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发表于 5 天前 | 查看: 14| 回复: 0

耳戴式设备(Earables)正从单纯的音频工具向集成了多模态生理感知的智能平台演进。在这一转变中,固件作为设备的底层软件,直接决定了其传感器调度、功耗管理与数据传输的效率。对于个人开发者或小型团队而言,依托成熟的开源项目是切入AI硬件浪潮、验证产品思路的高效路径。

目前,已有多个开源AI耳机项目可供参考,它们为低成本试错提供了完整的硬件与软件蓝图。

项目 核心特点 硬件方案 软件/AI能力 适用场景
OpenEarable 2.0 全开源AI传感耳机,集成高精度传感器 双超声麦克风,九轴IMU,血氧/温度传感器,骨传导 生物传感,头部姿态追踪,环境音频分析 科研实验、健康监测、情境感知
Buddie 复旦-密歇根合作,注重情境感知,成本约40美元 低功耗蓝牙,微型麦克风/扬声器 上下文语音交互,隐私保护,AI代理集成 日常AI助手、教育与办公
EchoEar 基于ESP32S3,便于快速原型搭建 ESP32S3开发板,麦克风,扬声器 语音交互,支持MCP协议对接AI后端 个人DIY智能耳机、语音交互原型

开源AI耳机项目对比

其中,OpenEarable 2.0选择ZephyrOS作为其固件底层,看中了其开源、实时、低功耗的特性,完美匹配耳戴设备对长续航多传感器协同稳定无线连接的核心需求。本文将以此平台为例,带你从零开始进行耳戴式设备的固件开发,涵盖环境搭建、核心模块开发与调试的全过程。

一、开发环境准备

开始前,需要准备必要的硬件与软件工具。

1.1 核心工具清单

  • 硬件:OpenEarable 2.0开发套件、J-Link调试器、USB-C数据线。
  • 软件
    • 代码编辑器:Visual Studio Code(建议安装Zephyr插件)。
    • 工具链:Zephyr SDK(包含针对nRF5340芯片的交叉编译器等)。
    • 版本控制:Git。
    • 调试工具:nRF Connect for Desktop(用于蓝牙调试与日志查看)。

1.2 环境搭建步骤

步骤1:安装Zephyr SDK

请参照Zephyr官方文档,下载并安装对应操作系统的Zephyr SDK。安装后,在终端中配置环境变量:

export ZEPHYR_BASE=<你的Zephyr源码路径>
export PATH=$ZEPHYR_BASE/.venv/bin:$PATH
步骤2:获取固件源码

OpenEarable 2.0的固件代码完全开源,使用Git克隆仓库并初始化子模块:

git clone https://github.com/OpenEarable/open-earable.git
cd OpenEarable-2.0-Firmware
# 初始化Zephyr子模块
west init -l app/
west update
步骤3:配置与编译

项目基于nRF5340芯片,需指定对应的开发板进行编译:

# 进入应用目录
cd app/
# 生成编译配置并编译
west build -b raytac_mdbt531m_xxaa .

编译成功后,固件文件zephyr.hex将生成在build/zephyr/目录下。

二、ZephyrOS固件核心模块开发

OpenEarable 2.0固件采用分层架构。我们以最常见的传感器数据采集并通过蓝牙低功耗(BLE) 传输为例,详解开发流程。

2.1 传感器驱动开发(以PPG血氧传感器为例)

PPG传感器(如ADI MAXM86161)用于监测心率和血氧饱和度。在ZephyrOS中,需通过设备树(Device Tree)描述硬件,并实现驱动API。

步骤1:配置设备树

在板级设备树文件(如boards/raytac_mdbt531m_xxaa.dts)中添加传感器节点,描述其连接的I2C总线、引脚和电源。

&i2c1 {
    status = "okay";
    clock-frequency = <I2C_BITRATE_FAST>;
    maxm86161: maxm86161@5a {
        compatible = "adi,maxm86161"; // 驱动匹配字符串
        reg = <0x5a>; // I2C地址
        int-gpios = <&gpio0 28 GPIO_ACTIVE_LOW>; // 中断引脚
    };
};
步骤2:实现传感器驱动API

