Xilinxは、5G New Radio(NR)展開向けに設計された専用ハードIPソリューション「Zynq RFSoC Digital Front End(DFE)」を発表しました。堅牢なZynq UltraScale+アーキテクチャを基盤とし、新DFEはRFSoCファミリを拡張し、次世代無線ユニット(RU)における最も要求の厳しい5G NRおよびレガシー4Gワークロードを処理する高性能・低消費電力コンピュートブロックを提供します。 5Gが約束する前例のない速度、超低レイテンシ、大量接続性は、複雑な設計課題をもたらします。モバイルデバイスメーカーには増え続ける5Gチップセットの選択肢があります

(出典: Hyperstone) フラッシュメモリは今日のエレクトロニクスに普及していますが、産業環境ではコンシューマーデバイスの価格競争以上のものが求められます。本番システムでは、信頼性、温度耐性、長期サポートが、強靭な機械とコストのかかるダウンタイムの分かれ目となります。 産業用フラッシュがコンシューマードライブと異なる理由 コンシューマー製品は通常0℃~40℃、最大60℃で動作。産業機器は-40℃~+85℃で生存必須。 大容量イコール高信頼性ではない。多くの新型フラッシュモジュールは、旧型の小容量品と同等の耐久性しかない。 メモリとそのコントローラの両方が産業用設計である必要があり、そ

車両がレガシーシステムから最先端技術へ進化する中、誘導型ポジションセンサがホール効果センサに取って代わろうとしています。この移行の鍵は、自動車センサ劣化の優れた管理にあります。 Microchip Technologyは、スロットルボディ、トランスミッションギア検出、電動パワーステアリング、アクセルペダルといった主要自動車用途向けに誘導型ポジションセンサを発表しました。これらのセンサは、迷磁場の影響を受けず位置データを提供し、外部磁石を不要とします。 エンジニアは広温度範囲でのセンサ性能確保が必須ですが、機械的ばらつきと磁石劣化が精度を侵食することを懸念しています。磁石の代わりに金属エレメント

Armは、Cortex-A CPUコアとアプリケーションプロセッサでシームレスに統合できる次世代microNPU IP、Ethos-U65をリリースしました。このIPはNXPがライセンスし、ポーズ推定、マルチ顔認識、ビデオ物体検出、キーワードスポッティングを超えたフル音声認識など、高度なAIワークロードをサポートする新しいi.MXプロセッサラインを強化します。Ethos-U65Armの先代microNPUであるEthos-U55は、2020年2月にCortex-Mコアとペアとなるマイクロコントローラクラスシステム向けに登場し、16 nmまたは7 nmノードで1 GHz動作時最大0.5 TOPS

シリーズ第1・2部では、3軸高精度MEMS加速度センサの内部アーキテクチャを解剖し、センサ固有のノイズフロアを捉える堅牢なベースラインデータセットの収集方法を示しました。最終回となる本稿では、長期再現性を損なう微細な環境・機械的要因を検証し、エンジニアが数年間にわたり性能を維持するための具体的な設計ガイドラインを提示します。 熱応力が理解された後、次の重要な側面は長期安定性、すなわち再現性です。再現性とは、長期間にわたり同一条件下で連続する測定値がどれだけ一致するかを示します。例えば、同じ姿勢、同じ温度で、数ヶ月使用後の2回の重力場測定を比較してドリフトを評価します。オフセットと感度の再現性は

カリフォルニア拠点のEDA企業Micro Magicが、世界最速のRISC-Vコアを発表した後、新たな性能ベンチマークを打ち立てました: 3 GHzで8,000 CoreMarks。 共同創業者Mark Santoro氏は「13,000 CoreMarks at 5 GHz達成後、3 GHzで8,000 CoreMarksを70 mW未満で達成し、期待を上回りました。先進EDAツールを活用し、Micro Magicはシミュレーションと極めて近いシリコンを、少人数チームで記録的な短期間で生み出しました。」と述べています。これは約110,000 CoreMarks/ワットに相当します。 以前、M

スマートフォン、スマートウォッチ、フィットネストラッカー、ヒアラブルといったポータブルで接続されたガジェットは、日常生活を一変させました。接続性と処理能力に加え、多くの直感的インタラクションの裏にある隠れた主役がモーションセンシングです。 スマホの画面自動回転、歩数計、XRヘッドセットのヘッドトラッキング、イヤホンのタッチレス操作まで、モーションセンサが滑らかで自然なユーザー体験を創出します。組み込みエンジニアにとって、適切なセンサスイート選定は極めて重要です。余分なコストや消費電力なしに精度を確保する必要があります。 モーションセンサの基礎 ほとんどのIMU(慣性計測ユニット)の骨格を形成す

