本效益，并能够广泛采用ADAS功能。”那么，什么是成像雷达呢？正如我向Matt解释的那样，成像雷达是雷达的一个子集，因其高角分辨率能够提供清晰的图像而得名。成像雷达由一个传感器配置启用，其中多个低功率TI毫米波传感器级联在一起，且作为一个单元同步运行。它具有多个接收和发射通道，能够显著提高角分辨率和雷达距离性能。当毫米波传感器级联在一起时，可以使用集成移相器来创建波束赋形，从而达到400米的扩展范围。图1显示了评估模块上的级联毫米波传感器及其天线。图1：一种具有四个级联TI毫米波传感器的成像雷达评估模块用于成像雷达的毫米波技术典型的雷达传感器直到最近才被视为车辆中的主传感器，其主要原因在于角分辨率性能较为有限。角分辨率是指在相同范围内和相同相对速度下区分物体的能力。一个凸显成像雷达传感器优势的常见用途是能够以高分辨率识别静态物体。典型的毫米波传感器具有高速度、高距离分辨率的性能，可以很轻松地识别和区分运动物体，但对静态物体来说，其识别能力却非常有限。例如，为了让传感器“看到”车道中间停下来的车辆并将其与灯杆或栅栏区分开来，传感器需要在仰角和方位角上都有一定的角分辨率。图2显示了一辆被困在隧道中的车，车内不断冒烟。该车辆停在约100米远处，隧道高度为3米。图2：来车的前雷达需要足够高的角分辨率来区分隧道和停止车辆。毫米波传感器可以穿透任何能见度情况，比如烟。图3：毫米波传感器如何利用多输入多输出（MIMO）雷达实现高仰角分辨率。为了识别图2所示隧道中的车辆，传感器需要将其与隧道顶棚和壁区分开来。实现场景分类需要利用这些仰角和方位角分辨率：ɸ(仰角)=反正切(2m/100m)=1.14度ɸ(仰角)=反正切(3.5m/100m)=2度其中，2m是隧道高度减去车辆高度的值，100m是带成像雷达的来车与停在隧道内的车辆之间的距离，3.5m是停在隧道内的车辆与隧道壁之间的距离。在某些天气和能见度情况下，依赖于其它光学传感器可能具有挑战性。烟、雾、恶劣天气以及明暗对比都是具有挑战性的能见度情况，这些情况会抑制光学被动和主动传感器，如摄像头和LIDAR，从而导致这些传感器可能无法识别目标。然而，在恶劣的天气和能见度情况下，TI毫米波传感器仍能保持强劲的性能。目前，成像雷达传感器是唯一能在各种天气和能见度情况下保持强劲性能的传感器，其在方位角和仰角上都能达到1度的角分辨率（使用超分辨率算法计算数值时甚至更低）。结论采用TI毫米波传感器的成像雷达具有很高的灵活性，能够以非常高的分辨率感知和分类近场中的物体，同时能够在400米以外的远场中跟踪目标。这种成本高效的高分辨率成像雷达系统能够使2级和3级ADAS应用以及高端4级和5级自动驾驶车辆成为可能，并可用作车辆中的主传感器。文章来源网络

MEMS的未来要靠“纸实力”?MEMS从静电梳状致动(electrostaticcomb-drive)架构到薄膜压电架构，到多层氮化铝AlN，锆钛酸铅(PZT)薄膜转印到透明玻璃基板上每年只需一次几千个传感器小批量制造的“微型晶圆厂”(minimalfab)，无需使用无尘室的环境，采用3D打印机以数十微米的分辨率印制图层而且还可以用塑料、金属和陶瓷材料进行印刷。该报道最后说：没有人能够准确地预测微机电系统(MEMS)和传感器技术的未来。的确是这样的，MEMS至少会是一个万亿级别的大市场，基本盘太大，一家或几家企业是无法做到绝对垄断的。正如《一砂一世界一书读懂MEMS产业的现状与未来》书中所说：MEMS是国际竞争战略的重要标志性产业。从现实世界走到微观世界有这种难以理解的效应，从现实世界走到宏观世界的这种尺度效应一样是令人难以想象的。