添加、更新或更正了以下内容: 封面“工作温度”:增加了“消费类”和“工业类”的温度信息。 第 31 页“6 工作条件”:在表 19 中增加了“消费类”和“工业类”的温度规格。 SoC 的描述已更新为“蓝牙 5.2 / IEEE 802.15.4 片上系统”,封面、第 1 页“1 简介”、第 5 页“3.1 CPU”和第 18 页“4.1 2.4GHz 无线电”。 增加了 IEEE 802.15.4 的内容,包括:“-103dBm@IEEE 802.15.4 250Kbps”、“7.2.2 IEEE 802.15.4 TX”和“7.3.2 IEEE 802.15.4 RX',封面第 18 页'4.1 2.4GHz 无线电',第 31 页'表 22'和第 35 页'表 27'。 灵敏度更新:“-99dBm@1Mbps”、“-105dBm@BLE 125Kbps”、“-100dBm@500Kbps”和“-96dBm@2Mbps”,封面第 18 页'4.1 2.4GHz 无线电',第 32 页至第 34 页,从'表 23'到'表 26'。 2.4GHz 收发器的消息已更新为封面上的“符合蓝牙 5.2”。 更正了 GPIO 应用说明:“GPIO_P00 默认'IN'”和“GPIO_P02 默认'OUT'”,在第 16 页的“表 10”中。 删除了电源监视器故障复位的内容。 更新了休眠电流:“3.5uA @ 休眠模式,32KHz RTC
1.3 缩写 AC 交流电 ACM 累计呼叫计数器 AT 注意(调制解调器命令的前缀) BTS 基站收发器站 CLK ClocK CMOS 互补金属氧化物半导体 CS 编码方案 CTS 清除发送 dB 分贝 dBc 相对于载波功率的分贝 dBi 相对于全向辐射器的分贝 dBm 相对于一毫瓦的分贝 DC 直流电 DCD 数据载波检测 DCE 数据通信设备 DCS 数字蜂窝系统 DSR 数据集就绪 DTE 数据终端设备 DTMF 双音多频 DTR 数据终端就绪 EEPROM 电可擦除可编程只读存储器 EFR 增强型全速率 E-GSM 扩展型 GSM EMC 电磁兼容性 EMI 电磁干扰 ESD 静电放电 ETSI 欧洲电信标准协会 FIT 系列连接器(微型 FIT) FR 全速率 FTA 完整类型认证 GCF全球认证论坛 GND GrouND GPIO 通用输入输出 GPRS 通用分组无线业务 GSM 全球移动通信系统 HR 半速率 I 输入 IEC 国际电工委员会 IMEI 国际移动设备识别 I/O 输入/输出
• 符合功能安全标准 – 有助于 ISO 26262 系统设计的文档 – 系统能力高达 ASIL B – 硬件能力高达 ASIL B • 每个设备可测量 9 到 14 个串联电池,最多可堆叠 64 个设备 • 专用 ADC,全温度范围内精度为 ±3.2mV • 电池电压和电池组电流测量同步至 64μs • 支持具有完全冗余的跛行模式 • 集成后 ADC 可配置数字低通滤波器 • 支持母线而不影响测量精度 • 12 个 GPIO 用于温度传感器/模拟/数字/I 2 C 控制器/SPI 控制器 • 内部电池平衡 – 300mA 时平衡 – 用户控制的 PWM 调整电池平衡电流 – 内置平衡热管理,具有自动暂停和恢复控制 • 强大的菊花链通信和支持环形架构 • 主机硬件复位可在不移除电池的情况下模拟 POR 类事件 • 支持变压器和电容隔离 • 片上存储器可进行一次性自定义编程 • 低功耗模式电流 <6μA • 兼容采用带 SPI/UART 接口的 BQ79600-Q1
DFF 触发器 DMM 数字万用表 DMA 直接存储器访问 DSP 数字信号处理 DSPI 动态信号处理仪器 DTMR 分布式三重模块冗余双通道。双通道 DUT 被测设备 ECC 纠错码 EDAC 错误检测与纠正 EEE 电气、电子和机电 EMAC 设备监控和控制 EMIB 多芯片互连桥 EPCS 扩展物理编码层 ESA 欧洲航天局 eTimers 事件计时器 ETW 电子技术研讨会 FCCU 流化催化裂化装置 FeRAM 铁电随机存取存储器 FinFET 鳍式场效应晶体管 FIR 有限脉冲响应滤波器 FMC FPGA 夹层卡 FPGA 现场可编程门阵列 FPU 浮点单元 FY 财政年度 Gb 千兆位 Gbps 千兆位/秒 GCR 银河宇宙线 GEO 地球静止赤道轨道 GIC 全球行业分类 GOMACTech 政府微电路应用和关键技术会议 GPIO 通用输入/输出 GPIB 通用接口总线 GPU 图形处理单元 GR 全球路线 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心
