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Oct 12, 2023

STMicro が 6 を発表

Una delle tendenze più fondamentali nell’odierno settore dell’elettronica di consumo è:

今日の家庭用電化製品業界における最も基本的なトレンドの 1 つは、センサーの急増です。 モノのインターネット (IoT)、ウェアラブル、AR/VR などのアプリケーションにとって、センシングは中核テクノロジーとなっています。

デバイスに組み込まれるセンサーの数が増えるにつれ、システム開発者は、そのデータをどのように最適に処理し、有用な形式に融合するかという課題に直面しています。 この問題に対処するために、STMicroelectronics (ST) は最近、センサー フュージョン ブロックや機械学習 (ML) コアなどの多数の統合機能を含む新しい 6 軸 IMU をリリースしました。

この記事では、センサー フュージョン、それが課題である理由、および ST の新製品がどのように低消費電力センシング アプリケーションを可能にするかについて説明します。

今日、多くのデバイスは、多数の異種センサーからの同時入力に基づいて動作します。 たとえば、歩数計、慣性測定ユニット (IMU)、光学式心臓センサーからの入力を含む健康追跡スマートウォッチを考えてみましょう。

これらのさまざまなデータ ソースをすべて使用することで、環境を詳細かつ包括的に理解できるようになりますが、このデータすべてを実際にどのように処理して集約するかという課題が生じます。 これを実現するために、これらのデバイスはセンサー フュージョンに依存しています。

センサー フュージョンは、不確実性を低減し信頼性を向上させる単一のデータ ストリームを生成するために、複数のセンサーからのデータを結合するプロセスです。 センサーフュージョンは概念としては単純ですが、実際に実行するのは特に困難です。

センサー フュージョンの実装は、多くの複雑なアルゴリズムに依存する、非常に計算量の多いアプリケーションとなることがよくあります。 センサー フュージョンで使用される最も注目すべきアルゴリズムには、中心極限定理 (CLT)、ベイジアン ネットワーク、カルマン フィルター、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づくアルゴリズムが含まれます。

センサー フュージョンのアルゴリズムは複雑で計算量が多いため、超低電力アプリケーションでセンサー フュージョンを実行する方法が大きな課題となります。

最近、STMicroelectronics は、より多くの低電力センシング アプリケーションを可能にする新製品をリリースしました。 LSM6DSV16X と呼ばれるこのデバイスは、多数の統合機能とハードウェア ブロックを独自に備えた 6 軸 IMU です。

特に、これらのブロックの 1 つは、センサー フュージョン低電力 (SFLP) ブロックです。これは、四元数として表される 6 軸 (加速度センサーとジャイロスコープ) ゲーム回転ベクトルを提供するために使用される組み込みセンサー フュージョン アルゴリズムです。 ST によれば、SFLP ブロックにより、わずか 15 µA の電流を流しながらジェスチャ認識や継続的な追跡が可能になります。

SFLP ブロックに加えて、LSM6DSV16X には、3 つの個別のチャネルで加速度および角速度データを処理するためのトリプル コアが含まれており、それぞれに独自の専用構成、処理、フィルタリングが含まれています。

IMU には、加速度センサーとジャイロ センサーからのデータ パターンを処理する専用の機械学習コア (MLC) も組み込まれており、外部センサーにも接続できます。 MLC の目標は、一部の AI/ML をアプリケーション プロセッサからセンサー自体にオフロードすることで、システムに柔軟性を提供することです。

全体として、LSM6DSV16X は、高性能モードで 0.65 mA という低い消費電力を実現しながら、2.5 × 3 × 0.83 mm というコンパクトな設置面積も実現します。 詳細については、LSM6DSV16X データシートを参照してください。

現代の電子機器ではセンシングの重要性が高まっているため、消費電力を最小限に抑えてセンサー フュージョンを実行する方法を見つけることが重要です。 STは、LSM6DSV16Xにセンサー・フュージョンおよびその他の処理機能を組み込むことで、低電力センシング・アプリケーションに向けたエキサイティングな道を切り開いているようです。