当尺度扩张时，体积是3次方规律扩张;面积是2次方规律扩张;长度是1次方规律扩张。所以很快地，面积和长度的要素，比起体积来就几乎可以忽略不计了。就拿夜空中一闪一闪的星星来说，星系的体积即星系的质量，是最主要的因素，而星系之间的距离长度要素则居于次要地位。星系之间的距离长度不管有多少个光年那么遥远，基于体积的万有引力的作用是第一位的，是掌控着星系命运的第一提琴手。行星的运行轨迹其实被遥远的到看不见的某个地方的一个很大的体积所决定着。这只看不见的手把控着星星的运行，这个场景真是科幻。从星系到原子的方向看过来，规律也是一样的:从星云到银河系，到太阳系，到行星地球，到大陆大洲，到我们人类的尺度，再到一粒沙子里。这个方向是压缩效应;从同一块硬币的另一面，我们则能得到扩展效应。就像滚珠轴承里的两粒钢珠，需要额外增加支撑力才能维持他们的轨道;同样的太阳系里的地球和木星，仅靠自己的体积和太阳的体积就能维持稳定的轨道了。MEMS不是纳米机器，还属于毫米机器/微米机器。如果有那么一天MEMS机器尺度缩小到纳米，是否还能测试我们这个现实世界呢?我没有其他证据，出于直觉上我表示严重怀疑!我认为有一种鸿沟存在，使得仅仅观察原子团的运行参数是得不出银河系的运动参数的。MEMS里的机器是怎样设计出来的呢?既然宏观的经验不再是可靠的，那么只能依赖计算机仿真了。如果离开了计算机，没有基于有限元分析方法的集总原件仿真软件，MEMS恐怕就永远不会设计出来;离开了微电子和微机械加工技术，MEMS这种东西恐怕就永远不会加工制造出来。在MEMS这种特征尺寸下，我们常见的那些平凡的传统传感器结构，突然之间具有了不可思议的超能力和新功能。在目前研究尺度内，可以认为其基本原理仍遵从牛顿第二定律。比如：最简单的一把橡胶柄的锤子。抡动起来，锤头出于惯性会反作用于锤柄。如果能测量出锤子柄所受到的力，就能换算成锤头的加速度。在锤子柄上贴一片压电晶体，发生形变时压电晶体输出电压值，测量这个电压就能折算出形变程度进而得到加速度。这种结构就是压敏式加速度传感器。完全依赖于那块压电晶体。有一种材料发生形变时电阻率会发生改变，用在做锤柄最合适了，测算出这个电阻值可以直接折算到加速度值。这种结构称为压阻式加速度传感器，其敏感性完全依赖于作锤子柄的压阻器件。不用压敏器件的情况：锤头换成一个导体板，在上端也平行固定一块导体面板，组成一个最简单的电容器。锤头面板上下移动时，电容器面板的距离改变影响电容值，测出这个电容值也可以折算成距离，得到加速度值。这种结构称为电容式，此时不需要特殊材料了，电路结构简单，线性度好，灵敏度高，输出稳定，温度漂移小，测量误差小，稳态响应等等优点，缺点是电容的尺寸比较大。电容式加速度传感器，也可以有多个电容，各种放置，形成各种专利壁垒。还有一种更加科幻的热感式，中间不用质量块，而是一个密闭空间，周围全是温度传感器，中间一个加热体。工作时加热形成热气团，热气团的惯性移动形成的热场变化被感应到从而能得到加速度值MEMS加速度计有1轴的;2轴：X-Y两个方向;2轴在芯片里面很好布局呀，只要旋转90度放置两个就行了。3轴:X-Y-Z三个方向。其中的Z轴不好处理，需要把锤子的最长处，放进该锤子的最薄处，光是想想，就觉得到处都是专利。当然轴越多，测量的方向性越好，测量的误差越小，精度越好。苹果手机采用6轴加速度传感器。最高级的MEMS加速度传感器有多达9轴的。

