Der PSOCTM Edge E84 und das zugehörige Evaluation Kit bilden den Kern – das „Gehirn“ – der von Rutronik System Solutions entworfenen Demo. Aufgrund des enormen Datenvolumens, das bei KI-Anwendungen zwangsläufig verarbeitet wird, nutzen diese in der Regel Cloud-Server für die Berechnungen. Die Integration des PSOCTM Edge E84 holt nun diese Arbeitsleistung aus der Cloud an die Edge und bildet damit ein geschlossenes System. Diese Fähigkeit in Kombination mit modernsten Sicherheitsfeatures, wie der Lockstep-gesicherte Enklave in stromsparender, ständig aktiver Domäne, dem Infineon Edge Protect Kategorie 4 und der standardmäßigen Trusted-Firmware-M-Aktivierung und Mbed-TLS für Krypto-Operationen sorgt für maximale Sicherheit.
Die Arm-Cortex-M-Mikrocontroller der PSOC-Edge E84-Serie bieten leistungsstarke, sichere MCUs mit niedrigem Stromverbrauch und hardwaregestützter ML-Beschleunigung. Die PSOCTM-Edge-Geräte basieren auf dem leistungsstarken Cortex-M55, einschließlich Helium-DSP-Unterstützung in Kombination mit Arm Ethos-U55, sowie einem Cortex-M33 mit dem extrem stromsparenden NNLite-Hardwarebeschleuniger von Infineon, der neuronale Netze in Anwendungen für maschinelles Lernen und KI antreibt.
Sehen lernen mit Radarsensor
Das Sehen lernt die Demo durch das Rutronik-Adapter-Board RAB3 – Radar, das über die Arduino-Schnittstelle auf das Evaluation Kit gesteckt wird. Es verfügt über den Infineon-Xensiv-60GHz-Radarsensor, einem diskreten Radar-IC, und damit die neueste Radartechnologie. Zu den Vorteilen von Radar-Sensoren zählen zum einen, dass sie hinter bestimmten Materialien verbaut werden können. Dadurch sind sie nicht sichtbar und erleichtern die Reinigungsarbeiten der Oberflächen.
Besonders für Umgebungen mit hohen Hygieneanforderungen ist das von Vorteil. Zum anderen ist Radar für den Einsatz in Outdoor-Anwendungen prädestiniert, da die Technologie auch bei Sonneneinstrahlung stabil und verlässlich arbeitet. Der Xensiv überzeugt weiter mit seinem kleinen Formfaktor und seinem geringen Stromverbrauch. Er verfügt über eine Sende- und drei Empfangsantennen. Mit der L-förmigen Antenne sind Array-, horizontale und vertikale Winkelmessungen möglich, wodurch eine umfassende Radarabtastung ermöglicht wird.
Zeitersparnis für die Entwicklung eigener Designs
Der Anlernvorgang für gesten- und sprachgesteuerte Anwendungen ist extrem zeitintensiv, dabei aber unerlässlich für die richtige Funktionalität des Systems. Rutronik System Solutions hat der MCU bereits beigebracht, welche Bedeutungen verschiedensten Handbewegungen zugeordnet werden sollen und welche Reaktion auf vordefinierte Keywords (Down, Go, Left, No, Right, Stop, Up und Yes) erfolgen soll.
Um auch auf weniger exakt ausgeführte Bewegungen eine Reaktion zu erhalten, haben die Entwickler an dieser Stelle auf den Einsatz eines neuronalen Netzes verzichtet. Damit ist die Demo direkt bereit für den konkreten kundenseitigen Anwendungsfall. Natürlich können noch individuelle Gestensteuerungsbefehle angelernt werden. Sollte eine Applikation eine höhere Robustheit im Rahmen der Gestensteuerung benötigen, ist es möglich diese über die Integration eines neuronalen Netzes zu erreichen. Auch für den Fall, dass eine konkrete Wahr/Falsch-Einordnung von Aktionen gewünscht ist, sind diese unerlässlich.
Darüber hinaus verfügt der PSOC Edge E84 über eine ständig aktive akustische Aktivitätserkennung, die einen HMI-Betrieb mit geringem aktiven und Standby-Stromverbrauch ermöglicht und so die Akkulaufzeit batteriebetriebener Produkte verlängert. Diese werden im Rahmen der Demo für die Keyword-Erkennung mit digitalen Mikrofonen von Infineon verbunden und bilden damit quasi die „Ohren“ für eine Sprachsteuerung des Motors in nahezu Echtzeit.
Die Motorsteuerung der Demo erfolgt über einen achtpoligen BLDC-Motor mit integrierten HALL-Sensoren, ebenfalls von Infineon. Diese läuft parallel zu den Prozessen für Spracherkennung und Gestensteuerung auf demselben Microkontroller.
Rutronik System Solutions ergänzt die Demo um ein 1024 x 600 IPS-TFT-LCD-Touchdisplay von Raystar, das von Infineons PSOC Edge E84 durch seine 2,5D-Grafikprozessoreinheit mit niedrigem Stromverbrauch und dem Display-Controller mit MIPI-DSI/DBI-Schnittstelle (bis zu 1024 x 768) passend unterstützt wird.
Systematisch an die Edge
Mit der Verlagerung der KI weg von der Cloud bietet Rutronik System Solutions die Möglichkeit smarte (Outdoor-)Anwendungen erheblich zu verbessern. „Die mit unserer Demo realisierbaren Systeme sind durch Radar deutlich weniger störanfällig gegenüber Sonnenlicht, dank des „on-the-edge“-Ansatzes sicherer gegen Datenabgriffe und vor allem senken wir damit die Latenzzeiten, die bei klassischen Cloud-Lösungen ein erhebliches Problem für die effizienten Abläufe darstellen“, erklärt Stephan Menze, Head of Global Innovation Management bei Rutronik.
„Mit dieser Demo, die–wie alle Entwicklungen von Rutronik System Solutions–auf die Integration innovativster Bauteile unserer Partner setzt, versetzen wir interessierte Kunden in die Lage eigene smarte Anwendungen in einem Bruchteil der eigentlichen Entwicklungszeit zu realisieren.“