摘要 - 直径为10厘米的自治微型航空车(MAV),由于其板载智能所启用了广泛的适用性,因此是一种新兴技术。但是,这些平台在运行的机载电源信封中受到很大的限制,即少于几百兆瓦,可以将车载处理器固定到简单的微控制器单元(MCUS)的类别中。这些MCU缺乏高级安全功能,从而通向广泛的网络安全漏洞,从相同频率的代理商之间的通信到恶意代码的机上执行。这项工作提出了一种开源系统 - 芯片(SOC)设计,该设计集成了由8核32位并行可编程加速器加速的64位Linux功能的主机处理器。异质系统体系结构与基于信任的开源Opentitan根源相结合。为了展示我们的设计,我们提出了一个用例,在该用例中,Opentitan在MAV登上的SOC上发现安全漏洞,并驾驶其独家GPIO开始启动LED闪烁的例程。此过程体现了两个棕榈大小的MAV之间的非常规的视觉通信:接收器MAV分类发件人的LED状态(ON或OFF),并且在平行加速器上运行的板载卷积神经网络;然后,它在1.3 s中重建一个高级消息,比当前的商业解决方案快2.3×。
该芯片是一个16位I/O扩展器。它通过I 2 C或SMBus接口为大多数MCU系列提供远程GPIO扩展。CA9555有两个8位输入端口寄存器、输出端口寄存器、配置寄存器(设置为输入或输出)和极性反转寄存器(高电平有效或低电平有效)。上电后,16个I/O引脚配置为输入,并带有至V CC 的内部弱上拉电阻。然而,主机可以通过设置配置寄存器位单独将I/O引脚启用为输入或输出。如果没有外部信号施加到CA9555的I/O引脚,由于内部上拉电阻,电压电平为高。每个输入或输出的数据都存储在相应的输入或输出端口寄存器中。输入端口寄存器的极性可以通过极性反转寄存器反转。主机可以使用上电复位功能复位芯片,复位可能是由于超时或其他不当操作引起的,该功能将所有寄存器复位为默认状态并初始化 I 2 C/SMBus 状态机。该芯片具有输出锁存功能,可在使用高电流能力直接驱动 LED 时保护芯片。当任何输入状态与其对应的输入端口寄存器状态不同时,CA9555 开漏中断输出将被激活,并用于向系统主机指示输入状态已发生变化。可用封装:TSSOP-24、QFN4x4-24 封装。
项目文档第 1 组 II 目录 1. 执行摘要 1 2. 项目描述和背景 2 2.2. 动机 3 2.3. 目标和目的 4 2.4. 要求和规范 5 2.5. 框图 7 3. 相关项目研究 9 3.1. 自动售货机和相关技术 9 3.2. 光学元件 12 3.3. 电子元件 20 3.4. 软件相关组件 41 3.5. 机器学习 52 3.6. 其他感兴趣的组件 61 4. 项目标准和设计 67 4.1. 硬件标准和约束 67 4.2. 软件标准和约束 70 5. ChatGPT 和类似算法 81 5.1. ChatGPT 81 5.2. 类似算法 84 6. 硬件设计 86 6.1.电源子系统 86 6.2. ESP-WROOM-32 88 6.3. GPIO 外设 90 6.4. 完整原理图 95 6.5. 外壳设计 96 7. 软件设计 97 7.1. ESP32-WROOM-32 97 7.2. LED 软件设计 98 7.3. 前置红外传感器设计 98 7.4. LCD 设计 99 7.5. 风扇系统设计 101 7.6. 物体检测设计 102 8. 光学设计 106 8.1. 摄像头镜头系统设计 106 8.2. 红外系统设计 112 9. 测试和质量保证 114 10. 管理内容 121 10.1. 里程碑 121 10.2. 物料清单 122 11. 结论 124
该项目的目标是在 TMS 期间测量 MRI 中的 EEG 信号并以无线方式报告 EEG 测量结果。将基于 SoC 的设备与尖端技术相结合的机会正在迅速扩大。作为超小型无晶体 SoC 开发的单芯片微型 Mote (SCμM) 为更多可能性打开了大门。同样,随着经颅磁刺激 (TMS)、脑电图 (EEG) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 越来越受欢迎,大脑刺激和测量也取得了飞跃。通过评估 EEG 和 fMRI 大脑对 TMS 脉冲的反应来结合这三个元素的结构将提供宝贵的研究机会。