Q：首先抛出问题：线圈应该放在哪里？用于电压转换的开关稳压器使用电感来临时存储能量。这些电感的尺寸通常非常大，必须在开关稳压器的印刷电路板(PCB)布局中为其安排位置。这项任务并不难，因为通过电感的电流可能会变化，但并非瞬间变化。变化只可能是连续的，通常相对缓慢。开关稳压器在两个不同路径之间来回切换电流。这种切换非常快，具体切换速度取决于切换边缘的持续时间。开关电流流经的走线称为热回路或交流电流路径，其在一个开关状态下传导电流，在另一个开关状态下不传导电流。在PCB布局中，应使热回路面积小且路径短，以便最大限度地减小这些走线中的寄生电感。寄生走线电感会产生无用的电压失调并导致电磁干扰(EMI)。图1.用于降压转换的开关稳压器（带如虚线所示的关键热回路）。图1所示为一个降压调节器，其中关键热回路显示为虚线。可以看出，线圈L1不是热回路的一部分。因此，可以假设该电感器的放置位置并不重要。使电感器位于热回路以外是正确的——因此在第一个实例中，安放位置是次要的。不过，应该遵循一些规则。不得在电感下方（PCB表面或下方都不行）、在内层里或PCB背面布设敏感的控制走线。受电流流动的影响，线圈会产生磁场，结果会影响信号路径中的微弱信号。在开关稳压器中，一个关键信号路径是反馈路径，其将输出电压连接到开关稳压器IC或电阻分压器。还应注意，实际线圈既有电容效应，也有电感效应。第一个线圈绕组直接连接到降压开关稳压器的开关节点，如图1所示。结果，线圈里的电压变化与开关节点处的电压一样强烈而迅速。由于电路中的开关时间非常短且输入电压很高，PCB上的其他路径上会产生相当大的耦合效应。因此，敏感的走线应该远离线圈。图2.带有线圈安放位置的ADP2360降压转换器的示例电路。图2所示为ADP2360的示例布局。在本图中，图1中的重要热回路标为绿色。从图中可见，黄色反馈路径离线圈L1有一定距离。它位于PCB的内层。一些电路设计者甚至不希望线圈下的PCB中有任何铜层。例如，它们会在电感下方提供切口，即使在接地平面层中也是如此。其目标是防止线圈下方接地平面因线圈磁场形成涡流。这种方法没有错，但也有争论认为，接地平面要保持一致，不应中断：用于屏蔽的接地平面在不中断时效果最佳。PCB的铜越多，散热越好。即使产生涡流，这些电流也只能局部流动，只会造成很小的损耗，并且几乎不会影响接地平面的功能。因此，同意接地平面层，甚至是线圈下方，也应保持完整的观点。总之，我们可以得出结论，虽然开关稳压器的线圈不是临界热回路的一部分，但不在线圈下方或靠近线圈处布敏感的控制走线却是明智的。PCB上的各种平面——例如，接地平面或VDD平面（电源电压）——可以连续构造，无需切口。

光谱分析背景知识光谱分析是指在用适当的光源照射目标之后，反射光谱仪使用光学滤波器来捕获从目标反射的不同波长的光。由于目标材料吸收一组特征波长，因此分析反射光可以揭示关于目标化学成分的信息。从之前在天文，化学和物理学方面的开创性应用，到现在这一技术已走出了实验室，在药理学，医学和电信领域实现了广泛的企业级应用。PART1:多光谱传感器简介多光谱传感器由系统结构和光学通路组成。传感器的外壳装有一个用于接收被测辐射的入射孔径。在入射孔径后面的辐射路径中,光学装置将入射光束分裂,使其进入若干个滤光片,这些滤光片具有各不相同的光谱透射范围,超出这些范围,它们都是反射的。在这些滤光片后面的部分光束的辐射通路中装有辐射敏感元件。滤光片与入射光束的光轴是平行排列的。光学装置镜面互相相对倾斜,它们对于被测光束的光谱范围是高度反射的。光学装置是一个棱锥体,它有一个对角的基表面,其棱角的数目与滤光片的数目相对应。PART2:多光谱传感器结构多光谱传感器的系统结构，包括光学部分和控制/显示部分。光学部分包括利用离轴3镜反射光学元件的成像光学元件、利用分光镜来划分谱段的分光元件。