驱动需实现sample_fetch(采样)和channel_get(读取)两个核心函数。以下为简化示例:

#include <zephyr/drivers/sensor.h>
#include <zephyr/drivers/i2c.h>

struct maxm86161_data {
    const struct device *i2c_dev;
    struct sensor_value heart_rate;
    struct sensor_value spo2;
};

static int maxm86161_sample_fetch(const struct device *dev, enum sensor_channel chan) {
    struct maxm86161_data *data = dev->data;
    uint8_t reg_buf[2];
    int ret;

    // 读取心率寄存器
    ret = i2c_reg_read_bytes(data->i2c_dev, MAXM86161_ADDR, 0x06, reg_buf, 2);
    if (ret != 0) return ret;
    data->heart_rate.val1 = (reg_buf[0] << 8) | reg_buf[1];

    // 读取血氧寄存器
    ret = i2c_reg_read_bytes(data->i2c_dev, MAXM86161_ADDR, 0x08, reg_buf, 2);
    if (ret != 0) return ret;
    data->spo2.val1 = (reg_buf[0] << 8) | reg_buf[1];

    return 0;
}

static int maxm86161_channel_get(const struct device *dev,
                                 enum sensor_channel chan,
                                 struct sensor_value *val) {
    struct maxm86161_data *data = dev->data;
    switch (chan) {
        case SENSOR_CHAN_HEART_RATE:
            *val = data->heart_rate;
            break;
        case SENSOR_CHAN_SPO2:
            *val = data->spo2;
            break;
        default:
            return -ENOTSUP;
    }
    return 0;
}
// ... 驱动初始化及注册代码
步骤3:实现低功耗传感器调度

为节省功耗,可以使用Zephyr的工作队列和定时器实现间歇性采样。

#include <zephyr/kernel.h>
#define PPG_SAMPLE_INTERVAL_MS 1000 // 1秒采样一次

K_WORK_DELAYABLE_DEFINE(ppg_sample_work, ppg_sample_task);

static void ppg_sample_task(struct k_work *work) {
    const struct device *ppg_dev = DEVICE_DT_GET(DT_NODELABEL(maxm86161));
    struct sensor_value hr, spo2;

    if (!device_is_ready(ppg_dev)) return;

    sensor_sample_fetch(ppg_dev);
    sensor_channel_get(ppg_dev, SENSOR_CHAN_HEART_RATE, &hr);
    sensor_channel_get(ppg_dev, SENSOR_CHAN_SPO2, &spo2);

    printk("HR: %d bpm, SpO2: %d%%\n", hr.val1, spo2.val1);

    // 更新数据并通过蓝牙发送通知
    update_ppg_ble_notify(hr.val1, spo2.val1);

    // 调度下一次任务
    k_work_reschedule(&ppg_sample_work, K_MSEC(PPG_SAMPLE_INTERVAL_MS));
}

2.2 BLE数据传输开发

耳戴设备通常通过BLE与手机等终端通信。ZephyrOS提供了完整的bluetooth子系统支持。

步骤1:定义GATT服务与特征值

首先在prj.conf中启用BLE相关配置,然后在代码中定义自定义服务。

#include <zephyr/bluetooth/bluetooth.h>
#include <zephyr/bluetooth/gatt.h>

#define PPG_SERVICE_UUID 0x1234
#define HR_CHAR_UUID     0x1235
#define SPO2_CHAR_UUID   0x1236

static uint16_t hr_value = 0;
static uint8_t spo2_value = 0;

// 心率特征值读回调
static ssize_t read_hr_char(struct bt_conn *conn, const struct bt_gatt_attr *attr,
                            void *buf, uint16_t len, uint16_t offset) {
    const uint16_t *value = attr->user_data;
    return bt_gatt_attr_read(conn, attr, buf, len, offset, value, sizeof(*value));
}

