3 окт. 2026

Инженер собрал промышленный датчик присутствия с помощью ИИ и открытых САПР

Разработчик создал датчик присутствия для опасных промышленных зон, применив для проектирования искусственный интеллект и открытые инструменты KiCad и FreeCAD. Устройство объединяет радар, многозонные ToF-датчики и инфракрасные термометры, чтобы исключить ложные срабатывания. Предыдущий опыт с коммерческими САПР вроде Altium показался автору медленным, и он решил полностью перестроить процесс.

Радарный модуль в одиночку ошибался при вибрациях стен или перемещении предметов, задерживая сигнал почти на секунду. Поэтому в новом приборе три разных физических канала наблюдают за движением, изменением объёма сцены и тепловым пятном. Окончательное решение о присутствии человека принимает алгоритм, объединяющий оценки со всех датчиков.

Архитектуру системы предложил ИИ, опираясь на жёсткие ограничения разработчика. Главными требованиями были низкая цена, доступность комплектующих на LCSC, изготовление на мощностях JLCPCB и минимум сложной механики вроде линз. Также учитывались ремонтопригодность, модульность, работа при минус 20 градусах и устойчивость к электромагнитным помехам.

Электроника разделена на три платы. Первая принимает 24 вольта, выдаёт 5 вольт и управляет релейным выходом с контролем обратной связи. Вторая несёт микроконтроллер STM32H743, радар BGT60TR13C, инерциальный датчик, микрофон, флеш-память и модуль Wi-Fi, а две выносные платки используют датчики VL53L8CX и MLX90632.

Разработчик отдельно проработал функциональную безопасность, составив карту из десяти сценариев отказов. Среди них пропуск неподвижного человека, засветка оптики, сбои микроконтроллера, залипание реле и обрыв межплатных соединений. Для каждого сценария в схемы заложены диагностические меры, включая внешний оконный сторож TPS3430 и контроль напряжения цепи безопасности.

Схемы создавал ИИ, а автор лишь слегка корректировал положение компонентов для эстетики. Нейросеть не только распределила сигналы на мультиплексированных выводах STM32, но и в процессе трассировки сама перебрасывала их для упрощения разводки. Правда, на доводку схем ушло около десятка итераций с указанием ошибок.

Плата питания защищена полимерным предохранителем, ключом от переполюсовки и TVS-диодом. Понижающий преобразователь XL1509-5.0 обеспечивает ток до двух ампер. Управление реле HFA2 построено так, что застывший уровень на выводе микроконтроллера не удержит катушку: для этого используется двухступенчатая накачка от меандра, а при пропадании импульсов реле отпускает примерно за 16 миллисекунд.

Работоспособность схемы подтвердили симуляцией в открытом движке SPICE, встроенном в KiCad 10. Модели транзисторов и диодов составили по даташитам. При частоте меандра 10 килогерц ток катушки составил 29 миллиампер, а после последнего импульса падал ниже уровня отпускания за 6,8-9,9 миллисекунды, к чему добавляется до 10 миллисекунд механики самого реле.

Плата процессора может работать от одного литиевого аккумулятора благодаря зарядному устройству BQ25185 с функцией сквозного питания. Радар питается от отдельного линейного стабилизатора на 1,8 вольта, и микроконтроллер может полностью снимать это питание для экономии энергии. Для связи радара с микроконтроллером применили преобразователи уровней SN74AVC4T245, гарантирующие работу SPI на частоте 25 мегагерц во всём диапазоне температур.

Выносная платка ToF и ИК спроектирована так, что выключенный датчик не подпитывается через подтяжки основной платы. Разъём шлейфа разведён симметрично относительно поворота на 180 градусов, поэтому перевёрнутая розетка ничего не замыкает. Инфракрасный датчик MLX90632 разместили на полуострове за прорезью в плате, чтобы уменьшить его нагрев от соседних компонентов.

ИИ самостоятельно изучил технологические нормы JLCPCB и вставил их в проекты KiCad. Для трассировки нейросеть написала собственные скрипты на основе алгоритмов поиска пути, а самые затратные по времени операции реализовала на C и скомпилировала в DLL. Расстановщик компонентов перебирает позиции на сетке, проверяет зазоры и раздвигает тесно стоящие детали.

Автор сравнил автоматическую и ручную разводку платы процессора. Человек сделал на 13 процентов меньше переходных отверстий, но почти не сократил длину дорожек и мог ухудшить характеристики сигналов из-за длинных параллельных участков. ИИ лучше чувствует кросс-связи и быстрее находит компромисс между числом переходов и целостностью сигнала.

Корпус нарисовали в FreeCAD примерно за два часа. Радарное окно из поликарбоната толщиной 1,5 миллиметра расположено ровно в пяти миллиметрах от чипа, что составляет два полуволновых промежутка на частоте 60 гигагерц. Для инфракрасного датчика в окна вставили пластины из полиэтилена высокой плотности, так как обычный поликарбонат и стекло непрозрачны в диапазоне 8-14 микрометров.

Геометрию наклона датчиков ИИ подобрал так, чтобы два прибора в противоположных углах комнаты обеспечивали хорошее покрытие зон без линз. Задняя часть корпуса с платами уходит в вырез стены и крепится с обратной стороны. Разработчик признаёт, что человек пока остаётся необходимой частью процесса, но видит огромный потенциал в связке открытых САПР и искусственного интеллекта.

Источник: Хабр — Умный дом

Инженер собрал промышленный датчик присутствия с помощью ИИ и открытых САПР

Источник: Хабр — Умный дом

Читайте также