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技術(shù)干貨 | 傳感器的智能之路和實(shí)現(xiàn)之道(上)

意法半導(dǎo)體中國(guó) ? 來源:未知 ? 2023-08-31 13:40 ? 次閱讀

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本文改寫于《ST MEMS傳感器的SFLP和ISPU助力低功耗應(yīng)用》視頻課程,感興趣的讀者可以前往觀看課程視頻。

傳感器為什么需要智能?這是一個(gè)很好的問題!設(shè)想一下,MEMS傳感器可以測(cè)量如加速度、角速度、壓力、溫度和濕度等物理量并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào),但如果我們的傳感器只能簡(jiǎn)單地采集和傳遞數(shù)據(jù),那它就像一個(gè)靜默的觀察者、被動(dòng)的上報(bào)者,無法主動(dòng)參與到系統(tǒng)中。

然而,當(dāng)我們賦予傳感器智能時(shí),在算法的加持下,它可以主動(dòng)地在器件上基于所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、分類和預(yù)測(cè),從而更加智能地應(yīng)對(duì)各種情況,協(xié)助決策,優(yōu)化產(chǎn)品。

ST作為在MEMS傳感器和執(zhí)行器領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)和成熟專業(yè)知識(shí)的公司,其傳感器產(chǎn)品是怎么一步步走向智能之路的呢?

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上圖是ST的傳感器智慧功能路線圖。最早我們推出基于MLCMachine Learning Core,機(jī)器學(xué)習(xí)核心跟FSM(Finite States Machine,有限狀態(tài)機(jī))的1.0版本的智慧功能 — ST所有帶嵌入式MLC功能的MEMS產(chǎn)品,在產(chǎn)品編號(hào)末尾均帶有X標(biāo)記,方便工程師進(jìn)行識(shí)別。在消費(fèi)級(jí)應(yīng)用上,我們有LSM6DSOX — 針對(duì)手機(jī)穿戴設(shè)備光學(xué)防抖應(yīng)用的器件;LSM6DSRX — 針對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)跟正常現(xiàn)實(shí)無人機(jī)應(yīng)用的器件。工業(yè)級(jí)應(yīng)用上我們有ISM330DHCX以及傾角儀IIS2ICLX。

ST MEMS傳感器內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)核心(MLC)基于決策樹分類器,可以在傳感器中以極低的功耗執(zhí)行程序化決策樹,檢測(cè)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的同時(shí)運(yùn)行不同任務(wù)。具體的機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)過程可以參考之前的推文AI技術(shù)專題之二:機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)過程和MEMS MLCDT0139設(shè)計(jì)建議:決策樹生成》

MLC與FSM有什么差別?

MLC主要用于活動(dòng)跟蹤,即在做一些周期性長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)動(dòng)時(shí),對(duì)活動(dòng)場(chǎng)景進(jìn)行檢測(cè),例如檢測(cè)人是在走路、跑步、騎車還是乘車;FSM則主要針對(duì)短時(shí)間一次性動(dòng)作的手勢(shì)或姿態(tài)識(shí)別。

MLC與FSM兩者的差異包括
1)輸入數(shù)據(jù)源差異 — MLC的輸入數(shù)據(jù)源是非原始數(shù)據(jù),而是基于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記并計(jì)算的特征值。而FSM基于原始的加速度或陀螺儀的樣本數(shù)據(jù)。
2)邏輯方面的差異 — MLC基于機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹的邏輯;而FSM基于閥值/計(jì)時(shí)器的事件觸發(fā)器的邏輯,進(jìn)行判斷和比較。
3)輸出方面的差異 — MLC基于決策樹邏輯進(jìn)行模式匹配,再輸出不同的分類結(jié)果;FSM則是基于命令和條件進(jìn)行判斷,再輸出事件檢測(cè)的結(jié)果。

