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Nordic Thingy:53为物联网产品原型设计带来双Arm Cortex-M33处理器 2022-06-14

Nordic Thingy:53为快速物联网产品原型设计带来双Arm Cortex-M33处理器和嵌入式机器学习

Nordic Thingy系列的最新产品结合了公司的旗舰双核系统级芯片、电源管理IC、PA/LNA范围扩展器和多款传感器,内置嵌入式机器学习固件,以最短路径实现先进的无线概念验证。

Nordic Semiconductor今天宣布推出其“Nordic Thingy:53”(“Thingy:53”),这是一个多传感器原型设计平台,其具有多协议短程无线连接功能,并支持嵌入式机器学习(ML)。这款产品是在最短的开发时间内进行无线概念验证并打造具有机器学习功能的原型机的理想平台。

Thingy:53基于Nordic nRF5340双核Arm® Cortex® M-33多协议系统级芯片(SoC),并集成了公司的nPM1100电源管理IC (PMIC)和nRF21540前端模块(FEM)、一个功率放大器/低噪声放大器(PA/LNA)范围扩展器。原型设计平台配备了1350 mAh的可充电锂电池和多个运动和环境传感器。它支持低功耗蓝牙® (Bluetooth LE)、Thread、Matter、Zigbee、IEEE 802.15.4、NFC和蓝牙Mesh 射频协议,并在Thingy:53上预装有嵌入式机器学习的固件。

Thingy:53核心的nRF5340 SoC具有专门的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,确保原型设计平台可以处理高级算法以及与嵌入式机器学习相关的复杂计算任务。1 MB Flash和512 KB RAM确保即使是最复杂的应用也有足够的内存。网络处理器专为高效能运行设计,并具有自己的计算资源,因而可以在不影响应用软件执行的情况下确保稳定的无线连接。

现在,随着Thingy:53的加入,我们通过引入原型设计平台,使用我们最强大的多协议SoC,使传输范围得到了提升。

——Pär Håkansson,Nordic Semiconductor

为机器学习模型做好准备

作为Nordic与美国“tinyML”专家Edge Impulse密切合作的成果,Thingy:53提供Edge Impulse固件和nRF Edge Impulse移动应用。固件从Thingy:53上的传感器收集训练和测试数据,并使用低功耗蓝牙将数据无线转发到移动应用。移动应用然后将数据转发到Edge Impulse Studio(基于云的机器学习开发平台),然后这些数据被用来构建和测试嵌入式机器学习模型。然后,可以使用相同的移动应用将机器学习模型通过无线部署到Thingy:53。移动应用也将直接在应用中显示结果。固件和应用使开发者能够快速采集数据并测试机器学习模型,而无需使用线缆连接到Thingy:53。

通过允许开发者从预先制作的固件中选择,然后直接从iOS或Android设备无线更新Thingy:53的固件,与Thingy:53一起提供的nRF Programmer应用大大简化了原型设计。这一功能意味着新的固件可以在任何时间、任何地点部署,而不需要电脑。Thingy:53还兼容Nordic的移动应用,nRF Mesh、nRF Connect、nRF Toolbox和nRF Blinky。

Thingy:53内置一个六轴惯性测量单元和一个额外的低功耗加速度计。环境传感器包括温度、湿度、空气质量和压力传感器。这款产品还设有颜色和光线传感器、蜂鸣器和脉冲密度调制(PDM)麦克风。嵌入式机器学习功能使开发人员能够在语音识别或运动模式检测等应用中使用Thingy:53的传感器。当运动或声音事件触发时,加速度计和PDM麦克风还可以用来唤醒处于休眠状态的nRF5340 SoC。这对于创建低功耗嵌入式机器学习应用非常实用,因为Thingy:53在没有外部刺激的情况下可以保持休眠模式(延长电池续航能力)。

经过验证的原型设计平台

这款产品还具有USB-C充电/数据接口,以及兼容Qwiic、Stemma和Grove的四针JST连接器。每一个Thingy:53都提供一个调试和电流测量板,让用户可以连接相关引脚,用于应用代码的故障排除以及使用额外的调试工具监测功耗。

“Nordic 的‘Thingy’家族已经在开发者社区中证明了自己是原型设计和开发创新的近距离无线和蜂窝物联网应用的最快途径。现在,随着Thingy:53的加入,我们通过引入一个原型设计平台,并使用我们最强大的多协议SoC,提升了系列产品的性能,”Nordic Thingy:53产品经理Pär Håkansson表示。

“但新的Thingy不仅仅是nRF5340,它还整合了Nordic的PMIC和范围扩展器(以获得卓越的电池续航能力和链路预算),以及多个先进的传感器。而且,没有机器学习经验的开发人员首次可以通过Thingy:53的预编程Edge Impulse固件和nRF Edge Impulse移动应用轻松利用这项技术。机器学习是未来先进的物联网边缘计算的关键。”

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