用于醫療保健的智能邊緣傳感器

　　物聯網已經正在顯著地影響我們的生活。我們已經變得越來越依賴智能電話和平板電腦等個人設備以及雀巢的恒溫器和飛利浦的 Hue 燈泡等家用設備。與此同時，使用智能聯網傳感器讓患者將數據傳送給醫療基礎設施進行診斷和預后判斷的醫療保健物聯網市場板塊，到 2020 年市值有望達到 1，170 億美元。保健可穿戴產品和智能手表等設備剛剛進入市場，研究人員正在積極開發用于居家康復乃至智能假肢的技術。

　　在這個市場上的 Cyberlegs 項目是一個由意大利圣安娜高等學校生物機器人研究所的 Paolo Dario 教授牽頭的歐洲 FP-7 級項目。該項目的目的是為膝上截肢患者開發用于下肢功能替換的人工認知系統。其目標是開發出一種多自由度系統，能夠替換下肢并以其他方式輔助病患。

　　負責開發和集成 Cyberlegs 系統的 Nicola Vitiello 博士曾廣泛地使用 CompactRIO 開發最初的原型和驗證子系統和控制算法，以預測不同患者的準確行走步態（見圖 3）。在 NI SOM 中利用 Zynq SoC 的可擴展性，可顯地縮小所需封裝尺寸和功耗。Vitiello 充分利用該平臺的自適應性，讓傳感器和執行器更具智能，從而為假肢配備了一個可以完全活動的膝蓋。這一發展讓患者活動更自如一些，比如上下樓梯和上下坡。

　　機器對機器 （M2M） 通信

　　Gartner 估計很快地球上的聯網設備的數量就會超過人類的數量。到 2022 年，每個家庭都會擁有超過 500 個聯網設備，通信基礎設施必須能夠處理其產生的 35ZB 數據。隨著新的智能設備不斷推向市場以及新的通信標準和協議層出不窮，企業需要確保采用一種可擴展的框架來設計這些M2M通信解決方案，并對其進行原型設計和測試，才能在競爭中始終穩居領先地位。

　　傳統的自動測試設備 （ATE） 經優化后，可用來測試遵循了摩爾定律的技術，而且在這方面它做得非常好。但在過去的幾十年里，發生了一種微妙的變化，在 IC 中集成越來越多的模擬技術，導致測試挑戰遠遠超出摩爾定律范疇。針對 IoT 的創新要求，測試工程師的任務包括對混合信號系統（同時包括來自傳感器、RF天線等的數字和模擬信號）進行驗證，并且要在消費品數量級上確保盡可能低的價格。面對未來的測試挑戰，傳統ATE難以應付。對于 IoT 的智能設備，測試工程師將需要智能 ATE。ST-Ericsson 就是其中的典范。

　　圖3 - 意大利的 Cyberlegs 項目已開發出一套人工識別系統，用以替代下肢并進行康復訓練。

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　　ST-Ericsson 在智能電話和平板電腦的半導體開發領域堪稱業界領先者。它的開發和測試中心遍及世界各地，并且擁有多個特性描述實驗室，用于測試和驗證公司產品中使用的RF組件和平臺。這些平臺通常內置多種無線電，例如 GPS、藍牙、3G 和 4G 等。對單個測試設備，平臺大約需要進行 80 萬次測量。由于 ST-Ericsson 開發的芯片極其復雜，這不僅要求驗證實驗室擁有能夠支持各種RF標準的高靈活度，而且還具有足夠高的性能來完成非常嚴格的測試。甚至與這些芯片實現接口連接也需要多重標準和定制數字協議。傳統的盒式儀器，如RF分析儀、生成器和數字模式發生器不但體積大、成本高，而且不夠靈活。

　　ST-Ericsson 的測試工程師已經用NI PXI平臺更換了他們的傳統盒式儀器，并選擇使用內置 Xilinx Virtex?-5 FPGA 的 NI FlexRIO 與各種不同數字標準進行通信，例如串行外設接口 （SPI）和內部集成電路 （I2C） 等通信。當數字適配器模塊不可用時，團隊可迅速進行自有開發，而無需擔心連接 PC 的后端以及與 FPGA 的通信。該公司報告稱，總體而言，基于 PXI 的系統與前代解決方案相比速度快 10 倍，成本銳降三倍。此外，PXI 平臺還可提供能滿足多種數字和 RF 標準要求的靈活性。

　　未來工廠

　　在飛機制造領域居領先地位的空中客車 （Airbus） 正在發起一項旨在推廣新興技術的研究技術項目，以進一步加強空中客車公司在制造工藝（手工操作如今仍占主導地位）領域的競爭力。空中客車的“未來工廠”意味著廣泛使用基于 COTS 模塊、具有高度抽象層次的模塊化平臺，如圖 4 所示。在“未來工廠 （Factory of the Future）”中，更智能的工具是提升效率至關重要的組件。這些智能設備可與主要的基礎設施或在本地與操作人員進行通信，但僅在需要的時候提供狀態感知，并根據網絡中的本地和分布式智能制定實時決策。

　　在生產設備中，智能工具能夠通過避免使用物理數據日志和手冊，幫助簡化生產流程，提高效率。操作人員必須集中精力執行自己的作業任務，在這個過程中他們需要騰出手來使用合適的工具。大多數空中客車之前的無紙化項目措施旨在限制紙張使用，或是用平板電腦取代紙張。但他們仍然在使用被動的“死”數據。

　　圖 4 - “未來工廠”將要求具備分布式聯網處理能力和 I/O 功能，以便為制造中需要使用的工具和設備增添智能化的功能。

　　智能工具提供了一種替代方案，即情景數據。這種數據的生成和使用是連續不斷的，換言之就是活的數據。空中客車測試了基于 Zynq SoC的NI SOM，作為所有這些智能工具的基礎平臺。使用 NI SOM 能加快從設計到原型設計再到部署的開發流程。在基于 NI SOM 上開發之前，空中客車曾圍繞基于 Zynq SoC 的 CompactRIO 控制器 （NI cRIO-9068） 進行了原型設計，使他們能夠集成來自現有空中客車數據庫和開源算法的 IP，從而對概念進行迅速驗證。由于能靈活地使用圖形化和文本編程，加上可將第三方開發成果移植到 Xilinx Zynq SoC 和 NI Linux RTOS 上進行重用，NI SOM 為開發這些工具提供了完美的抽象層次。空中客車工程師現在能將他們在 NI SOM 上開發的代碼作為已部署的解決方案進行重用，而不必重新開始整個設計流程。

　　空中客車評估了數種 SOM 和嵌入式單板計算機 （SBC），發現沒有能匹敵國家儀器的基于平臺設計方法和軟硬件集成方法。 空中客車工程師估計，在國家儀器系統設計方法帶來的生產力的幫助下，尤其是在 NI Linux Real-Time 和 LabVIEW FPGA 模塊的幫助下，交付 NI SOM 所需時間僅為使用其他方法的十分之一。由于 NI SOM 提供了軟件，因而空中客車能夠更專注于系統主要特性的開發，如 FPGA 上的圖像處理。