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[导读]Nordic Semiconductor公司Thingy 系列最新成员结合旗舰双核SoC、电源管理 IC、PA/LNA范围扩展器和多个传感器,并且带有嵌入式机器学习固件,加快实现先进无线概念验证 (proofs-of-concept)

挪威奥斯陆 – 2022年6月15日 – Nordic Semiconductor发布具有多协议短距离无线连接并支持嵌入式机器学习 (ML)的多传感器原型构建平台’Nordic Thingy:53’ (“Thingy:53”),是在最短开发时间内构建具有ML功能的先进无线概念验证原型的理想平台。

Thingy:53 平台基于 Nordic的nRF5340先进多协议系统级芯片(SoC),这颗SoC具有双核Arm® Cortex® M-33并结合了公司的 nPM1100电源管理 IC (PMIC) ,以及具有一个电源放大器/低噪声放大器 (PA/LNA)范围扩展器的 nRF21540前端模块 (FEM)。这款原型构建平台配备了可充电1350 mAh锂聚合物电池以及多个运动和环境传感器,支持低功耗蓝牙(Bluetooth® Low Energy (Bluetooth LE))、Thread、Matter、Zigbee、IEEE 802.15.4、NFC 和蓝牙mesh 协议,并且直接预装了嵌入式 ML固件。

Thingy:53 核心组件nRF5340 SoC具有专用应用处理器和网络处理器。Arm Cortex-M33 应用处理器的时钟频率为 128 MHz,确保原型平台能够处理高级算法和与嵌入式 机器学习相关的复杂计算任务,其1 MB闪存和 512 KB RAM 确保为最复杂的应用提供充足内存。网络处理器则专为节能运行而设计,带有自己的计算资源,从而确保实现稳健强大的无线连接,而不会影响执行应用软件。

为 ML 模型做好准备

Thingy:53 是Nordic 与美国“tinyML”专业厂商 Edge Impulse 密切合作的成果,这款平台配备了 Edge Impulse 固件和 nRF Edge Impulse 移动应用程序。固件通过Thingy:53 上的传感器收集训练和测试数据,并且通过蓝牙蓝牙以无线方式将数据转发到移动应用程序。而后,移动应用程序将数据转发到 Edge Impulse Studio(基于云的 ML 开发平台),用于构建和测试嵌入式 ML 模型。用户可以使用相同的移动应用程序,通过无线方式将 ML模型部署到 Thingy:53。移动应用程序还将直接显示推理结果。这款固件和应用程序使得开发人员能够快速收集数据和测试 ML模型,而无需为Thingy:53连接任何电缆。

Thingy:53 平台随附nRF Programmer 应用程序,允许开发人员选择预制固件,然后采用无线方式直接通过 iOS或Android 设备更新 Thingy:53固件,从而大幅简化了原型构建工作。这项功能意味着用户可以随时随地部署新固件,而无需使用台式计算机。Thingy:53 还与 Nordic 的移动应用程序、nRF Mesh、nRF Connect、nRF Toolbox和nRF Blinky兼容。

Thingy:53 包含一个六轴惯性测量单元和一个附加的低功率加速度计,其环境传感器有温度、湿度、空气质量和压力传感器。该产品还集成了颜色和光传感器、蜂鸣器和脉冲密度调制 (PDM) 麦克风。嵌入式 ML功能允许开发人员在语音识别或运动模式检测等应用中使用 Thingy:53 的传感器。当受到运动或声音事件触发时,用户还可以使用加速度计和PDM麦克风将 nRF5340 SoC从睡眠模式中唤醒。由于Thingy:53 可以在没有外部刺激时保持睡眠模式(延长电池使用寿命),对于创建低功耗嵌入式 ML 应用非常有用。

经过验证的原型平台

Thingy:53 带有 USB-C 充电和数据端口,以及与 Qwiic、Stemma 和 Grove 兼容的四针JST 连接器。每个 Thingy:53都附带调试和电流测量板,可以接入相关引脚,进行应用程序代码故障排除并使用其他调试工具监控功耗。

Nordic公司Thingy:53 产品经理Pär Håkansson表示:“Nordic 的‘Thingy’系列已经得到开发者社区的认可,该平台是构建和开发创新的短距离无线和蜂窝物联网应用的最快速途径。现在,Thingy:53是使用Nordic最强大多协议 SoC 的原型构建平台,它的面世扩大了我们的产品范围。”

“全新Thingy平台不仅仅带有nRF5340,还集成了 Nordic 的 PMIC 和范围扩展器,以实现出色的电池性能和链路预算,并且使用了多个先进的传感器。通过使用Thingy:53 预编程 Edge Impulse 固件和 nRF Edge Impulse移动应用程序,纵使是没有机器学习工作经验的开发人员也首次可以轻松掌握这项技术。机器学习是未来先进物联网边缘处理的关键。”

Nordic将于7月6日举办网络研讨会以演示 Thingy:53 主要功能。

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