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Oct 12, 2023

STMicro presenta 6

Entre las tendencias más fundamentales en la industria de la electrónica de consumo actual se encuentra

Entre las tendencias más fundamentales en la industria de la electrónica de consumo actual se encuentra la proliferación de sensores. Para aplicaciones como Internet de las cosas (IoT), dispositivos portátiles y AR/VR, la detección ha sido una tecnología central.

A medida que los dispositivos se integran con más y más sensores, los desarrolladores de sistemas se enfrentan a la mejor manera de manejar y fusionar esos datos en un formato útil. Para abordar este problema, STMicroelectronics (ST) lanzó recientemente una nueva IMU de 6 ejes que incluye una serie de funciones integradas, como bloques de fusión de sensores y núcleos de aprendizaje automático (ML).

En este artículo, analizaremos la fusión de sensores, por qué es un desafío y cómo el nuevo producto de ST espera permitir aplicaciones de detección de baja potencia.

Hoy en día, muchos dispositivos funcionan en función de la entrada simultánea de una serie de sensores dispares. Por ejemplo, considere un reloj inteligente de seguimiento de la salud que puede incluir la entrada de un podómetro, una unidad de medición inercial (IMU) y sensores cardíacos ópticos.

Si bien tener todas estas fuentes de datos diferentes permite una comprensión muy detallada y completa del entorno, el desafío surge en cómo manejar y agregar realmente todos estos datos. Para hacer esto, estos dispositivos se basan en la fusión de sensores.

La fusión de sensores es el proceso de combinar datos de múltiples sensores para producir un único flujo de datos que reduce la incertidumbre y mejora la confiabilidad. Si bien es un concepto simple, la fusión de sensores es particularmente difícil de realizar en la práctica.

La implementación de la fusión de sensores suele ser una aplicación muy intensiva en computación que se basa en una serie de algoritmos complejos. Algunos de los algoritmos más notables utilizados en la fusión de sensores incluyen algoritmos basados ​​en el teorema del límite central (CLT), redes bayesianas, el filtro de Kalman y redes neuronales convolucionales (CNN).

Debido a la naturaleza compleja y de uso intensivo de cómputo de los algoritmos en la fusión de sensores, un desafío importante es cómo realizar la fusión de sensores en aplicaciones de potencia ultrabaja.

Recientemente, STMicroelectronics lanzó un nuevo producto que esperan pueda habilitar más aplicaciones de detección de bajo consumo. Apodado LSM6DSV16X, el dispositivo es una IMU de 6 ejes que incluye de forma única una serie de funciones integradas y bloques de hardware.

En particular, uno de estos bloques es el bloque de fusión de sensores de baja potencia (SFLP), que es un algoritmo de fusión de sensores incorporado que se utiliza para proporcionar un vector de rotación de juego de 6 ejes (acelerómetro y giroscopio) representado como un cuaternión. Según ST, el bloque SFLP permite el reconocimiento de gestos o el seguimiento continuo mientras dibuja tan solo 15 µA.

Junto con el bloque SFLP, el LSM6DSV16X incluye un núcleo triple para procesar datos de velocidad angular y aceleración en tres canales separados, cada uno con su propia configuración, procesamiento y filtrado dedicados.

La IMU también viene integrada con un núcleo de aprendizaje automático (MLC) dedicado que funciona con patrones de datos provenientes del acelerómetro y los sensores giroscópicos, con la capacidad de conectarse también a sensores externos. El objetivo del MLC es proporcionar flexibilidad al sistema mediante la descarga de AI/ML del procesador de la aplicación al sensor mismo.

En conjunto, el LSM6DSV16X ofrece un consumo de energía tan bajo como 0,65 mA en el modo de alto rendimiento y también ofrece un tamaño compacto de 2,5 × 3 × 0,83 mm. Hay más información disponible en la hoja de datos LSM6DSV16X.

A medida que la detección se vuelve más importante en los dispositivos electrónicos modernos, es fundamental encontrar una manera de realizar la fusión de sensores con el menor gasto de energía posible. Al incorporar la fusión de sensores y otras funciones de procesamiento en el LSM6DSV16X, ST parece estar allanando un camino emocionante para las aplicaciones de detección de baja potencia.