所划分的6个谱段需要用6个探测器，标准温度板放置在中央图像的周围以补偿红外探测器的非均匀性。控制/显示部分包括控制器、图像信号处理器、温度控制器和显示器（屏幕），其中，控制器、图像信号处理器控制6个谱段的图像。在可见光和近红外谱段以8bit的速度对信号进行处理，在红外谱段是以12bit的速度对信号进行处理。数字化图像被记录在光学磁盘上。温度控制器将光学元件控制在20℃一40℃范围内。显示器（屏幕）可显示出控制器/信号处理器处理过的图像，图像水平分辨率高于1000线。多光谱传感器的系统结构图PART3:多光谱传感器光学通路多光谱传感器的光学通路，包括成像光学元件和划分光谱的光学元件。成像光学元件使用的是离轴3镜反射光学元件，它可在宽的视场内提供一个光谱范围宽、分辨率高的无遮挡视场。划分光谱的光学元件由4个分光镜组成。Drude分光镜首先将光线分成可见光/近红外和红外谱段，然后再用另外3个分光镜将光谱范围分成3个可见光、1个近红外、1个中波红外和1个长波红外谱段。中央图像被传输到放大系数约为1/2.6的红外探测器上以便校正可见光/近红外和中波/长波红外之间的像面差。具有1000个元件的CCD用于3个可见光谱段和一个近红外谱段，具有960个元件的HgCdTe线阵用于中波红外和长波红外谱段。

为了符合新出台的法规要求，提高燃油经济性和减少排放，汽车必须更加环保。只有通过改进传统内燃机效率，才能满足这些要求，这一目标要通过改进燃烧传感和控制性能付诸实现，因此需要更高的传感器和信号调理精度和集成度。车辆中通常有超过100个传感器，通常按功能可以分为6类，包括压力传感器、电流传感器、电容传感器、位置传感器、速度传感器和温度传感器。系统需求与设计挑战车辆传感器可用于传动系统、底盘/安全和车身系统。要改善燃油经济性、排放量和车辆性能，必须同时改进动力总成系统。对于传感器而言，这需要显著改善性能和/或实现各种功能，但在动态范围、精度、诊断和鲁棒性(EMC、ESD、温度等)方面实现这个目标具有很大挑战性。压力传感器在高压恶劣环境下，我们需要很多压力传感器来测量气体或流体压力。例如，有些传动系统需要测量缸内、变速箱油、柴油共轨、GDI燃油、柴油微粒滤清器(DPF)和废气再循环系统(EGR)的压力。安全应用包括制动液和乘客检测系统的重量或压力。高压恶劣环境应用要求传感器元件(容性或压阻)必须与信号调理IC分隔开。例如，压阻(应变计)解决方案可以测量最高达到2800bar的压力。应变计技术基于电阻电桥。四个应变计连接到一个薄膜，形成薄膜式压力传感器。输出信号小至10mV。系统误差包括机械输出、热输出、容差和应变系数误差。总误差可以达到最高100%的FSR。因此，调理电路必须高度精确，具有低漂移。另外还需要与增益、失调、温度和线性度相关的多变量补偿。压力传感器主要放置在恶劣环境中。典型工作温度范围为−40°C至+125°C，在某些情况下高达150°C。这些传感器还需要高抗电磁干扰能力和诊断功能。ADI公司的应变信号调理ICADA4557是一款单电源桥式传感器信号调理器，额定温度范围为−40°C至+150°C，采用4mm×4mm小型LFCSP封装。模拟输出在一个高级信号处理引擎中处理，该引擎集成数字可编程增益、输出失调校正、温度补偿和传感器非线性校正等功能。ADA4557内置EEPROM，用于线路终端(EOL)校准编程，以及通过用作零线串行编程接口的输出引脚(OUT)进行调试。EEPROM存储增益、输出失调、温度补偿和非线性校正系数，以便在上电时配置器件。增益编程设置有20种，从6.3V/V到821.5V/V，步进为指数式。ADA4557还内置一个低压差(LDO)稳压器，以为内部电路提供低噪声稳压电源。文章来源网络

