Învățarea automată ajută la eficientizarea energetică a senzorilor de mișcare

15 NOIEMBRIE 2020

Unitățile de măsurare inerțială cu senzor de accelerație și giroscop au câștigat o acceptare pe scară largă într-o serie de aplicații, precum captarea mișcărilor, determinarea orientării spațiale sau stabilizarea imaginilor și a obiectelor. Pentru a reduce consumul de energie și pentru a îmbunătăți calitatea datelor captate, ST a integrat tehnologii de învățare automată în cel mai recent senzor al său.

Până în prezent, reducerea consumului de putere al unităților de măsurare inerțiale (IMU – Inertial Measurement Units) a fost o dilemă nerezolvată. Se întâmpla acest lucru, deoarece fie trebuiau trimise cantități mari de date (captate) brute – un proces care consumă multă energie – fie era necesară prelucrarea în prealabil a acestor date în microcontrolerul gazdă, o operațiune care nu este mai puțin consumatoare de putere.

Prin lansarea noului senzor MEMS LSM6DSOX din familia iNEMO, ST a “găsit” o soluție elegantă pentru tăierea acestui “nod Gordian”: Aici, un nucleu de învățare automată funcționează cu mașini cu un număr finit de stări (FSM – Finite-State Machine) și clasifică datele de mișcare pe baza modelelor cunoscute de-a lungul unui arborele decizional. Ca urmare, procesorul principal nu mai trebuie să efectueze acest prim nivel de urmărire a activității. Rezultatul? Consumul de putere este redus, în timp ce detecția este îmbunătățită, ceea ce mărește viteza de procesare într-o mulțime de aplicații de monitorizare, de exemplu, fitness, stare de sănătate, detecție cădere sau în aplicații de navigație existente în telefoane inteligente, dispozitive purtabile sau controlere de jocuri.

Logica arborelui decizional pentru procesare rapidă și eficientă

Un arbore de decizie este un instrument care suportă diferențieri matematice. Acesta se compune din mai multe noduri configurabile. La fiecare nod, un parametru statistic este comparat cu o valoare prag, următorul nod fiind selectat pe baza rezultatului anterior. Dacă, în cele din urmă, se ajunge la o frunză – unul dintre ultimele noduri ale unui arbore – arborele de decizie generează un rezultat care poate fi citit de un registru specific.

Cu ajutorul arborelui decizional, senzorul procesează un algoritm inductiv la o fracțiune din consumul normal de putere. Sistemul nu numai că poate detecta mișcări precum mersul pe jos, alergarea, mersul pe bicicletă sau, dimpotrivă, imobilitatea, dar poate chiar să numere flexiile cu gantera pentru dezvoltarea bicepsului, genuflexiunile, flotările și alte mișcări în timpul unui antrenament, de exemplu – totul pe baza modelelor învățate.

Pentru a obține un rezultat extrem de precis, alegerea datelor este esențială: trebuie colectate doar datele care corespund unei anumite clase de mișcări. Deoarece este extrem de complex să descrieți aceste clase, manual, în software, aici sunt folosite instrumente de învățare automată, care simplifică foarte mult programarea. ST folosește instrumentul de învățare automată “Weka” disponibil public și un mediu dedicat de dezvoltare care convertește parametrii dobândiți în registrul ale senzorului. Aceasta înseamnă că dezvoltatorul se poate concentra pur și simplu pe funcționalitate fără a fi nevoie să evalueze mai întâi datele colectate.

LSM6DSOX poate fi configurat pentru a procesa simultan și independent unul de celălalt până la opt arbori de decizie.

Întreruperi programabile

În plus, LSM6DSOX poate emite o întrerupere pentru mișcări specifice, definite de utilizator. În acest scop, mașinile cu număr finit de stări pot fi programate independent pentru tipuri specifice de detectare a mișcării, cum ar fi o privire la un afișaj, o rotire a încheieturii mâinii, o scuturare a mâinii sau ridicarea dispozitivului. Fiecare dintre cele 16 mașini cu număr finit de stări are propria zonă de memorie, care este accesată independent de celelalte. Întreruperea este declanșată odată ce starea de mișcare finală a fost atinsă. Alte funcții configurabile sunt predefinite pentru a declanșa întreruperi pentru căderi libere, detectarea mișcării, orientare 6D/4D, sesizare click și dublu-click.

LSM6DSOX poate fi utilizat și pentru aplicații de control în buclă închisă, de exemplu, pentru stabilizarea controlerelor de mișcare industriale. Cazurile speciale ale acestei aplicații sunt stabilizarea optică și electronică a imaginii (OIS și EIS) în sisteme de camere. Aceste funcții sunt suportate de o ieșire auxiliară suplimentară SPI, care furnizează date fără a le ruta prin registre FIFO, garantând astfel timpi de reacție rapizi într-o anumită perioadă, de exemplu, în stabilizarea optică a imaginii.

Experiență permanentă a utilizatorului, datorată consumului redus de putere

LSM6DSOX este un sistem SiP (System-in-Package), care combină un senzor de accelerație 3D, un giroscop 3D și un CMOS-ASIC de mică putere pentru evaluare într-o capsulă mică din plastic (LGA-14L) Gama de accelerație, de ± 2/4/8/16g și intervalul de viteză unghiulară, de ± 125/250/500/1000/2000 dps, sunt selectabile dinamic. Atunci când este utilizat în modul de înaltă performanță (combo), dispozitivul are consum de putere de doar 0.55 mA. Senzorul de accelerație cu zgomot extrem de redus împreună cu giroscopul combină o experiență de utilizare permanentă cu un consum mic de putere și o precizie de măsurare remarcabilă. Senzorul hub poate fi utilizat și pentru a conecta un senzor extern, de exemplu, un magnetometru.

Datorită acestor caracteristici, LSM6DSOX deschide un spectru larg de aplicații – nu numai pentru detectarea mișcării, ci și pentru gestionarea interfețelor cu utilizatorul, protejarea laptopurilor, detectarea modelelor (tiparelor) de mișcare și vibrații pentru roboți, controlere de mașini și stivuitoare, până la detectarea mișcărilor aeronavelor precum decolări și aterizări.

Autori: Maria Alejandra Salazar Martinez, Product Sales Manager Analog & Sensors la Rutronik
             Werner Neumann, Technical Marketing la STMicroelectronics

 

Rutronik |  https://www.rutronik.com

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile necesare sunt marcate *

  • Folosim datele dumneavoastră cu caracter personal NUMAI pentru a răspunde comentariilor/solicitărilor dumneavoastră.
  • Pentru a primi raspunsuri adecvate solicitărilor dumneavoastră, este posibil să transferăm adresa de email și numele dumneavoastră către autorul articolului.
  • Pentru mai multe informații privind politica noastră de confidențialitate și de prelucrare a datelor cu caracter personal, accesați link-ul Politica de prelucrare a datelor (GDPR) si Cookie-uri.
  • Dacă aveți întrebări sau nelămuriri cu privire la modul în care noi prelucrăm datele dumneavoastră cu caracter personal, puteți contacta responsabilul nostru cu protecția datelor la adresa de email: gdpr@esp2000.ro
  • Abonați-vă la newsletter-ul revistei noastre