Neuerungen bei MEMS-Sensoren für Wearables

MEMS-Sensoren gibt es schon seit langem, aber Anfragen des Marktes nach neuen Anwendungen treiben Upgrades in der Technologie voran. Aufgrund ihrer geringen Größe, ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit eignen sich MEMS-Sensoren gut für tragbare Geräte.

Luftdrucksensoren eignen sich beispielsweise ideal zum Einbetten in Uhren, Fitnessarmbänder, Kopfhörer oder Smartphones, um Fitnessparameter zu unterstützen, die erkennen können, ob Sie auf einer ebenen Fläche, einer Steigung oder einer Treppe gehen. Sie fügen standardmäßigen zweidimensionalen (X, Y) Navigationsgeräten eine dritte (Z) Dimension hinzu. Tatsächlich sind einige empfindlich und genau genug, damit ein Notruf einem Retter signalisieren kann, auf welcher Etage Sie sich in einem Wolkenkratzer befinden. Bosch Sensortec hat jetzt den robusten barometrischen Drucksensor BMP 384 in den Wearables-Markt eingeführt. Er wurde mit einem gelgefüllten Gehäuse robuster gemacht, was eine Innovation für einen barometrischen Drucksensor darstellt. Dadurch ist es beständig gegen Wasser und verschiedene raue Umgebungen. Darüber hinaus ist es aufgrund seiner geringen Größe – 2,0 × 2,0 × 1,0 mm – einfach in Smartphones, Wearables und Hearables zu integrieren.

Bosch hat auch den selbstlernenden KI-Sensor BHI260AP vorgestellt, dem beigebracht werden kann, individuelle Trainingsroutinen mit einer Vielzahl unterschiedlicher Bewegungen zu verfolgen. Und da es ein wasserfestes Gehäuse hat, kann es auch Runden, Züge und Ruhezeiten für ein Schwimmtraining aufzeichnen.

Im Inneren eines MEMS-Luftdrucksensors

Der Mechanismus der Drucksensoren der BMP-Serie von Bosch ist eine 10 bis 20 Mikrometer dicke Membran in einem Siliziumchip. Es gibt vier piezoresistive Elemente in der Membran, so dass, wenn sie sich als Reaktion auf Druck biegt, die Widerstandsänderung der Piezowiderstände den Ausgang einer Wheatstone-Brücke verändert, wodurch das Drucksignal erzeugt wird.

Dies ist eine bewährte Technologie, die seit mehr als 20 Jahren auf dem Automobilmarkt eingesetzt wird und sich auch unter rauen Bedingungen als recht stabil erwiesen hat. Es tritt nun mit einer erfolgreichen Erfolgsbilanz in die Unterhaltungselektronikbranche ein. Unser neuster Einstieg in diesen Markt ist das Modell BMP384, das nicht nur robust, sondern durch seine gelgefüllte Verpackung auch medienbeständig ist

Genauigkeit

Relative Genauigkeit eine Funktion der Steigung der Ausgangskurve ist; es ist eher die Genauigkeit von Höhenänderungen als ein absoluter Messwert. Beim leistungsstarken Bosch BMP 390 beträgt sie +/- 0,03 hPa., was +/- 25 cm entspricht.

Absolute Genauigkeit ist ein Maß für den maximalen Fehler beim Ablesen des genauen Drucks. Beim Hochleistungs-BMP390 sind es +/- 0,50 hPa. Weitere für die absolute Genauigkeit relevante Spezifikationen sind RMS-Rauschen:+/- 0,02 hPa; Offset des Temperaturkoeffizienten:(25 °C – 40 °C, bei 900 Pa); 12 Monate Stabilität:+/- 0,16 hPa; und Lotdrift:<+/- 0,8 hPa.

(Lötdrift kann, obwohl nicht oft erwähnt, ein wesentlicher Faktor sein. Wenn Sie ein Gerät auf eine Leiterplatte löten, erzeugen Sie einen Temperaturgradienten, der eine mechanische Belastung, einschließlich Biegung, verursachen kann. Diese Art von Belastung kann den MEMS-Sensor beeinträchtigen Änderungen in der elektrischen Leistung verursachen.)

