Crescent

今回は安価に高精度を実現するMEMS発振器を紹介したいと思います。RTCの精度が悪い場合、RTCの時刻が頻繁にずれ、時刻調整やネットワークから時刻を取得する頻度を多くする必要があります。

マイコンで時刻や日付を保持するためのRTCを利用する場合、内蔵RTC機能を使用するか、外付けRTCを利用することになります。外付けの場合はRV-8803-C7やDS3231といった温度補正があるRTCを利用することで高精度に時刻保持することが可能ですが、部品が増え、コストが高くなりがちです。内蔵RTCの方が通信ラグがなく、比較的安価に実装することが可能です。ただし、精度は一般的な32.768kHz水晶発振子では20ppm前後とあまり期待できません。また、水晶発振子の外部負荷容量によっては更に精度が悪化する場合があります。一般的な水晶発振子の精度と時刻ずれの関係は下記の通りです。実際は昼夜の温度変化、季節の温度変化の影響、負荷容量によって更に大きくずれることが想定されます。

20ppmの場合、1年で11分前後

5ppmの場合、1年で3分前後

1ppmの場合、1年で30秒前後

今回は内蔵RTCで安価に高精度を実現する方法として、温度補正機能内蔵のMEMS発振器、SiT1552を紹介したいと思います。23年2月時点で1個200円~300円で温度補正機能を内蔵し、5ppmの精度を実現しています。データシートを見る限り、SiT1552AC-JEでは5ppm以内を謳っており、実力値としては1~2ppm前後あるようです。また、1.5V~3.63Vの広い電源範囲と1uA以下の消費電力でRTC用途にも最適です。

32.768kHzの水晶発振子を接続する代わりにXINにSiT1552のクロック出力を接続し、電源を供給して使用します。XOUTは未接続にします。マイコン側に水晶発振子か、発振器の設定パラメータがある場合は発振器に変更します。水晶発振子と異なり、MEMS発振器はそのままクロックが出力されます。そのため、負荷容量の調整や配線長を水晶発振子ほど考慮しなくてもよく、設計負荷が減ります。

SiT1552はCSPパッケージで非常に小さく、そのままでは扱いにくいため、ブレイクアウト基板を設計してみました。

実際にSiT1552を実装して、使い勝手が良ければまた、製品として提供を開始する予定です。今回は温度補正機能付きのMEMS発振器を利用することで比較的安価に内蔵RTCで高精度を実現する方法を紹介しました。内蔵RTCで安価に高精度を実現する方法として、今回紹介した方法の他にマイコン内蔵の温度計を使用して温度補正する方法もありますが、水晶発振子毎の温度特性のばらつきもあるため、調整が難しいのが難点です。RTCの部品を減らしつつ、より低コストに高精度を実現したいという場合に最適だと思いました。

target_link_options(PROJECT_NAME PRIVATE "LINKER:--print-memory-usage")

実際にプロジェクト名がProjectionBallの場合で追加した際のイメージは下記の通りです。

追記すると下記のようにビルドの度にFLASHとRAMの占有率が表示されるようになります。

Memory region Used Size Region Size %age Used
FLASH: 43380 B 2 MB 2.07%
RAM: 79212 B 256 KB 30.22%
SCRATCH_X: 2 KB 4 KB 50.00%
SCRATCH_Y: 0 GB 4 KB 0.00%

なお、STM32等にはない、SCRATCH_X、SCRATCH_Yの領域はマルチコア利用時の振り分けに使用される領域なようです。

RP2040でも大量にメモリを使用するプロジェクトの場合にはぜひ、このような設定を有効化してみてください。

半導体不足が多少改善しつつも、依然として影響が残ってプロジェクトが停滞気味ではありますが、本年も宜しくお願い致します。

1月早々ではありますが、1月27日(金)、28日(土)に横浜みなとみらいにて開催されるYOXO FESTIVAL 2023に出展します。横浜みなとみらい21プレゼンテーションルームにて展示予定です。ProjectionBall等の展示を行う予定です。

YOXO FESTIVAL 2023は横浜の街を舞台にイノベーターやクリエーターが「未来」に向けた新しいアイデアや技術を持ち寄り、領域を越えて交流することで、ひらめきを得たり、ワクワクを体験できるお祭りです。スタートアップによる技術実証、企業や学校、個人、イノベーター、クリエーターによる「未来」をテーマとした展示（ロボット、モビリティ、XR等）、デモやワークショップなどの未来技術の展示や体験ができます。

詳細は展示一覧PDFをご参照ください。

RP2040を使用した新バージョンのProjectionBallを展示予定でしたが、半導体不足影響で他の部品が入手できず、開発が停滞しているため、従来のProjectionBallの展示を行うことになりました。ご都合よろしければぜひお越しください。宜しくお願い致します。

気が付いたら12月に入ってしまいました。今回はプログラマブルデバイスGreenPakを紹介したいと思います。デジタルの論理回路やアナログのコンパレータ、カウンタ、遅延、タイマといった比較的簡易な機能を実現するために特化したデバイスです。1個200円弱で16bit/32bitのマイコンよりも安く実現することが可能です。1個100円前後の8bitマイコンと比べると少し高いですが、アナログ系とデジタル系の簡易な機能が備わっているため、8bitマイコン単体＋論理ICやアナログICを組み合わせる場合にはGreenPak1つで代替できる可能性があります。また、マイコンの周辺回路をGreenPakで統合するといったことが可能です。

GreenPakシリーズ内ではAD搭載モデルやロードスイッチ搭載モデル、レギュレータ搭載モデル等、他にも様々ありますが、多くのモデルは製品への組込を目的としており、書き込みが1回のみの焼き切りタイプ(OTP)です。ホビーユースや試作目的では何度も書き換え可能な下記のタイプ(MTP)に制限されます。

今回はマイコン等に組込可能な機械学習ライブラリを調査してみました。マイコン等の組込系で使用するため、C/C++で利用可能な代表的なライブラリの特徴を調べてみました。

・TensorFlow Lite

　最も良く使用される組込系機械学習ライブラリです。ただ、組込系の場合、ARMのライブラリと依存関係があるため、ARM以外のPICやAVRといったCPUではそのままでは利用できません。RISCV等をターゲットにしたARM以外に実装した例もありますが、ライブラリが非常に大きく、ポーティングに難ありなようです。

・ELL

　マイクロソフトが提供する組込向けの機械学習ライブラリです。主にC++で実装されています。組込向けといってもマイコン等ではなく、raspberry piといったSBC等をターゲットにしているようです。ここ数年の開発ペースは落ちているようです。

その他

・DLib

・mlpack

・FANN

・Caffe

・Microsoft Cognitive Toolkit

　実際にSTM32 Cube AI、Tensorflow Lite、emlearnを使ってみました。印象として、ターゲットとなるマイコンでサンプルがあれば、Tensorflow Liteはネット上に情報が多く、利用しやすいと思いました。初心者でも簡単に効率よく、推論結果を評価したりできる点ではSTM32 Cube AIがお勧めです。また、利用可能な機械学習モデルに制約があるものの、どのようなマイコンにも簡単に組み込むことができ、C言語で移植性が高いという面ではemlearnがお勧めでです。個人的にはSTM32、RP2040、PIC32マイコン等の様々な環境で利用することを想定し、今後はemlearnをより使ってみたいと思いました。