STMicro推出具有嵌入式传感器融合和人工智能的6轴IMU

当今消费电子行业最基本的趋势之一是传感器的激增。对于物联网（IoT）、可穿戴设备和AR/VR等应用，传感一直是一项核心技术。

随着设备嵌入越来越多的传感器，系统开发人员面临着如何最好地处理数据并将其融合为有用的格式的问题。为了解决这个问题，意法半导体（ST）最近发布了一款新的6轴IMU，它包括许多集成功能，如传感器融合块和机器学习（ML）核心。

 

LSM6DSV16X是一款嵌入传感器融合功能的6轴IMU。图像由STMicroelectronics提供

 

在本文中，我们将讨论传感器融合，为什么这是一个挑战，以及ST的新产品希望如何实现低功耗传感应用。

 

传感器融合

如今，许多设备基于来自多个不同传感器的同时输入进行操作。例如，考虑一款健康跟踪智能手表，它可以包括来自计步器、惯性测量单元（IMU）和光学心脏传感器的输入。

虽然拥有所有这些不同的数据源可以对环境进行高度详细和全面的了解，但如何实际处理和汇总所有这些数据是一个挑战。为了做到这一点，这些设备依赖于传感器融合。
 

表示传感器融合的框图。图片由Tzafestas和合著者提供

 

传感器融合是将来自多个传感器的数据合并，以产生单一的数据流，从而减少不确定性并提高可靠性。虽然传感器融合在概念上很简单，但在实践中尤其难以实现。

实现传感器融合通常是一个计算密集型应用程序，它依赖于许多复杂的算法。传感器融合中使用的一些最著名的算法包括基于中心极限定理（CLT）、贝叶斯网络、卡尔曼滤波器和卷积神经网络（CNNs）的算法。

由于传感器融合算法的复杂性和计算密集性，如何在超低功耗应用中进行传感器融合是一个主要挑战。

 

ST的LSM6DSV16X，带传感器融合的6轴IMU

最近，意法半导体发布了一款新产品，他们希望该产品能够实现更多低功耗传感应用。该设备被称为LSM6DSV16X，是一个6轴IMU，独特地包括许多集成功能和硬件块。

值得注意的是，这些块之一是传感器融合低功耗（SFLP）块，它是一种嵌入式传感器融合算法，用于提供用四元数表示的6轴（加速度计和陀螺仪）游戏旋转矢量。根据ST的说法，SFLP块可以实现手势识别或连续跟踪，同时只绘制15µA。

 

LSM6DSV16X中滤波器的框图。图像由STMicroelectronics提供。（点击图片放大）

 

与SFLP块一起，LSM6DSV16X包括一个三核，用于处理三个独立通道上的加速度和角速率数据，每个通道都包括自己的专用配置、处理和滤波。

IMU还嵌入了一个专用的机器学习核心（MLC），该核心处理来自加速度计和陀螺仪传感器的数据模式，并能够连接到外部传感器。MLC的目标是通过将一些AI/ML从应用处理器卸载到传感器本身，为系统提供灵活性。

总之，LSM6DSV16X在高性能模式下的功耗低至0.65毫安，同时还提供了2.5×3×0.83毫米的紧凑型占地面积。更多信息请参阅LSM6DSV16X数据表。

 

启用低功率感应

随着传感在现代电子设备中变得越来越重要，找到一种以尽可能低的功耗进行传感器融合的方法至关重要。通过在LSM6DSV16X中嵌入传感器融合和其他处理功能，ST似乎为低功耗传感应用铺平了一条令人兴奋的道路。