We develop an embedded system to measure various sensor data, control multiple motors, and communicate with mobile devices for system managements. Choosing TI AM3359 microprocessor featuring high processing performance, low power consumption, and various I/O device support, we design and build the embedded system hardware so that it supports multiple global positioning system (GPS) and gyro sensor modules to measure precise position; multiple pulse width modulation (PWM) outputs to control multiple direct current (DC) motors; a Bluetooth module to communicate with mobile devices. Then, we port the boot loader and device drivers to the built circuit board and construct the firmware development environment for the application programming. The performance of the designed and implemented embedded system is demonstrated by real motor control test using GPS and gyro sensor data and control parameters configured by a mobile device.
Motion recognition is very useful for implementing an intuitive HMI (Human-Machine Interface). In particular, hands are the body parts that can move most precisely with relatively small portion of energy. Thus hand motion has been used as an efficient communication interface with other persons or machines. In this paper, we design and implement a light-weight ANN (Artificial Neural Network)-based hand motion recognition using a state-of-the-art flex sensor. The proposed design consists of data collection from a wearable flex sensor, preprocessing filters, and a light-weight NN (Neural Network) classifier. For verifying the performance and functionality of the proposed design, we implement it on a low-end embedded device. Finally, our experiments and prototype implementation demonstrate that the accuracy of the proposed hand motion recognition achieves up to 98.7%.
In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.
최근 고성능 초소형 디바이스 설계 기술 및 무선 이동 통신 기술의 비약적인 발전으로 각 정보기기 및 디바이스들이 지능적으로 네트워크를 형성하여 사용자가 원하는 정보를 언제, 어디서나 쉽게 제공할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 논의가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 센싱된 정보는 사용자가 원하는 서비스 및 주변 상황을 자동으로 인지하고 보다 편리하고 정확한 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다 본 논문에서는 센서 노드로부터 전송되는 센싱 정보를 호스트 PC가 아닌 임베디드 시스템에서 전송받아 TFT/LCD 디스플레이를 통해 실시간적으로 보여주는 시스템을 설계 및 구현한다.
There are many researches to build up ubiquitous environment by the Ubiquitous Sensor Network(USN). These applications, such as home network, health care, natural environment and agricultural areas, are implemented by an embedded system. Their fields are gradually spreading. However the power consumption in its implementation plays an important role on the surrounding environment of the wireless network. In this paper, we design low power processor based sensor node platform for agricultural applications. We also compare its some performance with existing products.
본 연구에서는 센서 네트워크 기반의 임베디드 시스템을 제안한다. 지그비 RF 기술과 임베디드 하드웨어 기술의 조합을 통하여, 주택 및 아파트 등에서 각 방별로 온도 및 습도를 취합하여 난방을 관리할 수 있다. 이를 위하여 리녹스 기반의 임베디드 시스템 디바이스를 제어하기 위한 JAVA API를 설계하였다. 임베디스 시스템 디바이스의 JAVA API를 통한 제어에 중점을 두어 구현하였다.
In this paper, MEMS embedded system design implemented the sensor events via analyzing the characteristics that dynamically happened to an abnormal status in power IoT environments in order to guarantee a maintainable operation. We used three kinds of tools in this paper, at first Bluetooth Low Energy (BLE) technology which is a suitable protocol that provides a low data rate, low power consumption, and low-cost sensor applications. Secondly LSM6DSOX, a system-in-module containing a 3-axis digital accelerometer and gyroscope with low-power features for optimal motion. Thirdly BM1422AGMV Digital Magnetometer IC, a 3-axis magnetic sensor with an I2C interface and a magnetic measurable range of ±120 uT, which incorporates magneto-impedance elements to detect the magnetic field when the current flowed in the power devices. The proposed MEMS system was developed based on an nRF5340 System on Chip (SoC), previously compared to the standalone embedded system without bluetooth technology via mobile App. And also, MEMS embedded system with BLE 5.0 technology broadcasted the MEMS system status to Android mobile server. The experiment results enhanced the performance of MEMS system design by combination of sensors, BLE technology and mobile application.
This paper presents the design and implementation of embedded systems and autonomous path generation for autonomous speed sprayer. Autonomous Orchard Systems can be divided into embedded controller and path generation module. Embedded controller receives analog sensor data, on/off switch data and control linear actuator, break, clutch and steering module. In path generation part, we get 3D cloud point using Velodyne VLP16 LIDAR sensor and process the point cloud to generate maps, do localization, generate driving path. Then, it finally generates velocity and rotation angle in real time, and sends the data to embedded controller. Embedded controller controls steering wheel based on the received data. The developed autonomous speed sprayer is verified in test-bed with apple tree-shaped artworks.
Super-junction trench MOSFET (SJ TMOSFET) devices are well known for lower specific on-resistance and high breakdown voltage (BV). For a conventional power MOSFET (metal-oxide semiconductor field-effect transistor) such as trench double-diffused MOSFET (TDMOSFET), there is a tradeoff relationship between specific on-state resistance and breakdown voltage. In order to overcome the tradeoff relationship, a SJ TMOSFET structure is suggested, but sensing the temperature distribution of TMOSFET is very important in the application since heat is generated in the junction area affecting TMOSFET. In this paper, analyzing the temperature characteristics for different number bonding for SJ TMOSFET with an embedded temperature sensor is carried out after designing the diode temperature sensor at the surface of SJ TMOSFET for the class of 100 V and 100 A for a BLDC motor.
Ubiquitous sensor network (USN) is composed of many sensor nodes which are one of the simplest form of embedded system. In developing the sensor network system, a debugging tool is necessary to test and verify the system. Recently, a so-called packet analyzer has been developed for this purpose, and it supports IEEE 802.15.4 which is considered as the standard for the sensor network protocols. The major function of the packet analyzer is to take RF packets from sensor nodes and show the structure and the data of the packets graphically to the user. However, the conventional packet analyzers do not support remote control because they require a USB interface along with a personal computer. To make it available for remote control, we propose a new packet analyzer based on a server-client scheme in which a server program is implemented on embedded Linux and a client program is implemented on Windows for convenient use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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