上文介绍了德州仪器公司的5个后视镜摄像头的解决方案，DS90UB953-Q1、DS90UB960-Q1、DS90UB934-Q1、DS90UB933-Q1、S90UB964-Q1，他们之间的实际参数对比如下：仔细看各个器件的参数不难发现，DS90UB953-Q1是一款综合性价比不错的器件，在平衡了功能和成本的同时非常适用于支持高速原始数据传感器，包括60fps的2MP成像器以及4MP30fps摄像头、卫星雷达、激光雷达和飞行时间(ToF)传感器。该芯片提供4.16Gbps正向通道和超低延迟的50Mbps双向控制通道，并支持单根同轴(PoC)或STP电缆进行供电。DS90UB953-Q1具有高级数据保护和诊断特性，可支持ADAS和自主驾驶。DS90UB953-Q1与配套的解串器一起提供精确的多摄像头传感器时钟和传感器同步。DS90UB953-Q1完全符合AEC-Q100标准，具有–40°C至105°C的宽温度范围。该串行器采用5mm×5mm的小型VQFN封装，非常适合空间受限型传感器应用。其特性包括了：符合面向汽车应用的AEC-Q100标准：器件温度等级2：环境工作温度范围为–40°C至+105°C符合ISO10605和IEC61000-4-2ESD标准同轴电缆供电(PoC)兼容收发器4.16Gbps级串行器支持高速传感器包括全高清1080p2MP60fps和4MP30fps成像器符合D-PHYv1.2和CSI-2v1.3标准的系统接口多达4条数据通道，每通道速率为832Mbps支持多达四个虚拟通道精密多传感器时钟和同步灵活的可编程输出时钟发生器高级数据保护和诊断，包括CRC数据保护、传感器数据完整性检查、I2C写保护、电压和温度测量、可编程警报器以及线路故障检测支持单端同轴或屏蔽双绞线(STP)电缆超低延迟双向I2C和GPIO控制通道支持从ECU侧进行ISP控制，1.8V单电源低功耗（0.25W典型值）兼容DS90UB954-Q1、DS90UB960-Q1、DS90UB934-Q1、DS90UB914A-Q1解串器宽温度范围：–40°C至105°C小型5mm×5mmVQFN封装和PoC解决方案尺寸，适合紧凑型摄像头模块设计文章来源网络

高级驾驶员辅助系统(ADAS)的多传感器平台参考设计为合格的开发人员提供了一个功能齐全的评估平台，便于进行主要面向汽车行业的ADAS应用的测试和开发。D3还提供模块化系统(SOM)解决方案，其中包含可与此参考设计配合使用的ADAS嵌入式处理器（例如TDA3x）。特性提供一个易于使用的基础平台参考设计（支持多个基于LVDS的汽车传感器系统）提供使基于TDA3的CPU模块即插即用的平台(D3EngineeringSOM)提供汽车级基板的路径以便与其他处理器SOM结合使用特性与D3Engineering的TDA3xSoCProcessorSOM兼容4个FPD-LinkIII输入HDMI输入和输出USB、CAN总线和串行连接可以应用在环视系统(SVSECU)、摄像头监控系统（视镜更换和车载）、卫星雷达系统（远距离、中等距离和短距离）以及传感器融合系统（ADAS域控制器）等领域。其中主芯片为TI的TDA3x片上系统(SoC)，这是一款经过高度优化的可扩展系列器件，其设计满足领先的高级驾驶员辅助系统(ADAS)要求。TDA3x系列集最佳性能、低功耗特性和更小的外形尺寸和ADAS视觉分析处理功能于一体，有助于实现更自主的无碰撞驾驶体验，从而在汽车领域中的ADAS应用中得到了广泛的应用。