Navigation

MEMS-Luftdrucksensoren können für verschiedene Anwendungen optimiert werden. Beispielsweise hat das BMP390, das für genaue Höhenmessungen ausgelegt ist, eine ausreichend gute Auflösung, um Höhenänderungen von weniger als 10 cm zu messen. Mit einer Gehäusegröße von 2 mm × 2 mm × 0,75 mm lässt es sich problemlos in ein Smartphone oder eine Uhr integrieren. Bosch hat in Zusammenarbeit mit NextNav LLC (Sunnyvale, CA) ein Indoor-Navigationssystem entwickelt, das den BMP390 verwendet, um die Indoor-Z-Achsen-Ortungskomponente für die dreidimensionale Ortung und Positionierung bereitzustellen, die gut genug ist, um für erweiterte Notrufe verwendet zu werden ( E911).

Bei einem Notruf ist absolute Genauigkeit entscheidend. Nehmen wir an, Sie wohnen in einer Wohnung im 14. Stock. Damit Ersthelfer Sie schnell finden können, müssen die Z-Achsen-Informationen sowie die X- und Y-Informationen alle präzise und genau sein.

Um die genauesten absoluten Messwerte zu erhalten, müssten Sie mit einer Kalibrierung beginnen, die die Höhe Ihres Standorts berücksichtigt, z. B. ob Sie sich an der Küste oder auf einem Berggipfel befinden. Dann gibt es mehrere zusätzliche Faktoren, die die absolute Genauigkeit des Drucksensors beeinflussen können. Beispielsweise ändert sich die Korrelation zwischen Druck und Höhe, wenn sich der äußere barometrische Druck ändert. Dies ist im Allgemeinen bei schnellen Höhenänderungen nicht von Bedeutung, aber wenn sich Ihr Telefon mit seinem eingebetteten Sensor beispielsweise 10 Stunden lang an einem bestimmten Ort befindet, wird sich der Umgebungsdruck wahrscheinlich in diesem Zeitraum ändern. Das heißt, es ist notwendig, ein externes Korrektursignal einzubringen. Dies kann durch Sensorfusion erreicht werden, indem Informationen von mehreren verschiedenen Arten von Sensoren kombiniert werden, z. B. Trägheits- und Magnetsensoren.

Fitness – Druckmessung

Für die Verfolgung von Trainingsroutinen ist die relative Genauigkeit in Ordnung – Sie interessieren sich nur für die Höhenänderung, nicht für den absoluten Wert. Umweltfaktoren sind jedoch für Fitness-Tracker von Bedeutung, insbesondere für Wearables wie Smartwatches, insbesondere wenn Sie das Schwimmen verfolgen möchten.

Der mit Gel gefüllte BMP384 kann für Fitness-Tracking verwendet werden, insbesondere wenn es um Höhenänderungen oder Fitness in rauen Umgebungen wie Wasser geht.

Damit der Sensor in rauen Umgebungen funktioniert, müssen sowohl der Sensormechanismus als auch der eingebettete ASIC isoliert werden. Beim BMP 384 erfolgt dies durch Auftragen einer Gelschicht zwischen Membran und Gehäuse. Es erfordert spezielles Know-how, ein Gel mit den richtigen mechanischen und thermischen Eigenschaften herzustellen und aufzutragen. Das Gel muss Druck auf die Membran übertragen, darf sie aber nicht daran hindern, sich zu biegen. Außerdem muss es Wärme gut genug leiten, damit der Sensor über einen weiten Temperaturbereich funktioniert, und schließlich darf es sich über die Lebensdauer des Sensors nicht versteifen.

Fitness – Künstliche Intelligenz

Der MEMS-Sensor BHI260AP, ​​der von Bosch auf der CES 2021 vorgestellt wurde, ist für die Integration in Handgelenk-Wearables wie Smartwatches und Fitnessarmbänder konzipiert; oder Hörbares. Es enthält nicht nur eine IMU mit sechs Freiheitsgraden mit einem 16-Bit-3-Achsen-Beschleunigungsmesser und einem 16-Bit-3-Achsen-Gyroskop, sondern auch einen kundenprogrammierbaren 32-Bit-Mikrocontroller. Diese Kombination aus Hardware und enthaltener selbstlernender KI-Software unterstützt ein sehr ausgeklügeltes Fitnessgerät.

