ET & IoT Technology 2019(2)〜IoTネットワークでBluetoothの応広がる
ET & IoT Technology 2019tでは、IoTデバイスをつなぐBluetoothもされている。Bluetoothビーコンはアンテナをすることで位@度が屬り、Bluetooth Mesh格が確立したことで応が広がった。加えて、Bluetoothのソフトウエア開発ツールも充実してきており、プログラムによる独O仕様のしやすさが普及を後押しする。
Bluetoothは、スマートフォンとつなぐという長がこれまでフォーカスされてきたが、Bluetooth Meshは親機も子機もない1寄Hの通信が可Δ箸靴謄咼襯妊ングなどでされやすくなってきた。ここではSilicon LaboratoriesとON Semiconductorの例を紹介しよう。
Bluetoothによる位検出の@度を屬欧Silicon Laboratories
Si Labsは、Bluetoothを中心にスマホと接したり、IoTデバイス同士をつないだりするようなZ{`無線通信にを入れている。Bluetoothだけではなく、ZigBeeやThreadなどのメッシュネットワークのプロトコルにも官するようなICチップをはじめ、電Sの通りやすいサブGHz通信も含めたIC、あるいはサブGHz帯のZ-Wave通信ICなど提供する。応例として、LED電球のオンオフやるさを調Dできる(図1)。
図1 Bluetooth無線機を入れた電球やスマートスピーカーをSi Labsがt 電i以外にもコンセント内にBluetoothモジュールを入れてどのような電子機_もスマホからU御できるようにした例もある
Bluetoothを使う場合、どのような情報をつなげるのかコマンドU御やセンシングするためのスマホのアプリなどソフトウエア開発が要である。マイコンのプログラム開発ツールであるSimplicity Studioの中にあるXpressコンフィギュレータを使うことで、Xpress BGX13モジュールで設定可Δ淵僖薀瓠璽燭離謄好箸篦命などを行うことができる。このXpress BGX13モジュールを搭載したh価ボードもTした。BGX13モジュールはそのままでも使えるため、無線\術がZ}なユーザーでさえ、スマホのアプリをインストールして、パソコンをつなげればすぐにでも設定できる。
BluetoothのC白い例として、Bluetoothビーコンを使った位検出がある。に地下莂箍案發任蓮ナ星からのGPSやGNSSの信、pけられないため位を検出できないが、屋内に設したBluetooth発信機の電Sの向きと設場所から、Bluetoothp信機(例えばスマホ)の位を検出できる。ここでは、例えば地下莂Bluetooth発信機を定の位に数カ所設する。スマホをeった人が通ると、2カ所からの電Sの到達した角度を検瑤靴討修凌佑琉がわかるというもの。電Sの角度は±2.5度くらいの@度だという。4×4のアンテナアレイを使い、p信した電Sの位相から電Sが飛んできた角度を検出する。倉U内などでやアセットの{跡やの位を定するが考えられている。
Bluetooth MeshでLED電iをU御するON Semiconductor
On Semiは、Bluetooth LE(Low Energy)のメッシュネットワークを実現するBluetooth Meshの実例をtした。Bluetooth Meshは1寄Hの通信擬阿如Å来のBluetoothは最j8までしかIoTデバイスをBluetoothで接できなかった。Meshネットワークだと実的に無U限だが、t会でH数のIoTを作るlにもいかず、今vは3のLED電iをいた(図2)。電iにそれぞれBluetoothモジュールを接し、それらをスマートフォンのアプリからU御する。メッシュネットワークでは、IoTデバイス(LED電i)からIoTデバイスへと転送される擬阿如▲好泪曚らてのIoTデバイスのオンオフをU御できる。
図2 デモでいたLEDランプとBluetooth Meshモジュール
今vのデモでは、3のLEDライトしかBluetoothで接しなかったが、電iでは1階、2階といった数階のオフィスにLEDライトを設する場合は、1階と2階や3階のライトをそれぞれU御する場合もBluetooth Meshが使える。階ごとにグループ1、2、3と分け、それぞれのグループやライトごとにU御できるという。Q階ごとにリレーを使い、QLEDのデータをDuすることもできる。Bluetoothのソフトウエアスタックは、ON Semi笋Yとして定めた機Δ鯏觝椶靴織好織奪を無料で提供する。
Bluetooth以外でON SemiがuTなとしてZ載CMOSイメージセンサがある。クルマx場では今のところトップの地位をめているが、今後はマシンビジョンやロボットの眼、IPカメラなどへの応が広がる。4M画素で120fpsと高]のRGBイメージセンサを搭載したボードもtしており、ここにAIで人を識別するためのNvidiaのGPUボード、Jetson TX2やNanoを搭載している。工場のO動化やマシンビジョンなどへの応を狙う。1M画素のクルマ応では、高]走行での画Cの歪みを除去するためのグローバルシャッタ機Δけたカメラモジュールとそれを搭載したFPGA(Zynq)画欺萢ボードもtした。
参考@料
1. ET & IoT Technology 2019(1)〜クルマの仮[化時代が来る (2019/12/03)