TDA3xSoC基于单一架构支持行业最广泛的ADAS应用（包括前置摄像头、后置摄像头、环视、雷达和融合技术），在当今汽车领域实现了复杂的嵌入式视觉技术。TDA3xSoC采用异类可扩展架构，包括德州仪器(TI)的定点和浮点TMS320C66x数字信号处理器(DSP)生成内核、VisionAccelerationPac(EVE)和双Cortex-M4处理器。该器件可采用不同的封装选项（包括叠加封装）实现小外形尺寸设计，从而实现低功耗配置。TDA3xSoC还集成有诸多外设，包括LVDS环视系统的多摄像头接口（并行和串行）、显示屏、控制器局域网(CAN)和千兆位以太网视频桥接(AVB)。适用于本系列产品的VisionAccelerationPac包含嵌入式视觉引擎(EVE)，因此应用处理器不用再执行视觉分析功能，同时还降低了能耗。VisionAccelerationPac针对视觉处理功能进行了优化，具有用于高效程序执行的32位RISC内核，以及用于专业视觉处理的矢量协处理器。此外，TI为Arm、DSP和EVE协处理器提供了一系列完整的开发工具，其中包括C语言编译器、用于简化编程和调度的DSP汇编优化器、可查看源代码执行情况的调试界面等。TDA3xADAS处理器符合AEC-Q100标准。

本文主要基于多传感器的一些电路设计方案。电流传感器为改进燃料经济性和能源管理，必须精确控制电磁阀在燃油喷射系统和自动变速箱中的位置。此外，还必须更加精确地监控“按需”电源的电机电流。我们通常遇到的设计挑战包括在恶劣环境中实现高精度、低失调(失调必须小于5mV，失调漂移必须小于20μV)、高带宽(有些情况需要高达500kHz)、宽共模电压范围(最高6580V)、宽工作温度范围(高达125°C)。ADI的电流检测放大器在高端和低端都支持基于分流电阻的精密电流传感器。ADI提供10多种芯片，分别采用两种不同架构，包括差动放大器和电流检测放大器类型。差动放大器类型基于输入电阻分压器。AD8207/AD8208/AD8209器件内部带有电磁干扰滤波器，提供更高的抗电磁干扰性能。AD8207具有零漂移功能(失调漂移小于1μV/°C)，最大失调小于0.5mV。电流检测放大器类型基于高压工艺，可以承受高共模电压。它们具有低输入偏置电流和高输入阻抗，适合满足高带宽(最高达到500kHz)和CMRR(最高达到120dB)要求。两种架构类型都具备良好的输入共模阶跃响应功能。电容传感器电容传感器具有多种优势，例如低系统成本、不同形状可行性和低功耗。它们通常在无钥匙进入门控系统接近传感器、雨量探测器、湿度传感器、燃油液面/品质传感器中作为近程检测器应用。电容传感器对环境变化敏感，因而必须具有很高的分辨率、精度、可调共模电容和抗电磁干扰能力。ADI拥有特殊的sigma-delta(Σ-Δ)架构电容数字转换器(CDC)，采用出色的ADIADC架构。Σ-Δ调制器使用电荷平衡技术，帮助客户更加轻松和精确地获取电容值。AD5933是一款高精度阻抗转换器，片上集成频率发生器与12位、1MSPSADC。频率发生器允许用已知的信号来激励外部复阻抗。外部阻抗的响应信号由片上ADC进行采样，然后由片上DSP引擎进行离散傅里叶变换(DFT)处理。DFT算法在每个频率上返回一个实部(R)数据字和一个虚部(I)数据字。它可在燃油液面/质量传感器中使用。它还可在灵活燃料应用中测量汽油和乙醇的混合比率。位置和速度传感器在EPS和BLDC/PMSM电机控制应用中，位置/速度测量需要快速响应、良好精度(最高达到5弧分)、鲁棒性和低漂移。