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Oct 12, 2023

STMicro enthüllt 6

Zu den grundlegendsten Trends in der Unterhaltungselektronikbranche gehört heute

Zu den grundlegendsten Trends in der Unterhaltungselektronikbranche gehört heute die Verbreitung von Sensoren. Für Anwendungen wie das Internet der Dinge (IoT), Wearables und AR/VR ist die Sensorik eine Kerntechnologie.

Da immer mehr Sensoren in Geräte integriert werden, stehen Systementwickler vor der Frage, wie sie diese Daten am besten verarbeiten und in ein nützliches Format zusammenführen können. Um dieses Problem anzugehen, hat STMicroelectronics (ST) kürzlich eine neue 6-Achsen-IMU herausgebracht, die eine Reihe integrierter Funktionen wie Sensorfusionsblöcke und Kerne für maschinelles Lernen (ML) umfasst.

In diesem Artikel besprechen wir die Sensorfusion, warum sie eine Herausforderung darstellt und wie das neue Produkt von ST Sensoranwendungen mit geringem Stromverbrauch ermöglichen soll.

Heutzutage basieren viele Geräte auf der gleichzeitigen Eingabe mehrerer unterschiedlicher Sensoren. Stellen Sie sich beispielsweise eine Smartwatch zur Gesundheitsüberwachung vor, die Eingaben von einem Schrittzähler, einer Trägheitsmesseinheit (IMU) und optischen Herzsensoren umfassen kann.

Obwohl all diese verschiedenen Datenquellen ein sehr detailliertes und umfassendes Verständnis der Umgebung ermöglichen, besteht die Herausforderung darin, wie alle diese Daten tatsächlich verarbeitet und aggregiert werden sollen. Dazu setzen diese Geräte auf Sensorfusion.

Bei der Sensorfusion werden Daten mehrerer Sensoren zusammengeführt, um einen einzigen Datenstrom zu erzeugen, der die Unsicherheit verringert und die Zuverlässigkeit verbessert. Obwohl das Konzept einfach ist, ist die Sensorfusion in der Praxis besonders schwierig durchzuführen.

Die Implementierung der Sensorfusion ist oft eine sehr rechenintensive Anwendung, die auf einer Reihe komplexer Algorithmen basiert. Zu den bemerkenswertesten Algorithmen, die bei der Sensorfusion verwendet werden, gehören Algorithmen, die auf dem zentralen Grenzwertsatz (CLT), Bayes'schen Netzen, dem Kalman-Filter und Faltungs-Neuronalen Netzen (CNNs) basieren.

Aufgrund der komplexen und rechenintensiven Natur der Algorithmen bei der Sensorfusion besteht eine große Herausforderung darin, die Sensorfusion in Anwendungen mit extrem geringem Stromverbrauch durchzuführen.

Kürzlich hat STMicroelectronics ein neues Produkt auf den Markt gebracht, von dem sie hoffen, dass es mehr Sensoranwendungen mit geringem Stromverbrauch ermöglichen kann. Bei dem Gerät mit der Bezeichnung LSM6DSV16X handelt es sich um eine 6-Achsen-IMU, die auf einzigartige Weise eine Reihe integrierter Funktionen und Hardwareblöcke umfasst.

Einer dieser Blöcke ist insbesondere der Sensor-Fusion-Low-Power-Block (SFLP), ein eingebetteter Sensorfusionsalgorithmus, der zur Bereitstellung eines 6-Achsen-Spielrotationsvektors (Beschleunigungsmesser und Gyroskop) verwendet wird, der als Quaternion dargestellt wird. Laut ST ermöglicht der SFLP-Block eine Gestenerkennung oder kontinuierliche Verfolgung beim Zeichnen mit nur 15 µA.

Neben dem SFLP-Block verfügt der LSM6DSV16X über einen Dreikern zur Verarbeitung von Beschleunigungs- und Winkelgeschwindigkeitsdaten auf drei separaten Kanälen, von denen jeder über eine eigene dedizierte Konfiguration, Verarbeitung und Filterung verfügt.

Die IMU ist außerdem mit einem dedizierten Kern für maschinelles Lernen (MLC) ausgestattet, der Datenmuster verarbeitet, die vom Beschleunigungsmesser und den Gyrosensoren stammen, und die Möglichkeit bietet, auch eine Verbindung zu externen Sensoren herzustellen. Das Ziel des MLC besteht darin, dem System Flexibilität zu verleihen, indem ein Teil der KI/ML vom Anwendungsprozessor auf den Sensor selbst verlagert wird.

Insgesamt bietet der LSM6DSV16X im Hochleistungsmodus einen Stromverbrauch von nur 0,65 mA und bietet gleichzeitig eine kompakte Grundfläche von 2,5 x 3 x 0,83 mm. Weitere Informationen finden Sie im LSM6DSV16X-Datenblatt.

Da die Sensorik in modernen elektronischen Geräten immer wichtiger wird, ist es von entscheidender Bedeutung, einen Weg zu finden, die Sensorfusion mit möglichst geringem Stromverbrauch durchzuführen. Durch die Integration von Sensorfusion und anderen Verarbeitungsfunktionen in den LSM6DSV16X scheint ST einen spannenden Weg für Sensoranwendungen mit geringem Stromverbrauch zu ebnen.