Schwimmen. Bosch Sensortec hat eine Schwimmtracker-Software für das BHI260AP entwickelt. Unter Verwendung von Echtzeit-Sensordaten von der IMU und dem Gleitkomma-Mikrocontroller kann es sowohl rohe Sensordaten liefern als auch KI-Funktionen ausführen, die relevante Ergebnisse zur direkten Verwendung durch einen Anwendungsprozessor generieren. Der eingebaute Bewegungssensor stellt fest, wann der Benutzer mit dem Schwimmen begonnen hat, ohne dass der Schwimmer etwas unternehmen muss. Es klassifiziert dann die Schlagart aus vier möglichen Kategorien – Rückenschwimmen, Freistil, Schmetterling und Brustschwimmen – und zeichnet die Anzahl der Züge, Runden und etwaige Pausen zwischen den Runden auf.

Heimtraining. Dieser „intelligente“ Sensor kann zu einem persönlichen Assistenten für Ihr Heimtraining trainiert werden — Er kann die Details Ihrer persönlichen Trainingsroutine erkennen und verfolgen. Obwohl es 15 vorprogrammierte Fitnessaktivitäten enthält, können zusätzliche Aktivitäten hochgeladen werden.

Der Sensor ist intelligent genug, um neue Übungen zu erkennen und sich an Ihr eigenes spezifisches Training anzupassen. Indem es aus Ihrem Verhalten lernt, kann es Hunderte von verschiedenen Bewegungen und Mustern erkennen, nicht nur die, die der Gerätehersteller vorprogrammiert hat.

Für jede Übung können Sie detailliertes und sofortiges Feedback erhalten, zum Beispiel:die Art der Aktivität, die benötigte Zeit und die Anzahl der Sätze und Wiederholungen, die durchgeführt werden müssen. Diese werden dann in konkrete Informationen über die Intensität und Häufigkeit der Übungen umgewandelt. Wenn Benutzer einem vordefinierten Trainingsplan folgen, können sie darüber informiert werden, wie nahe sie dem Erreichen ihrer persönlichen Ziele wie Gewichtsverlust, Straffung oder Fitnessniveau sind.

Für hochintensive Workouts, bei denen der Benutzer schnell zwischen verschiedenen Aktivitäten wechselt, z. B. 20 bis 30 Sekunden lang trainieren, gefolgt von 20 bis 30 Sekunden Pause. Das KI-Tracking-Gerät kann automatisch und zuverlässig jede neue Übung beim Übergang von einer zur anderen erkennen.

Edge-Verarbeitung. Es gibt mehrere Vorteile, wenn die Datenverarbeitung in den Sensor eingebettet ist, anstatt Rohdaten an einen zentralen Prozessor, vielleicht in der Cloud, zu übertragen. Erstens braucht es viel mehr Energie, um große Datenmengen zu übertragen, als ein Signal, das die Daten bereits verwendet hat, um eine signifikante Ausgangsnachricht zu berechnen. Die Leistung kann auch reduziert werden, wenn der lokale Prozessor Daten aggregieren und sie nur in festen Intervallen statt kontinuierlich übertragen kann. Dies ist besonders wichtig, um die Batterielebensdauer zu maximieren. Hinzu kommt die Frage der Privatsphäre:Heimanwender, aber insbesondere Profisportler, möchten nicht, dass andere Zugriff auf ihre Aufzeichnungen haben. Und bei schnellen Bewegungen möchten Sie nicht die Latenz, die durch das Senden von Daten an einen anderen Ort verursacht wird, anstatt sie direkt am Sensor zu verarbeiten.

Zusammenfassend

Die Entwicklung immer ausgefeilterer MEMS-Sensoren ermöglicht Anwendungen für Wearables, die nur durch die Vorstellungskraft von Designern begrenzt sind. Zwei Beispiele für wichtige Fortschritte zu diesem Zeitpunkt sind der mit Gel gefüllte barometrische Drucksensor BMP384 von Bosch, der sehr widerstandsfähig gegen Flüssigkeiten ist, und der BHI260AP, ​​der eine IMU und einen Edge-Prozessor für Anwendungen mit künstlicher Intelligenz umfasst.

Dieser Artikel wurde von Dr. Stefan Finkbeiner, CEO, Bosch Sensortec (Reutlingen, Deutschland) verfasst. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Constantin Schmauder unter Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! JavaScript muss aktiviert werden, damit sie angezeigt werden kann.; oder besuchen Sie hier .