// 定义GATT服务
BT_GATT_SERVICE_DEFINE(ppg_svc,
    BT_GATT_PRIMARY_SERVICE(BT_UUID_DECLARE_16(PPG_SERVICE_UUID)),
    BT_GATT_CHARACTERISTIC(BT_UUID_DECLARE_16(HR_CHAR_UUID),
                           BT_GATT_CHRC_READ | BT_GATT_CHRC_NOTIFY,
                           BT_GATT_PERM_READ,
                           read_hr_char, NULL, &hr_value),
    BT_GATT_CCC(NULL, BT_GATT_PERM_READ | BT_GATT_PERM_WRITE),
    // ... 类似定义血氧特征值
);
步骤2:管理BLE连接与发送通知

需要处理连接事件,并在传感器数据更新时,通过bt_gatt_notify向已连接的设备发送通知。

static struct bt_conn *current_conn = NULL;

static void on_connected(struct bt_conn *conn, uint8_t err) {
    if (err) return;
    current_conn = bt_conn_ref(conn); // 引用连接
}

static void update_ppg_ble_notify(uint16_t hr, uint8_t spo2) {
    if (current_conn == NULL) return;
    hr_value = hr;
    spo2_value = spo2;
    // 发送心率通知
    bt_gatt_notify(current_conn, &ppg_svc.attrs[2], &hr_value, sizeof(hr_value));
    // 发送血氧通知
    // bt_gatt_notify(...);
}

在嵌入式系统中,通过I2C、SPI等总线协议与传感器通信是基础,理解这些网络与系统层面的交互对固件开发至关重要。

2.3 固件编译与烧录

编译

在应用目录下执行编译命令,--pristine参数确保是一次全新构建。

west build -b raytac_mdbt531m_xxaa . --pristine
烧录

使用J-Link调试器通过以下命令烧录固件。

west flash --runner jlink

三、调试与验证

3.1 传感器数据验证

  • 硬件层面:使用示波器检查I2C等总线信号是否正常。
  • 软件层面:通过串口日志(波特率115200)查看输出的传感器数据,并与专业设备对比验证精度。

3.2 BLE通信验证

使用nRF Connect等APP扫描并连接名为“OpenEarable2.0”的设备,查找自定义服务(UUID: 0x1234),启用特征值通知,观察数据是否实时、准确地推送。

3.3 功耗优化

耳戴设备对续航要求极高,可尝试以下优化:

  • 关闭闲置外设:在prj.conf中禁用不使用的传感器驱动。
  • 降低采样率:根据应用场景调整传感器唤醒频率。
  • 启用电源管理:在配置中开启CONFIG_PM,允许CPU在空闲时进入低功耗状态。

四、进阶方向探索

掌握基础开发后,可以利用OpenEarable 2.0的硬件潜力进行更深度的创新:

  1. 传感器融合:结合IMU(惯性测量单元)数据,使用滤波算法消除PPG信号中的运动伪影。
  2. 集成LE Audio:基于Zephyr的音频子系统,实现高品质音频流与传感器数据的同步传输。
  3. 部署嵌入式AI:在设备端集成轻量级ML框架(如TFLite Micro),实现实时活动识别或异常检测,减少对云端的依赖。这正是当前人工智能向边缘端延伸的典型应用。

五、总结

ZephyrOS凭借其模块化、低功耗和强大的无线协议栈支持,成为开发耳戴式设备固件的理想选择。OpenEarable 2.0这一开源平台则提供了从硬件到软件的完整参考设计。本文以传感器驱动和BLE通信为例,详细介绍了基于ZephyrOS的开发流程,其核心思想——通过设备树抽象硬件、通过模块化组织软件功能——可广泛应用于其他嵌入式项目。

对于希望切入智能硬件与AI赛道的开发者而言,从OpenEarable 2.0和ZephyrOS入手,是一条低成本、高可行性的路径。从读懂一个驱动、实现一个服务开始,你便能逐步构建出功能丰富、稳定可靠的“耳端智能”设备固件,从而在广阔的物联网与嵌入式系统应用领域中占据一席之地。




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