Прототипная платформа на монетном элементе питания Nordic nRF54L15 Tag поддерживает Bluetooth Channel Sounding, Matter, Edge AI

Построенный на базе беспроводного SoC nRF54L15 компании, тег диаметром 33 мм использует радио 2,4 ГГц и включает две встроенные антенны для повышения надежности измерения расстояния с помощью Bluetooth Channel Sounding . Платформа также интегрирует 6-осевой IMU и датчик окружающей среды, которые могут использоваться в приложениях отслеживания, измерения и базовой обработки на периферии.

Технические характеристики Nordic nRF54L15 Tag:

• Беспроводной MCU –   Nordic Semi nRF54L15 wireless SoC
  • CPU
    • Arm Cortex-M33 @ up to 128 MHz
    • Сопроцессор RISC-V для «программно-определяемой периферии»
  • Память – 256 КБ SRAM
  • Накопитель – 1,5 МБ энергонезависимой памяти (NVM)
  • Беспроводная связь
    • Bluetooth LE 6.0    (включает Channel Sounding)
    • Thread, Zigbee (IEEE 802.15.4-2020)
    • Matter
    • Amazon Sidewalk
    • Проприетарные протоколы 2,4 ГГц с новым режимом 4 Мбит/с
    • Поддержка NFC
    • Aliro (стандарт умных замков/контроля доступа от Connectivity Standards Alliance)
• Память – посадочное место для внешней памяти (не запаяно)
• Сенсоры
  • Высокоточный 6-осевой IMU для периферийного ИИ и слияния данных сенсоров
  • Энергоэффективный акселерометр, предназначенный для пробуждения по движению
  • Датчик окружающей среды для измерения температуры, влажности, давления воздуха и газов (включая CO₂)
• Расширение – 12 контактных площадок GPIO для дополнительных сенсоров, кнопок и прочего
• Разное
  • Встроенный RGB-светодиод
  • Посадочное место под зуммер, дополнительную кнопку, кнопку сброса
  • Посадочное место под дополнительный светодиод
  • 2 встроенные чип-антенны
• Источник питания – батарея-таблетка CR2032
• Размеры – диаметр 33 мм

Метка предназначена для энергоэффективной работы и находится в режиме глубокого сна до тех пор, пока её не разбудит энергоэффективный акселерометр при обнаружении движения, что помогает продлить время работы от батареи. С помощью шестиосевого IMU и датчиков окружающей среды устройство может использоваться для распознавания жестов, обнаружения аномалий движения, мониторинга окружающей среды и сбора данных для Edge AI. Это делает метку подходящей для прототипирования умных носимых устройств и IoT-устройств с богатым набором датчиков. Дополнительная документация по оборудованию доступна на странице документации Nordic .

Платформа также поддерживает Matter over Thread для быстрой разработки устройств умного дома. Благодаря встроенному датчику окружающей среды её можно использовать в таких приложениях, как умные метеостанции, мониторы качества воздуха в помещении и подключённые домашние сенсоры.

На программной стороне nRF54L15 Tag поддерживается nRF Connect SDK, который включает предварительно собранные примеры для стеков Find My и Find Hub Bluetooth и Matter, а также поддержку дополнения nRF Edge AI, позволяющего IMU выполнять такие задачи, как распознавание жестов и контроль вибраций.

Метка поставляется с предварительно загруженной прошивкой, позволяющей ей работать как Bluetooth-устройство прямо из коробки. К ней можно подключиться через приложение для смартфона, видеть обновления нажатий кнопок в реальном времени и удалённо управлять встроенным светодиодом, что позволяет легко протестировать аппаратное обеспечение и Bluetooth-соединение без написания кода.

Его можно программировать с помощью любого отладочного комплекта серии nRF54, nRF53 или nRF91 через порт DEBUG OUT. Также поддерживается программирование с помощью SEGGER J-Link, а также обновления прошивки по воздуху (OTA). Nordic предоставляет полную документацию, включая схемы, спецификацию и файлы Gerber для разработки собственного аппаратного обеспечения.

nRF54L15 Tag в настоящее время доступна для покупки примерно за 30 долларов через таких дистрибьюторов, как Farnell , Rutronik и Braemac . Более подробная информация, включая файлы аппаратного обеспечения и загружаемые предварительно скомпилированные прошивки, доступна на странице продукта и в пресс-релизе .

Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.