進(jìn)入MLC和FSM 2.0階段后,以LSM6DSV16X/LSM6DSV16BX/LIS2DUX12為代表的器件引入2.0功能并集成了SFLP低功耗融合算法。

SFLP(Sensor Fusion Low Power)是6軸低功耗傳感器融合的縮寫。ST 6DSV系列IMU中均配置了SFLP功能。


其主要特點(diǎn)包括
1)基于加速度及陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的算法,可以輸出游戲旋轉(zhuǎn)矢量,相當(dāng)于表現(xiàn)在空間姿態(tài)的一個(gè)四元數(shù)。這個(gè)四元數(shù)也可通過一個(gè)算法轉(zhuǎn)換成歐拉角,展現(xiàn)成空間姿態(tài),即從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn)時(shí),在空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡。同時(shí)這個(gè)數(shù)據(jù)還可以保存在FIFO中。
2)可以輸出重力矢量,用來表示重力方向的三維向量。
3)可以提供陀螺儀的bias,相當(dāng)于陀螺儀一個(gè)零偏支持靜態(tài)校準(zhǔn)。同時(shí)也集成動(dòng)態(tài)零偏校準(zhǔn)算法,實(shí)時(shí)計(jì)算陀螺儀的零偏,減少積分誤差。

SFLP低功耗傳感器融合在消費(fèi)電子領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景;例如游戲手柄、賽車、AR/VR/MR的游戲裝備空間姿態(tài)檢測(cè);在可穿戴領(lǐng)域,如手表中的運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)和手勢(shì)識(shí)別、耳機(jī)TWS的3D空間音效,即當(dāng)用戶移動(dòng)頭部時(shí),音頻能夠跟隨頭部運(yùn)動(dòng)播放;在手機(jī)導(dǎo)航和無人機(jī)中,也可以使用SFLP進(jìn)行3D空間姿態(tài)檢測(cè)。畢竟,SFLP具有卓越的性能 — 不僅可以輸出6軸游戲旋轉(zhuǎn)矢量,而且無論靜止精度、低動(dòng)態(tài)精度還是高動(dòng)態(tài)精度都非常高。校準(zhǔn)時(shí)間即達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需要的校準(zhǔn)時(shí)間僅為0.8秒,姿態(tài)穩(wěn)定時(shí)間為0.7秒。功耗方面,在15Hz下僅需3.5μA,120Hz時(shí)功耗也只有28μA。

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為了方便開發(fā)者使用,我們?cè)?/span>GitHub上提供了詳細(xì)的參考代碼。通過參考代碼,開發(fā)者可以了解如何實(shí)現(xiàn)軟件復(fù)位,配置加速度陀螺儀量程和ODR,配置FIFO buffer觸發(fā)中斷,設(shè)置SFLP數(shù)據(jù)保存到FIFO中,配置FIFO模式,設(shè)置FIFO為stream模式,使能sensor及SFLP算,設(shè)置Gbias,陀螺儀零偏動(dòng)態(tài)獲取,提高算法的精準(zhǔn)度等等細(xì)節(jié)。

基于專業(yè)的MEMS評(píng)估母板加上適用于各種工業(yè)級(jí)、消費(fèi)級(jí)、汽車級(jí)傳感器的適配板,然后連接電腦,進(jìn)入U(xiǎn)nico-GUI功能界面,通過搜索選擇傳感器,點(diǎn)擊Fusion功能,然后您就可以看見下面視頻中的茶壺會(huì)跟隨板子的移動(dòng)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)或者說空中姿態(tài)檢測(cè)。

隨著SFLP的功能演示,本次ST MEMS的智能傳感器之路先告一段落。在下篇中,我們將呈現(xiàn)另一條智能路徑 — ISPU。 如果您對(duì)ST智能MEMS系統(tǒng)感興趣,歡迎掃描下方海報(bào)二維碼注冊(cè)參加我們于10月17日在北京舉行的2023 ST傳感器大會(huì),我們將在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行更深入的講解和演示,期待您的加入。

END

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