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5個讓感測器變得更簡單的技巧

2015年11月05日  | Jacob Beningo

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感測器的數量在整個地球表面和人們生活周遭空間激增,提供世界各種資料訊息。這些價格親民的感測器是物聯網(IoT)發展和我們的社會正面臨數位化革命,背後的驅動力,然而,連接和獲取來自感測器的數據並不總是直線前進或那麼容易,以下有5個技巧以協助緩解工程師與傳輸介面到感測器的第一次戰爭。


技巧1—先從匯流排工具開始

第一步,工程師應當採取首次介接到感測器時,是透過一個匯流排工具的方式以限制未知。一個匯流排工具連接一台個人電腦(PC),然後到感測器的I2C、SPI或其他可讓感測器可以「說話」的協議。與匯流排工具相關的PC應用程式,提供了一個已知與工作來源用以發送和接收資料,且不是未知、未經認證的嵌入式微控制器(MCU)驅動程式。在匯流排工具的工作環境下,開發人員可以傳送和接收訊息以得到該部分如何運作的理解,在試圖於嵌入式等級操作之前。


技巧2—在Python編寫傳輸介面碼

一旦開發者已嘗試使用匯流排工具的感測器,下一步就是為感測器編寫應用程式碼。並非直接跳到微控制器的代碼,而是在Python編寫應用程式碼。許多匯流排工具在編寫腳本(writing scripts)配置了插件(plug-in)和範例碼,Python通常是隨著.NET中可用的語言之一。在Python編寫應用程式是快速且容易的,其並提供一個方法已在應用程式中測試感測器,這個方式並未如同在嵌入式環境測試的複雜。擁有高層級的代碼,將使非嵌入式工程師易於挖掘感測器的腳本及測試,而不需要一個嵌入式軟體工程師的照看。


技巧3—以Micro Python測試感測器

在Python寫下第一段應用程式碼的其中一個優勢是,透過調用Micro Python,應用程式調用到匯流排工具應用程式介面(API)可易於進行更換。Micro Python運作在即時嵌入式軟體內,其中有許多感測器可供工程師來了解其價值,Micro Python運作在一個Cortex-M4處理器,且其是一個很好的環境,以從中為應用程式碼除錯。不僅是簡單的,這裡也不需要去寫I2C或SPI驅動程式,因為它們已被涵蓋在Micro Python的函式庫中。(可在EDN網站閱讀Using Micro Python for real-time software development或5 Advantages of using Micro Python for Embedded Software Programming兩篇文章,以獲得更多相關細節。)


技巧4—利用感測器供應商代碼

任何可以從感測器製造商「搜括」到的範例碼,工程師需要走一段很長的路才能了解感測器如何工作的原理。不幸的是,許多感測器供應商並非嵌入式軟體設計的專家,因此不要期待可以發現一個可投入生產的漂亮架構和優雅的例子。就使用供應商代碼,學習這部分如何運作,之後重構的挫折感將出現,直到它可以被乾淨利索地整合到嵌入式軟體。它可能如「義大利麵條般(spaghetti)」開始,但利用製造商對其感測器如何運作的理解,在產品推出之前,將有助於減少許多得被毀掉的周末時間。


技巧5—使用一個感測器融合函式庫

機會是,感測器的傳輸介面並不是太新,且先前沒有人這麼做過。已知的所有函式庫,如由許多晶片製造商提供的「感測器融合函式庫」,以協助開發人員快速掌握、甚至更好,更可避免他們陷入重新開發或大幅修改產品架構的輪迴。許多感測器可以被整合至一般類型或類別,而這些類型或類別將使驅動程式順利被開發,若處理得當,幾乎是普遍或是少可重複使用。尋找這些感測器融合函式庫,並學習它們的優點和短處。


最後的想法

感測器被整合至嵌入式系統時,有許多方式可以幫助提高設計時程和易用性。開發者在開始設計時,透過一個高層次抽象概念,以及在把感測器整合進一個較低等級的系統之前,學習感測器如何運作,就絕對不會「走錯路」。今天存在的眾多資源將可協助開發人員「旗開得勝」,而無須從頭開始。





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