複数のデジタル信号処理ブロック、広帯域DAC、ADCを単一モノリシックチップに統合することで、電力を大量に消費するFPGAリソースをオフロードできるようになりました。その結果、これまで以上に多くのチャネル数とサンプリングレートを、より小型・低電力のプラットフォームでサポート可能になりました。決定的に重要なのは、これらの先進ICがマルチチップ同期(MCS)アルゴリズムを搭載し、電源投入時に全チャネルで決定論的な位相を提供することで、フロントエンドネットワークを整合させるための複雑なシステムレベルキャリブレーションを不要にした点です。 ハイレベルシステムブロック図 図1に示すテストシステムは、4つ

レーダーが熱い注目を集めています。物体識別/分類とより高い緯度(垂直)分解能を約束する進歩により、従来レーダーでは不可能だった機能が実現されつつあります。これらの新技術により、レーダーは高度自動運転車を開発する完成車メーカーとTier 1サプライヤーの間で、最も求められるセンサとして台頭しています。 レーダーシステムソリューション (出典: NXP) 自動車業界の高い期待に応えるべく、NXPセミコンダクターズは、同社のS32R45レーダープロセッサと、TEF82xxと呼ばれる新しい77 GHzトランシーバで構成される新しいレーダーセンサチップセットのサンプル出荷を開始したと発表しました。

全球測位衛星システム(GNSS)は、軌道上の衛星を用いて地上デバイスに精密測位を提供します。受信機はマルチラテレーションアルゴリズムを適用し、タイミングと軌道データを解釈して位置を導出します。もともと防衛技術でしたが、現在GNSSはスマートフォンナビから航空、建設測量、物流まで、幅広いコンシューマー、商業、産業ソリューションを支えています。 最も著名なGNSSは米国運営の全地球測位システム(GPS)で、スマホナビから航空、建設測量、物流まであらゆるものを変革しました。その戦略的・経済的価値が、他国・同盟に補完的コンステレーションの打ち上げを促しました。ガリレオ(EU)、グロナス(ロシア)、北斗

現代の住宅所有者の期待に応えるため、最新セキュリティソリューションは住居全体のワイヤレス監視を重視します。外周防護、侵入アラート、医薬品キャビネット、金庫、隠し貴重品といった機密ゾーンの保護をカバーします。 ビデオ監視は不正行為を検知できますが、複雑な画像処理を必要とし、プライバシー懸念を招きます。従来のモーションセンサはプライバシー問題を回避しますが、電源と電子回路に依存しBOMコストを押し上げます。また、データをクラウドに中継する有線/無線リンクが必要で、多くの場合プロ施工が必須となり、予算重視ユーザーにはハードルが高いです。 本稿では、多くの消費者と小規模ビジネスが導入可能な、コスト効率

加速度センサは、重力に対する静的姿勢から、橋梁の初期破壊のような微細な動的運動まで検出する、現代の位置決めおよび監視システムの基盤です。スマートフォンの画面回転に使われる低コストセンサから、軍用車両や宇宙船を誘導する輸出管理対象のタクティカルグレードまで、実験室での性能が、予測不能な環境ストレスと温度ストレスの中での信頼性ある現場動作に直結しなければなりません。 高精度チルトシステムでは、キャリブレーションが通常サブ度精度を目標とします。ADXL354やADXL355のような市場最高レベルの超低ノイズデバイスを活用すれば、オフセット、温度ドリフト、振動整流、クロス軸感度といった観測可能な誤差源

アナログ・デバイセズ(ADI)とMicrosoftは、Time-of-Flight(ToF)3Dイメージングの限界を押し広げる戦略的提携を結びました。MicrosoftのAzure Kinect ToFプラットフォームと、ADIの世界トップクラスICおよびシステム統合ノウハウを活用し、インダストリー4.0、自動車、ゲーム、拡張現実、計算写真など幅広い産業で、高精度かつ統合容易なソリューションの提供を目指します。 市場アナリストは、要求の厳しい環境で確実に動作する3Dイメージングシステムの堅調な成長を予測しています。人間協働ロボット、室内スケールマッピング、リアルタイム在庫追跡がインダストリー4

