Analog Devices präsentiert Embedded-Sensing- und Steuerungsplattformen

Embedded-Plattformen erfordern zunehmend eine enge Verzahnung von Sensorik, Verarbeitung, Energieversorgung und Konnektivität bei begrenztem Bauraum. Auf der Embedded World 2026 (10.–12. März, Halle 4A, Stand 360) wird Analog Devices, Inc. eine Reihe von Demonstrationen vorstellen, die zeigen, wie sich diese Elemente als koordinierte Subsysteme in der industriellen Automatisierung, Robotik, Medizinelektronik und im leistungsfähigen Embedded-Design umsetzen lassen.

Leistungsdichte und EMV in kompakten Designs beherrschen
Ein Schwerpunkt liegt auf der Leistungsintegration mittels µModule^®-Reglern, die Leistungsschalter, Magnetik und Regelung in einem einzigen Gehäuse vereinen. Diese Integration reduziert die Layout-Komplexität auf platzkritischen Leiterplatten, insbesondere wenn thermisches Verhalten und elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) gleichzeitig berücksichtigt werden müssen.

Die Silent Switcher^®-Architektur minimiert Schaltstörungen direkt an der Quelle. Eine zusätzliche EMV-Abschirmung auf Gehäuseebene eines µModule-Reglers verbessert die abgestrahlten Emissionen weiter und unterstützt die Einhaltung von Grenzwerten in störungssensiblen Systemen wie Präzisionsmesstechnik, Kommunikationsmodulen und Motorantrieben.

Simulation und Signalketten-Validierung früher im Entwicklungsprozess
LTspice^® 26 wird als Teil eines erweiterten Modellierungs-Workflows zusammen mit dem Signal Chain Designer Tool demonstriert. Verbesserte Konvergenz und Benutzerfreundlichkeit ermöglichen es Ingenieuren, analoge Signalpfade zu simulieren, Performance-Trade-offs zu bewerten und das Systemverhalten zu verifizieren, bevor Hardware gefertigt wird.

Durch die stärkere Integration der Simulation in den Entwicklungsablauf lassen sich Iterationen bei Prototypen in Mixed-Signal-Systemen reduzieren, insbesondere in der Messtechnik und in Regelkreisen für Bewegungssteuerungen.

Analog Devices wird zudem zeigen, wie diese Werkzeuge mit dem erweiterten Entwicklungsökosystem des Unternehmens verbunden sind, um den Übergang von der Schaltplanerstellung zur Validierung und zum Debugging zu vereinfachen.

Softwaredefinierte Automatisierung und prädiktive Bewegungssteuerung
Die Demonstrationen zur Motorsteuerung umfassen Schritt-, BLDC-, Solenoid- und AC-Servosysteme mit algorithmusbasierter Parametrierung. Anstelle fest vorgegebener Hardware-Parameter lassen sich Steuerungseigenschaften über Firmware-Updates anpassen.

Edge-Verarbeitung unterstützt prädiktive Diagnosen, indem Vibrationsmuster oder Lastanomalien vor einem funktionalen Ausfall erkannt werden. In industriellen Automatisierungsumgebungen entspricht dieser Ansatz softwaredefinierten Automatisierungsstrategien, bei denen adaptive Firmware-Anpassungen auf sich ändernde Produktionsanforderungen reagieren und ungeplante Stillstände reduzieren.

Robotik: Balance, Wahrnehmung und Geschicklichkeit
Mehrere Demonstrationen adressieren zentrale Herausforderungen der robotischen Autonomie.

Ein Einrad-Roboter nutzt eine vollständig kalibrierte 6DoF-Inertialmesseinheit mit taktischer In-Run-Bias-Stabilität und großer Bandbreite. Eine stabile Orientierungs- und Geschwindigkeitsschätzung beeinflusst direkt die Genauigkeit der geschlossenen Regelkreise in dynamisch balancierenden Systemen.

Eine humanoide Roboterhand mit integrierter Bildverarbeitung kombiniert Tiefensensorik, Objekterkennung und Gesteninterpretation, um Manipulationsaufgaben in Fertigungs- und Serviceanwendungen auszuführen.

