In occasione di embedded world 2023 (14-16 marzo a Norimberga), Texas Instruments presenterà tecnologie per lo «sviluppo dell'intelligenza e dell'elettrificazione». Gli esperti di TI presenteranno le innovazioni nel campo dell'elaborazione e dell'elettrificazione embedded, compresi i nuovi microcontroller (MCU) e processori basati su Arm Cortex, nonché ulteriori tecnologie integrate in applicazioni per sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), robotica ed energie rinnovabili.
Le dimostrazioni verteranno sulle seguenti aree:
- Elaborazione scalabile e generica: Texas Instruments esporrà una nuova gamma di MCU scalabili con varie opzioni per la disposizione dei pin volte a soddisfare i requisiti di progettazione di memoria e integrazione analogica in pressoché ogni applicazione. Tra le dimostrazioni relative a questa gamma vi sono un rilevatore di fumo senza camera e applicazioni mediche come un misuratore della pressione sanguigna e un pulsossimetro, che sfruttano queste MCU per ridurre i costi e le dimensioni del sistema.
- Telecamere AI per la vendita automatica al dettaglio grab & go: TI presenterà una nuova gamma di processori che consente transazioni al dettaglio, senza soluzione di continuità, nelle quali i clienti possono acquistare e pagare gli articoli automaticamente. Questi processori consentono il rilevamento rapido e accurato degli oggetti tramite algoritmi di deep learning per l'elaborazione della visione.
- Elettrificazione dei veicoli: la scheda di riferimento per sistemi di gestione della batteria (BMS) di TI metterà in mostra l'ampia gamma di BMS dell'azienda, compresi i vari dispositivi per un monitoraggio accurato della batteria e per il rilevamento ad alta precisione di corrente e tensione, oltre a dispositivi per la connettività, relè a stato solido, dispositivi di alimentazione isolati e altro ancora. Inoltre, TI presenterà una soluzione BMS hardware e software completa in grado di interfacciarsi con un simulatore hardware-in-the-loop Comemso in modo da offrire un sistema autonomo che imiti un pacco batterie vero e proprio.
- Assistenza alla guida: le applicazioni in ambito controllori di dominio ADAS sfruttano una gran varietà di input dai sensori per generare un'immagine dell'ambiente circostante il veicolo. Questi sistemi possono utilizzare fino a 11 telecamere di diverse risoluzioni e campi visivi, in combinazione con cinque sensori radar, come input per un sistema di percezione in un sistema di guida L2 o L3. Questa dimostrazione è volta a illustrare come il processore con supporto per intelligenza artificiale di TI, il TDA4VH-Q1, sia in grado di gestire facilmente 12 telecamere (ciascuna con una risoluzione di 2 MP) e di eseguire la pre-elaborazione delle immagini contemporaneamente su tutti gli ingressi in tempo reale, utilizzando soltanto gli acceleratori d'immagine sul chip. Questa pre-elaborazione consente all'applicazione e ai core di elaborazione del segnale di far girare la visione artificiale e gli algoritmi di intelligenza artificiale necessari per una percezione accurata.
- Robot industriali Edge AI-enabled: TI presenterà un braccio robotizzato collaborativo che dimostrerà la sua capacità di interagire in modo sicuro e intelligente con i gesti degli esseri umani utilizzando un sensore radar a onde millimetriche di TI e un processore TDA4VM per consentire la realizzazione di robot più veloci, più sicuri ed economici. Tale soluzione permette di velocizzare lo sviluppo di una sensor fusion con sensori radar e visivi, contribuendo quindi alla progettazione di robot conformi alla norma ISO 10218 a basso consumo energetico, convenienti e dotati di sicurezza funzionale per ambienti industriali gravosi.
- Energia rinnovabile: Texas Instruments presenterà un sistema di accumulo dell'energia della batteria con utilizzo di un monitor e bilanciatore di precisione della batteria, un sensore di tensione e corrente e un driver interruttore isolato. Questo sistema consente un monitoraggio altamente accurato delle celle della batteria multimodulo in grado di fornire valori precisi di tensione, temperatura e corrente del rack in merito alle celle della batteria, aumentando quindi l'accuratezza delle stime dello stato di carica, dello stato di salute e dell'affidabilità del sistema.