另外还需要诊断功能。ADI在旋变数字转换器(RDC)市场拥有广泛的产品组合和悠久的历史。AD2S1205和AD2S1210能够处理高达3,125RPS的跟踪速率。它们的精度可以达到±2.5弧分。AD2S1205是12位RDC，AD2S1210的10/12/14/16位分辨率可由用户设置。芯片具有差分输入和增量式编码器输出，以及可编程故障检测阈值。它们可在变速箱、EPS和HEV/EV电机中用于电机轴角度和速度测量。ADI公司发布了一款各向异性磁阻(AMR)传感器ADA4571，集成了信号调理放大器和ADC驱动器。ADA4571产生两路模拟输出，指示周围磁场的角位置。其在一个封装中包含两个芯片、一个AMR传感器和一个固定增益(标称增益为40)仪表放大器，提供与旋转磁场角度相关的干净且放大的余弦和正弦输出信号。输出电压范围与电源电压成比例。ADA4571含有两个互成45°角的惠斯登电桥。x-y传感器平面的旋转磁场提供两路正弦输出信号，且传感器与磁场方向的角度(α)频率翻倍。在x-y平面的均质场内，输出信号与z方向(气隙)的物理位置无关。温度传感器在变速箱控制等高温汽车应用中，必须具有宽温度范围和高精度。典型工作温度范围为−40°C至+150°C，在某些情况下高达175°C。此外，还必须达到±2°C或±1°C的精度。ADI的TMP36精度达到满量程的±2°C，线性度为满量程的0.5°C，温度范围为−40°C到+125°C，具有模拟输出。ADI的ADT7311和ADT7312精度达到满量程的±1°C，温度范围为−40°C至+150°C，具有数字SPI输出。对于裸片封装，ADT7312的温度范围可以增加到−40至+175°C。ADI与全球领先汽车供应商建立了长期良好关系，而且在高性能信号处理、高可靠性和高质量产品开发方面具有丰富经验，处于业界领先地位，能够提供优化解决方案以应对这些挑战。

自动驾驶的发展无可避免的会遇到一些问题，比如辅助停车该如何设计，众多的辅助停车方案哪种才是符合自己的预期。本文介绍的是一款该利用三个高度集成的片上系统(SoC)超声波传感器驱动器为停车辅助系统(PAS)提供硬件架构。这些超声波传感器驱动器带有集成信号调节器，配备高级数字信号处理器(DSP)内核。使用这些集成功能，可实现对25cm至2.5m范围内物体的检测。距离数据将通过一个单线接口(OWI)发送至本地电子控制单元(ECU)，并在此进行聚合与处理。此设计指南中介绍的传感器初始化、物体检测算法以及软件为开发汽车或防撞PAS的工程师提供了一个基础的框架。特性整合了三个PGA460-Q1器件，可检测25cm至2.5m范围内的物体提供系统诊断信息包含电平USART和TCI接口选项的电路解决方案尺寸（直径）为22mm为了在倒车时检测汽车后面的物体，停车辅助系统应覆盖整个后侧和盲点。对于本参考设计中的低成本实现，使用三传感器系统。但是，相同的概念可以很容易地扩展到四个传感器。对于PAS，车辆的最大检测范围要求可以扩展到1.5米或2米。此外，能够在离车辆不到20厘米的非常近的距离处检测物体也很重要。然后，通过OWI将对象距离信息发送到聚合数据的ECU。在后声纳的情况下，后保险杠上安装了两到四个变压器驱动的超声波传感器，以检测距离最远2到2.5米的障碍物。后声纳超声波传感器的主要特点是方向性，振铃时间，灵敏度和声压。超声波传感器的指向性对应于振动表面的大小和形状（即，发射超声波）和振动的频率。作为汽车应用，拥有可提供传感器诊断信息的解决方案也很重要。该解决方案还应检测并报告各个传感器的故障，以确保乘客安全。在这里，PGA460-Q1器件可以提供传感器，电源和收发器诊断。文章来源网络

