#物聯網IoT #定位服務LBS #無線通訊 #藍牙低功耗BLE #即時定位系統RTLS #室內定位系統IPS #超寬頻UWB
【士別三日,刮目相看——BLE】
Bluetooth SIG 指出,受到尋路、資產追蹤、物品尋找和存取控制帶動,定位服務在可預見的未來將是成長最快的分眾市場。與此同時,照明網路連接和精確室內定位服務需求大幅增長,讓用於智能建築的藍牙網狀認證產品數量約每六個月就翻一倍,藍牙已然成為智能建築之定位應用的骨幹技術。令人矚目的是,由於定位精度與技術強固性的改進,藍牙在工業物聯網 (IIoT) 亦佔有一席之地。
Bluetooth SIG 坦言,對於需要高頻寬和大數據傳輸的應用,Wi-Fi 是最佳技術,LTE-M 也適用;若應用程式 (APP) 涉及室外和農村等低頻寬和遠程部署,則低功耗廣域網路 (LPWAN) 最有意義。但若不在上述場景之列,則藍牙低功耗 (BLE) 反具優勢。藍牙定位另一個主戰場是室內導航。根據 Bluetooth SIG 定義,「位置服務」,可分為兩大類:接近通知&定位系統。
Bluetooth SIG 剖析,室內導航的無線技術關鍵屬性包括:可擴展性、隱私權與安全性、定位解析度 (準確性和延遲)、覆蓋範圍及採用方式,BLE、超寬頻 (UWB)、Wi-Fi 和超音波皆是可選技術,而BLE 優勢在於:全球智慧手機廣泛採用並支援大規模部署。2019 年,藍牙 5.1 加入尋向 (Direction Finding) 功能後,BLE 設備可根據出發角 (AoD)、到達角 (AoA) 或兼採兩者來提高藍牙定位精度。
值得留意的是,5G 通訊的出現將可讓室內、外 LBS 無縫接軌,不需異構設備,且適合大規模部署,實現低延遲、兼具公分等級的水平和垂直精度;初期 5G 標籤和定位終端預計將在 2022 年進行商業部署,待 3GPP R17 版本凍結,5G 定位將在 2023 年逐步進入室內環境。具體而言,5G 定位將繼承 5G 基礎架構的許多優勢以提高準確性。結合 5G 通訊也是改善藍牙定位效能的解方之一。
那麼,Bluetooth SIG 又是如何看待 BLE vs. UWB?答案,就在附件文章中~~
延伸閱讀:
《LBS 是藍牙成長最快的分眾市場》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0312/47339.html
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儒卓力rutronik 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳貼文
#嵌入式系統 #微處理器MPU #微控制器MCU #異構架構 #即時作業系統RTOS
【MPU、MCU or …?】
考慮選擇微處理器 (MPU) 或微控制器 (MCU) 時,應用類型通常是關鍵因素;另一方面,最終選擇則取決於如作業系統和記憶體之類的因素。不過,有時可以將微處理器和微控制器核心結合使用,這稱作「異構架構」。
作業系統對於一些基於 Linux 或 Android 作業系統的電腦密集型工業和消費性應用,需要大量高速連接或功能範圍廣泛的使用者介面,MPU 就是最佳選擇。這是因為大多數微控制器都沒有作業系統,而只有裸機程式,藉助於順序處理迴圈和狀態機,幾乎無需任何人為干預即可執行程式。
然而,許多高性能 MCU 可支援諸如 FreeRTOS 之類的即時作業系統 (RTOS),可為需求硬即時行為 (hard real-time behavior) 的應用程式提供確定性反應和即時反應。作為具有許多免費軟體、廣泛硬體支援和不斷發展的生態系統的通用作業系統,嵌入式 Linux 取得巨大成功。它的另一個優點就是沒有使用者或授權許可費用。
MPU 和 MCU 的界線越來越模糊,究竟哪個才是更好的選擇?實在很難說。但經驗法則是,用戶應該不斷衡量各種利弊條件,以下是概略性原則:
👉 MCU 非常適合以能耗為主要考慮點且價格較低的行動應用,以及具有即時需求的應用;
👉 MPU 非常適合與作業系統一起執行並需要高速介面的密集運算應用;而遊戲和其他繪圖密集型應用,則是使用特殊的微處理器來進行網路連線處理。
延伸閱讀:
《選擇微處理器還是微控制器?》
http://www.compotechasia.com/a/tech_application/2021/0208/47111.html
#儒卓力Rutronik #意法半導體ST #STM32H7 #STM32MP157A-EV1
儒卓力rutronik 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文
#智慧工廠 #預測性維護 #機器通訊M2M #微機電MEMS #BluetoothMesh #BigBee #Gazell #NFC
【「預測性維護」之感測&連網】
每一項「預測性維護」計畫都是從機器在正常運行期間的機器特性檢測開始,例如,檢測結構雜訊和空氣雜訊的聲學或固有頻率,然後將其數位化並傳送到電腦或雲端。儘管本地資料處理多採用邊緣運算,網際網路連接對於韌體更新和遠端監控都是不可或缺的。
原則上,群體智慧 (Swarm Intelligence) 並不是用來學習和改善過程的,且受限於本地運算能力和用戶自己的經驗歷史。另一方面,雲端運算能比較所有在現場運作的系統,並從個別系統的變化到其他系統的變化中得出結論。除了這種群體智慧,雲端運算在計算能力或記憶體容量方面沒有限制,可靈活地更改所使用的對數,例如,從靜態資料分析到機器學習或深度學習。
無論是在本地還是在雲端進行分析,都必須弄清楚可能發生損壞的位置及最佳的檢測位置。但是,感測器也可以安裝在此處嗎?放置在這個地方是否容易操作且空間是否足夠?環境噪音是否過大?是持續不斷發生的還是以不規則的間隔發生的?一旦理想的安裝位置清楚了,感測器的類型通常也就確定了:如果所有因素都支持連接到設備或機器,這就是要檢測結構雜訊。
因此,衝擊和振動感測器或加速度感測器就是要選擇的工具。當放置在設備或機器外部時,則是檢測空氣傳播的噪音。為了此用途,市面上已有具有特定頻率範圍的微機電 (MEMS) 麥克風感測器可供採用,例如意法半導體 (ST) 和英飛凌 (Infineon) 的感測器產品。由於它們通常帶有吸收聲波和降低聲壓的開口,因此要採取特殊的措施,才適合在潮濕或多灰塵的環境中使用。
無線電技術通常較便宜、較靈活,也較耐用。新的 LTE 類別適用於「不使用資料收集器」的感測器,或經由邊緣運算進行強大資料壓縮、僅需要將少量資料傳送到網際網路的資料收集器。它們無需單獨的閘道就可建立從感測器到雲的直接網際網路連接,並將測量數值傳送到雲。最新的 LTE 類別 NB-IoT 和 M1 (LTE M1 或 LTE-M) 非常適合預測性維護等需要在「隔離」情況下傳送少量資料的應用。
一旦從感測器傳送出資料後,最棘手的任務就是資料分析。當滾子軸承的頻率發生變化時,這意味著甚麼?這是否有發生故障的風險,是否只是生產過程改變了,還是機器要在週末停止運作?或者是一個要對這種變化負責的干預因素?哪些偏差仍屬於正常波動?最後:發生損壞的機率有多高,何時必須介入干預?這將導致特定的設定檔,其相應的參數和閾值儲存在軟體中。
延伸閱讀:
《要如何成功實施預測性維護?》
http://compotechasia.com/a/tech_applicati…/…/0708/42272.html
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