Darüber hinaus wird Analog Devices ein GMSL-basiertes Wahrnehmungssystem präsentieren, das automotive-taugliche serielle Verbindungen zur Synchronisierung mehrerer Kameras für visuelles SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) nutzt. Deterministisches Timing und hohe Bandbreite unterstützen skalierbare Robotik-Vision-Architekturen und reduzieren die Integrationskomplexität.

Ethernet-Konnektivität bis in die Feldebene
Single Pair Ethernet-Implementierungen auf Basis von 10BASE-T1L (Long Reach) und T1S (Multidrop) werden mit TSN-Scheduling über den ADIN6310-Switch gezeigt. Diese Architektur ermöglicht die Koexistenz zeitkritischer und nicht zeitkritischer Datenströme im selben physischen Netzwerk.

Für industrielle Betreiber vereinfacht diese Konvergenz die Migration von segmentierten Feldbussystemen hin zu einheitlichen Ethernet-Infrastrukturen und unterstützt eine skalierbare Datenerfassung sowie Transparenz in der digitalen Lieferkette über Maschinen und Edge-Geräte hinweg.

Multicore-Debugging und heterogene Datenpipelines
CodeFusion Studio™ wird als integrierte Debug-Umgebung demonstriert, die Speicher-Visualisierung, GDB-basierte Workflows und Coredump-Analyse für Multicore-SoCs unterstützt. Profiling-Werkzeuge wie Zephyr Profiler und System Event Viewer liefern Telemetriedaten und Trace-Korrelationen über mehrere Prozessorkerne hinweg und beschleunigen so die Ursachenanalyse.

ADI DataX™ adressiert die Portierbarkeit von Datenerfassungs- und Verarbeitungs-Workflows über heterogene Rechenplattformen hinweg. Dasselbe Framework wird für Phased-Array- und Software-Defined-Radio-Prototyping auf Plattformen wie ADALM-PHASER, Jupiter SDR und Talise™ SOM eingesetzt, bei denen synchronisierte MIMO-Skalierung für adaptive HF-Systeme erforderlich ist.

Wearables und Architekturen für Remote-Gesundheitsüberwachung
Im Bereich der medizinischen und konsumernahen Gesundheitselektronik umfassen die Demonstrationen einen kompakten Continuous-Glucose-Monitoring-Prototyp, der ein analoges Frontend, einen Mikrocontroller und Bewegungssensorik in einem tragbaren Formfaktor integriert. Energieeffiziente elektrochemische Messung und Systemintegration sind entscheidend, um Genauigkeit bei gleichzeitig langer Batterielaufzeit sicherzustellen.

Eine Plattform zur Remote-Prähabilitationsüberwachung kombiniert Smartwatch-basierte Sensorik mit Tablet-Schnittstellen und Cloud-Anbindung. Kliniker können Trainingsprogramme auf Basis von Herzfrequenzzonen überwachen und Therapieanpassungen aus der Ferne vornehmen, was verteilte Versorgungsmodelle unterstützt.

Analog Devices wird zudem die Integration besonders stromsparender Beschleunigungssensoren in Earbud-Formfaktoren zeigen, wodurch Multi-Sensor-Funktionalität ohne signifikante Erhöhung des Energieverbrauchs oder des mechanischen Volumens ermöglicht wird.

Sprachverarbeitung mit Unterstützung durch Machine Learning
Die Audio-Demonstrationen kombinieren klassische DSP-Techniken mit Machine-Learning-basierter Geräuschunterdrückung und Sprachaktivitätserkennung. In Umgebungen mit niedrigem Signal-Rausch-Abstand verbessert dieser hybride Ansatz die Sprachverständlichkeit und unterstützt gleichzeitig die Integration von Befehlswort-Erkennung und Speech-to-Text-Funktionen in Embedded-Geräten.

Auf dem Weg zu einem integrierten Embedded-Entwicklungsstack
Über alle Demonstrationen hinweg liegt der Fokus darauf, Sensorik, Energieversorgung, Konnektivität und Verarbeitung als Elemente einer einheitlichen Architektur zu betrachten und nicht als isolierte Komponenten. Durch die Verknüpfung von Simulationswerkzeugen, Hardware-Plattformen und Laufzeit-Instrumentierung wird Analog Devices aufzeigen, wie Entwickler komplexe Embedded-Systeme innerhalb eines konsistenten Engineering-Workflows entwerfen, validieren und optimieren können.

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