在一个迅速走向智慧城市、工厂和楼宇的世界中，入口系统必须与时俱进。未来的入口系统，如自动滑动门、旋转门和停车路障，将使用传感器驱动的解决方案，以使其系统智能、高效，便捷运行。德州仪器毫米波传感器解决了入口系统设计人员面临的主要挑战。毫米波传感器有助于解决自动滑动门、停车路障和工业/车库门的主要挑战，如图1所示。德州仪器毫米波（mmWave）传感器解决了入口系统设计人员面临的关键挑战，如错误检测和系统复杂性。毫米波传感器有助于解决自动滑动门、电梯门、旋转门、停车路障和工业/车库门的主要挑战。图1所示为自动入口系统的三个示例。图1.各种自动入口系统，包括：a）基于车辆高度的车库门开口；b）避免错误检测的滑动门；以及c）能够滤掉接近入口的非车辆物体的智能停车路障。毫米波传感器的优势与特点德州仪器毫米波传感器通过利用3D点云信息和片上数字信号处理器提供关键信息，如场景中多个物体的距离、速度和到达角度，进而为各种入口系统提供智能决策。由于毫米波传感器的工作带宽为4GHz，它们可识别和分离距离最近4cm的物体。对于入口系统——尤其是会对通过的人们进行逐个计数的旋转门——为使传感器精确计数和识别物体或人员，高分辨率功能是必需项。对于工业或车库门，利用3D点云信息还可确定接近人员或车辆的高度，从而实现高效操作。由于系统不使用光学传感器或相机，因此场景中某个人的所有个人信息都将保持私密性。毫米波感应对于室外条件，如亮光、黑暗、雾气、烟气和雨水等具有鲁棒性。该技术还可穿透塑料和石膏板进行感知，因此可隐藏在装置中，实现更清洁的工业设计。图2所示为一个毫米波传感器，它可以智能检测人走向多通道门时的意图。图2.德州仪器毫米波传感器跟踪走向多通道门的人员德州仪器毫米波传感器如何解决当今入口系统的挑战让我们探讨一下德州仪器毫米波传感器如何帮助解决与自动滑动门、停车路障以及工业和车库门的设计相关的挑战。错误检测错误检测是指自动入口为无意通过的人员或车辆开门的情形。例如，如果自动入口为只是经过而非要通过入口的购物者开门，该行为不仅会因为不必要地打开入口而增加系统能耗，还会允许热空气或冷空气进入或离开目标区域，从而降低能源效率。德州仪器毫米波传感器利用丰富的3D点云以及位置和速度信息来确定移动物体的预期方向，从而避免错误检测。静态物体检测入口系统设计人员需要考虑如何最大程度防止物体（如手推车、箱子甚至是儿童）被遗留在门通道中而造成伤害。德州仪器毫米波传感器具有能通过运行算法来检测视场内静态物体位置的片上处理器。系统可以由此做出决定，例如保持门打开状态，确保自动入口系统的可靠运行。系统复杂度片上集成处理还可利用单个传感器精确、准确监视人流密集的多个车道或门，从而降低整体系统的复杂性和成本。在需要覆盖多个车道或门的特定入口系统应用中，更复杂的系统需要更长设计时间和更高成本。大多数现有传感技术都需要多个传感器，因此需要更复杂、成本更高的系统才能监视场景中的特定区域和多个物体或人员。便捷性和用户体验另一个挑战是为日常用户提供便捷的入口系统操作。例如，如果一个人朝着自动门跑去，但由于门未及时打开而不得不减速。通过利用距离、速度和到达角度信息，德州仪器毫米波传感器使系统能够根据用户交互进行简便的操作。结论当在自动入口系统应用中使用时，德州仪器毫米波传感器可智能减少错误检测，检测静态物体，最小化系统复杂性并提供便捷的用户体验。该传感器可在各类环境条件下运行并跟踪人员和运动，而不会捕获可识别的信息，这使其可被灵活用于室内和室外环境。文章来源于网络