Open Silicium N°

Numéro

19

La réalisation de pilotes pour le noyau Linux est un sujet souvent évoqué dans les colonnes de GLMF puis d'Open Silicium. En effet, l'accès au matériel est un sujet fréquemment rencontré lors de la conception d'un système embarqué. Dans ce numéro, nous allons décrire comment mettre en place un pilote réseau « pédagogique » en utilisant la carte FPGA Dragon-L PCI Express de la société KNJN.

Dans le précédent numéro, nous avions présenté RIOT, un système d'exploitation destiné à l'Internet des objets (IoT), et donné les éléments nécessaires pour commencer à l'utiliser dans le développement d'applications embarquées. Cependant, la partie communication entre objets et Internet (on parle d'IoT, n'est-ce pas ?) y était traitée de manière partielle, se contentant d'échanger des messages sur le lien-local IPv6. Cet article a donc pour objectif de combler ce manque en donnant quelques explications complémentaires pour mettre en œuvre un réseau de capteurs accessibles depuis Internet et utilisant des protocoles standards de l'IoT.

Cet article présente la conception matérielle d'un objet connecté à base d'une carte Raspberry Pi 3 B mettant en œuvre Java ME. La mise en place de l'environnement logiciel sera elle aussi décrite pour le PC de développement et pour l'objet connecté.

Encore U-Boot ? me direz-vous. Il y a longtemps nous avions effectivement évoqué l'utilisation du bootloader U-Boot sur la Raspberry Pi. À l'époque, il existait plusieurs versions incomplètes qui ne donnaient pas entièrement satisfaction. Depuis quelques mois la Raspberry Pi est cependant intégrée au projet officiel d'U-Boot, ce qui valait bien la rédaction d'un nouvel article.

La plupart des plateformes pour l'embarqué disposent d'un contrôleur USB en mesure d'adopter un rôle d'hôte USB pour la connexion de matériels, mais également de périphériques afin d'apparaître pour un hôte comme un appareil USB quelconque. Jusqu'à présent cette fonctionnalité était parfaitement prise en charge par le noyau Linux, mais souffrait d'une certaine rigidité dans la configuration. Avec les versions récentes, l'architecture a été revue, assouplie et modularisée.

Les algorithmes de compression de signaux (sons, images, mesures physiques...) utilisent des techniques de Traitement Numérique du Signal (TNS, ou DSP en anglais) pour modéliser et analyser les données. Ils font souvent appel à des filtres numériques, dont la plupart calculent simultanément la somme et la différence de deux échantillons. Chacun de ces calculs double la dynamique des signaux, donc augmente l'espace nécessaire pour représenter les résultats. Pourtant il suffit de 2N bits pour représenter deux nombres de N bits, et non 2N+2. Il est facile d'économiser un bit, mais se passer du deuxième est une autre aventure mathématique !

La miniaturisation des composants électroniques permet d'intégrer dans un seul et même composant plusieurs fonctions avancées issues de différents capteurs. Par exemple, dans nos smartphones où se trouvent des accéléromètres, gyroscopes, magnétomètres, capteurs de proximité, capteurs de température... Cette évolution technologique associée à une connectivité toujours croissante a conduit à l'avènement de l'Internet des Objets (IoT). De par leur complexité, ces différents capteurs souvent multiphysiques requièrent lors de leur conception des simulations numériques complexes. Il existe plusieurs logiciels open source permettant de réaliser ce type de simulation. Dans cet article, vous allez apprendre à utiliser FreeFem++ pour effectuer ces simulations par éléments finis.