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インダストリ4.0の生産プロセスと物流を改善するセンサフュージョンの活用法 (DigiKey社【アプリケーションラボ】技術解説記事のご紹介)
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MAIL MAGAGINE No. 1970 2025. 2. 4 |
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インダストリ4.0の生産プロセスと物流を改善するセンサフュージョンの活用法 (DigiKey社【アプリケーションラボ】技術解説記事のご紹介) |
| 「アプリケーションラボ」は、DigiKey社のご協力をいただいて、DigiKey社が公開している新製品や技術情報を日本語でご紹介するWebページです。基礎技術から最新技術まで有益な情報を公開していますので、是非ご活用ください。 今回は、ルネサスエレクトロニクス社のリファレンスデザインボードを使用してセンサフュージョンを実現する方法について解説した記事をご紹介します。 ■インダストリ4.0の生産プロセスと物流を改善するセンサフュージョンの活用法 自動運転車では多くのセンサを使用して動きなどを制御する必要がありますが、複数のセンサから得られるデータを統合し、単一のセンサでは得られない情報を抽出する手法をセンサーフュージョン(Sensor fusion)と言います。 センサーフュージョンには人工知能(AI)や機械学習(ML)の活用が不可欠になっていますが、バランスの取れたシステムの構築は難しく、スケーラビリティに欠けたり、パフォーマンスが低いシステムになりがちです。 そこでルネサスエレクトロニクス社は、自社のRAファミリMCUとQeexo社が開発した機械学習ソリューションAutoMLを組み合わせることで、容易にセンサーフュージョンを実現する方法を提案しています。 Qeexo社はカーネギーメロン大学からスピンアウトした企業で、米国カリフォルニア州マウンテンビューに本社を置いています。2023年にTDKに買収されて現在は子会社となっています。 Qeexo社のAutoMLは、組み込みデバイス向けにMLモデルの構築プロセスを自動化するツールで、Arm Cortex-M0～M4クラスのMCUをサポートし、エッジデバイスで直接動作させることができます。専門的な知識がなくても高精度なMLモデルを作成できるため、開発効率を大幅に短縮することができます。センサに依存せずに複数のストリームからデータを取り込むことができ、欠損値や異常値の処理、データの整形などの前処理を自動で行い、データから有用な特徴を自動で抽出します。 Qeexo社のAutoMLはノーコード(ノンプログラミング)を特長とし、ニューラルネットワークと非ニューラルネットワークの両方を含む18種類以上のMLアルゴリズムの学習が可能で、それぞれのメトリクス(精度、メモリサイズ、レイテンシ)を生成することで、ユーザーの要件に最適なモデルを選択することができます。  RA6M3 MCUグループ評価キットを用いたML学習のリファレンスデザイン ルネサスエレクトロニクス社のRA6M3 MCUグループ評価キットはセンサフュージョン設計用に最適化されており、Arduino UNO互換コネクタやDigilent Pmod、mikroBUSなどの拡張用インターフェースが装備されているので、空気質センサ、光センサ、温湿度センサ、6軸慣性計測装置(IMU)、マイクロフォン、Bluetooth Low Energy(BLE)コネクティビティなどを利用できます。 用意されたリファレンスデザインには、エッジデバイスやセンサフュージョンアプリケーションのための自動化されたMLプラットフォームが含まれています。 【アプリケーションラボ】では、センサフュージョンを実装する際の課題と解決策などについて解説した後、ルネサスエレクトロニクス社のリファレンスデザインボードおよびTDK InvenSense、Sensirion、Bosch Sensortec各社のセンサを紹介しています。 ここで解説されているデバイスは、マルツオンラインのウェブサイトで購入できますので、是非参考にしてください。
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【マルツの技術情報】 マルツエレックは回路設計のご要望にお応えします |
| ▼ 突入電流保護回路 【LP67：駆動回路編】 外部入力源からの突入電流を保護する回路を設計し、実装します。 ハイブリッド電源の切り替え時の入力時の突入電流、パワーエレクトロニクス回路の電源スイッチによるチャッタリングを保護します。 資料のダウンロードはこちらから。 その他の技術情報一覧はこちらをご覧ください。回路設計に関するご相談・お見積りは無料です。こちらからお気軽にお問合せください。 |
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