支援運転および完全自動運転車両向けセンシング技術の実装は、複雑で進化し続ける課題です。「唯一のベストアプローチ」が存在するのではなく、専門家らは明日のクルマにセンサをどう統合するかを形作る6つの核心的考慮事項を特定しました。 パネリストであるValeoのビジョンシステム/ADASシニアエキスパートPatrick Denny氏、Volvo Car Corp.技術リーダーPaul‑Henri Matha氏、Sense Media GroupマネージングディレクターRobert Stead氏、デザインファームAstheimer Ltd.ディレクターCarsten Astheimer氏が、AutoSe

このシリーズの第1部では、3軸ADXL355 MEMS加速度センサの内部アーキテクチャを探りました。本稿では、デバイスのノイズフロアを確認し、その後の信号処理実験に対する期待値を検証するための信頼できる初期データセットの収集方法を解説します。 評価環境の構築 加速度センサのアナログ出力は任意のDAQシステムに接続可能ですが、アナログ・デバイセズは組み込みプロトタイプへの迅速な統合向けに、コンパクトな評価ボードEVAL‑ADXL35xを提供しています。今回の検証では、このボードをSDP‑K1マイクロコントローラに搭載し、無料のARMベースMbed環境でプログラミングしました。SDP‑K1はPC接

組み込みシステムは猛スピードで進化しています。より高い性能、より小さなフォームファクタ、より低いコストを実現します。GPUを搭載したハンドヘルドスーパーコンピュータが100ドル未満で販売され、オンデバイスAI開発と機械学習を可能にします。かつて不可能と思われた自動運転車両制御ユニットが、今や車内に快適に収まります。以下に、この進化を推進する最も影響力のある5つのトレンドを示します。 ワイヤレス接続の爆発的成長 Grand View Researchは、Internet of Things（IoT）が2025年までに市場価値1兆ドルに達すると予測しています。この急増は、製造、小売、エネルギー、ス

最近まで、機械学習、さらにはディープラーニングは、強力なサーバーの専売特許と見なされており、トレーニングと推論はゲートウェイ、エッジサーバー、またはデータセンターで処理されていました。この見方が成り立っていたのは、クラウドとエッジ間での計算分散へのシフトがまだ初期段階だったためです。今日、業界と学術界のブレークスルーがそのパラダイムを変えました。 その結果、1秒あたり数兆回の演算（TOPS）を提供する高性能プロセッサは、MLワークロードの前提条件ではなくなりました。専用MLアクセラレータを搭載した最新マイクロコントローラが、インテリジェントな推論をエッジデバイスに直接もたらします。 これらのコ

USBやEthernetなどの有線データリンクは、データを配信するだけでなく、今日の最も要求の厳しいIoTエンドポイントにも信頼性の高い電力を供給します。 多くのIoTデバイスは低電力・コンパクトなユニットとして設計され、コインセルやバッテリーで動作しますが、スペクトルは今やスマートセンサー、データロガー、ビルコントローラー、セキュリティカメラ、多数のエンタープライズおよびインフラストラクチャアプリケーションを含むまでに拡大しています。 図1. IoTアプリケーションは、小型バッテリーでは供給できないデバイスを含むよう拡大中。[出典: Diodes Incorporated] これらの新しいエ

Bluetooth Low Energy（BLE）車載アクセスシステムは通常、中央モジュールと、Controller Area Network（CAN）またはLocal Interconnect Network（LIN）バスで通信する複数のサテライトノードで構成されます。サテライトは車両周辺に戦略的に配置され、BLE範囲を拡張します。 設計者は、単一のPCB設計と同一ファームウェアをすべてのノードで使用することで、サテライト製造を効率化したいと考えています。しかし、この均一性により、中央モジュールが設置後に各サテライトに一意のCANまたはLINアドレスを割り当てるためのオンボードメカニズムが必

現代の車両と航空機は、もはや機械コンポーネントのみに依存していません。その安全性と性能は、フライトコントロールからパワーステアリングまで、マイクロ秒レベルのデッドラインで管理する複雑なヘテロジニアスマルチコアプロセッサ上で実行される組み込みソフトウェアにかかっています。 マルチコア環境では、タスクの実行時間は自分のコードだけでなく、同じハードウェアリソースを共有する他のタスクによっても影響を受けます。この干渉は、システムを安全マージンを超えて押し上げる可能性があります。 安全クリティカルな組み込みソフトウェアの開発には、数百万ユーロ、複数年の労力が必要です。最初期の設計段階から、安全性をアーキ