为了帮助促进 TMS 和 fMRI 环境中的 EEG 测量,需要将数据从电极传递到外部计算机进行即时分析。SCμM 能够在各种设置和环境中运行,使其成为将这三种实践 TMS、EEG 和 fMRI 结合到组合操作中的系统组件的理想候选者。我们能够验证 SCμM 在连接到印刷电池时在 MRI 扫描期间是否正常工作。我们还能够确认 SCμM 不会在距离 SCμM 1 英寸处以高达 97% 的相对幅度传递的 TMS 脉冲下重置。我们无法在 MRI 中用 EEG 模拟前端 (ADS1299) 在新的开发板上测试 SCμM,但我们能够通过 Sulu SCμM 开发板的 GPIO 引脚通过 SPI 与 ADS1299 通信。
• 集成 1A 电源路径线性电池充电器 – 输入电压工作范围为 3.0V 至 18.0V – 输入电压最高可耐受 25V – 可配置电池调节电压,精度为 ±0.5%,范围为 3.5V 至 4.65V,步长为 10mV – 5mA 至 1A 可配置快速充电电流 – 55mΩ BATFET 导通电阻 – 高达 2.5A 的放电电流,可支持高系统负载 – 完全可编程的 JEITA 配置文件,可在整个温度下安全充电 • 用于为系统供电和为电池充电的电源路径管理 – 除电池电压跟踪和输入直通选项外,调节系统电压范围为 4.4V 至 4.9V – 可配置的输入电流限制 – 动态电源路径管理可优化弱适配器的充电 – 可选择适配器或电池为系统供电 – 先进的系统复位机制 • 超低静态电流模式 – 电池模式下电池静态电流为 2μA – 运输模式下电池静态电流为 15nA •集成降压转换器,具有 I 2 C 和 GPIO 可编程 DVS 输出 – 系统静态电流为 0.36μA – 输出电压为 0.4V 至 1.575V,步长为 12.5mV 或输出电压为 0.4V 至 3.6V,步长为 25mV/50mV – 输出电流高达 600mA • 集成降压-升压转换器,具有 I 2 C 可编程 DVS 输出 – 系统静态电流为 0.1μA – 输出电压为 1.7V 至 5.2V,步长为 50mV – V SYS ≥ 3.0V、V BBOUT = 3.3V 时输出电流高达 600mA • 集成 I 2 C 可编程 LDO(LDO1 和 LDO2) – 静态电流为 25nA – 输出电压为 0.8V 至 3.6V,步长为 50mV – 输出电流高达 200mA – LDO1 可在运输模式下保持开启– 可配置 LDO 或旁路模式 – 专用输入引脚 • 集成故障保护以确保安全 – 输入电流限制和过压保护
超低功耗的高性能终端 AI 解决方案 WE-I Plus 处理器旨在适应多种 TinyML 神经网络模型,具有可编程 DSP,运行时钟频率高达 400MHz,内部 SRAM 为 2MB。WE-I Plus 支持 TensorFlow Lite 微控制器框架,能够运行推理,例如开源 Google 示例,包括“Hello World”、“Micro Speech”、“Person Detection”和“Magic Wand”,所有这些都可以在 Google 的 Github 上找到。它在计算机视觉应用中进行了全面优化,并且已证明使用“Person Detection”示例的功耗最低。WE-I Plus 与 Himax 的 VGA 传感器相结合,运行示例推理,功耗低至 2.5mW,模型推理时间少于 35 毫秒。 SparkFun 上适用于 TinyML 开发人员的终端 AI 开发板开发人员现在可以轻松访问 Himax 的领先技术,SparkFun 在线零售商店提供 WE-I Plus EVB,用于终端 AI 系统开发,最终实现改变生活的用例的创新。一体式 WE-I Plus EVB 包括 AI 处理器、HM0360 AoS VGA 摄像头、2 个麦克风和一个 3 轴加速度计,可执行视觉、语音和振动检测和识别。它内置 FTDI USB-SPI/I2C/UART 桥接器,用于闪存编程接口和消息/调试打印/元数据输出。它还具有两个 LED 来显示分类结果。此外,还提供带有 I2C 和 GPIO 接口的扩展头,以允许连接到外部传感器或设备。EVB、处理器和传感器的数据表可在 SparkFun 网站上下载。 Himax WE-I Plus EVB/Endpoint AI Development Board 在 SparkFun 的参考链接 https://www.SparkFun.com/products/17256