瑞萨分享采用有微软公司Azure RTOS和Azure云服务的FOTA示例代码，支持32位MCU RX671
随着IoT设备数量的逐年增加，为确保其安全性等的升级、功能升级势在必行。这就需要一种名为FOTA（Firmware Over-the-Air）的技术和功能。瑞萨（RENESAS）也收到了很多客户关于FOTA的咨询，这说明大家对FOTA非常关注。为了满足这些需求，瑞萨RX系列已经发布了使用AWS公司FreeRTOS和AWS云服务的网关设备（第一设备）OTA解决方案和第二设备OTA解决方案。
根据大家多次提出的建议，本次瑞萨发布了采用有微软公司Azure RTOS和Azure云服务的FOTA示例代码，特此进行说明。示例代码的下载位置见下文。
本次发行的示例代码支持32位MCU RX系列产品中的RX671，可在RX671 Starter Kit Plus（RSK RX671）和单独销售的Silex公司生产的Wi-Fi Pmod模块上运行。RX系列设备已经AzureRTOS认证，因此AzureRTOS、本示例代码以及OTA运行部分的软件均可免费使用。
※使用Azure云服务时会产生流量，敬请注意。
RX671 Starter Kit Plus
Silex公司生产的Wi-Fi Pmod模块（Wi-Fi-Pmod-Expansion-Board）
执行示例代码后，AzureRTOS中的OTA Agent启动，并与Azure云服务器进行通信。当OTA作业处于Azure云上时，将会下载新的固件镜像数据。
示例代码启动后，可与Azure IoT Hub连接，继而通过作为AzureRTOS组件的OTA Agent Library检查是否存在新固件。
Azure云存储中存在新固件时便开始下载。
需要注意的是，当您想要指定要升级的设备时，还可以通过OTA对要升级的目标设备添加组标签进行指定和管理。
执行OTA作业后，会在Terminal窗口中显示升级进度。
下面显示的是升级时的日志内容。
一旦升级成功，就会通过前面介绍的双通道功能切换执行域转而执行新固件。
至此，OTA升级完成。
关于助力固件升级的RX系列双通道功能
为了运行Azure OTA，RX系列中使用了为RX固件升级提供强大支撑的H/W功能，即双通道功能。双通道功能将内部ROM空间划分为应用程序的执行域（Execute Area）并将新固件划分为写入域（Temporary Area），保持执行域的固件直到新固件被正常写入，然后在新固件重写完成时，通过H/W功能（即双通道功能）改变执行域来简单安全地执行固件升级。
即使由于瞬间停电等原因导致数据写错，也能基于这一机制轻松恢复。
此外，程序的执行域始终处于同一区域（地址空间），这也大大降低了开发负荷。
今后，瑞萨将在RX65N和RX72N等已支持AzureRTOS的产品上进行部署，并在AzureRTOS上实施第二OTA示例代码的开发。此外，还将继续研究支持OTA的工具，以便在IoT设备上更加轻松地构建OTA功能。敬请期待未来的RX系列IoT解决方案。
下载示例代码
可以通过以下网址下载示例代码。复制以下链接到浏览器中打开查看：https://github.com/azure-rtos/samples/tree/PublicPreview/ADU
请下载与您所使用的编译器匹配的示例代码。
环境
开发环境：e2 studio
编译器：CC-RX/GCC/IAR
评测板：
RX671-Starter-Kit-Plus：
复制以下链接到浏览器中打开查看：
Wi-Fi-Pmod-Expansion-Board（不随RX671-Starter-Kit-Plus提供，请另行购买）：
复制以下链接到浏览器中打开查看：
QE for Capacitive Touch——助力基于AI的手势应用开发
越来越多的实例采用手势作为嵌入式设备用户界面（UI）的操作方式，用户“无需接触”设备即可进行操作。但此类手势的开发门槛并不低，经常会出现无法按要求识别手部动作，或者对于非开发人员的手部动作反应不理想的情况。
2022年2月升级后的电容式触控传感器开发辅助工具QE for Capacitive Touch V3.0版本可帮您解决上述难题，30分钟左右的短时间内即可构件出基于AI（深度学习）的高精度手势软件。
电容式触控传感器开发辅助工具QE for Capacitive Touch V3.0：
复制以下链接到浏览器中打开查看：https://www2.renesas.cn/cn/zh/software-tool/qe-capacitive-touch-development-assistance-tool-capacitive-touch-sensors
QE for Capacitive Touch创建的手势软件利用了深度学习技术，让AI学习当手靠近多个电极（传感器）时不断变化的电容值，从而识别出诸如“滑”和“推”等手势。经过学习的AI模型可轻松地转换为在实际机器上运行的程序，以实现安全和快速的反应。
在以下页面中，编者将实际使用瑞萨开发的这款工具，介绍工具的操作感受和完成手势的识别精度。
e-AI×3D手势识别功能的使用示例
复制以下链接到浏览器中打开查看：https://www2.renesas.cn/cn/zh/software-tool/usage-qe-capacitive-touch-3d-gesture
机制
手势的设计
手势的开发 <一、AI学习用数据的制作>
手势的开发 <二、AI学习和C源嵌入>
手势的开发 <三、监控>
完成手势的识别精度
QE for Capacitive Touch是瑞萨集成开发环境e² studio的扩展功能。该功能结合基于瑞萨电容式触控按键解决方案的非接触式用户界面和e-AI解决方案，实现“3D手势识别”。
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