Hochgenauer 2-Achsen-Neigungsmesser bettet den Kern des maschinellen Lernens ein

Ein neuer hochpräziser, stromsparender 2-Achsen-Digital-Neigungsmesser von STMicroelectronics enthält einen eingebetteten programmierbaren Kern für maschinelles Lernen, um KI-Algorithmen in den Sensor selbst zu integrieren und den Stromverbrauch zu reduzieren und die Datenübertragung in die Cloud zu reduzieren.

Während viele hochgenaue Neigungsmesser einachsige Geräte sind, kann der neue 2-Achsen-Beschleunigungsmesser IIS2ICLX die Neigung in Bezug auf eine horizontale Ebene entlang zweier Achsen (Neigung und Roll) erfassen oder durch Kombination der beiden Achsen die Neigung mit hoher messen und wiederholbare Genauigkeit und Auflösung in Bezug auf eine einzelne Richtung der horizontalen Ebene über einen Bereich von ±180°. Der digitale Ausgang vereinfacht das Systemdesign und reduziert die Stücklistenkosten (BOM) durch Einsparung von externer Digital-Analog-Konvertierung oder -Filterung.

Mit der MEMS-Beschleunigungsmesser-Technologie hat der IIS2ICLX-Neigungsmesser einen wählbaren Skalenendwert von ±0,5/±1/±2/±3g und liefert Ausgänge über einen I ² C- oder SPI-Digitalschnittstelle. Die integrierte Kompensation gewährleistet eine Temperaturstabilität von bis zu 0,075 mg/°C und gewährleistet eine hohe Genauigkeit und Wiederholbarkeit, selbst wenn die Umgebungstemperatur extremen Schwankungen unterliegt. Seine extrem niedrige Rauschdichte von 15 μg/√Hz ermöglicht eine hochauflösende Neigungserkennung sowie die Erkennung von niedrigen, niederfrequenten Vibrationen, wie es bei der Überwachung des strukturellen Zustands erforderlich ist.

Das Sensorelement wird mit einem speziellen Mikrobearbeitungsprozess hergestellt, der von STMicroelectronics entwickelt wurde, um Trägheitssensoren und -aktoren auf Siliziumwafern herzustellen. Die IC-Schnittstelle wird mit einem CMOS-Prozess hergestellt, der ein hohes Maß an Integration ermöglicht, um einen dedizierten Schaltkreis zu entwerfen, der auf die Eigenschaften des Sensorelements besser abgestimmt ist.

Die Kombination aus hoher Stabilität und Wiederholbarkeit, hoher Genauigkeit und hoher Auflösung macht den Neigungsmesser besonders geeignet für industrielle Anwendungen wie Antennenausrichtung und -überwachung, Plattformnivellierung, Gabelstapler und Baumaschinen, Nivellierinstrumente, Geräteinstallation und -überwachung sowie Installation und Sonnennachführung für Sonnenkollektoren sowie Industrie 4.0-Anwendungen wie Roboter und autonome Transportsysteme (AGVs).

Bei der Bauwerkszustandsüberwachung kann die genaue Messung von Neigung und Vibration helfen, die Integrität von Bauwerken wie hohen Türmen und Infrastrukturen wie Brücken oder Tunneln zu beurteilen. Erschwingliche, batteriebetriebene MEMS-Neigungssensoren mit dem IIS2ICLX ermöglichen die Überwachung von viel mehr Strukturen auf Sicherheit, als dies mit früheren, teureren Technologien wirtschaftlich möglich war.

Anschließen externer Sensoren und eines eingebetteten Kerns für maschinelles Lernen
Der IIS2ICLX kann so konfiguriert werden, dass er Interrupt-Signale generiert, die durch benutzerdefinierte Bewegungsmuster aktiviert werden. Externe Sensoren wie Beschleunigungsmesser, Gyroskope und Drucksensoren können über die Sensor-Hub-Funktion daran angeschlossen werden. Diese Daten können als Eingabe von bis zu 16 Programmen in der eingebetteten endlichen Zustandsmaschine verwendet werden, von denen alle 16 unabhängig sind, wobei jedes einen eigenen Speicherbereich hat und unabhängig ausgeführt wird. Ein Interrupt wird generiert, wenn der Endzustand erreicht oder ein bestimmter Befehl ausgeführt wird.

Der Neigungsmesser bettet auch einen dedizierten Kern für die Verarbeitung des maschinellen Lernens ein, der Systemflexibilität bietet, sodass einige Algorithmen, die im Anwendungsprozessor ausgeführt werden, auf den MEMS-Sensor verschoben werden können, was eine Reduzierung des Stromverbrauchs ermöglicht. Die Kernlogik für maschinelles Lernen bietet die Möglichkeit zu erkennen, ob ein Datenmuster (z. B. Bewegung, Druck, Temperatur, magnetische Daten) mit einem benutzerdefinierten Satz von Klassen übereinstimmt. Typische Anwendungsbeispiele können die Erkennung anomaler Vibrationen, komplexe Bewegungs- oder Zustandserkennung und Aktivitätserkennung sein. Der Kern des maschinellen Lernens von IIS2ICLX arbeitet mit Datenmustern, die vom Beschleunigungsmesser stammen, aber es ist auch möglich, externe Sensordaten (von einem Gyroskop oder zusätzlichen externen Neigungs-/Beschleunigungsmessern, Temperatur- oder Drucksensoren) mithilfe der Sensor-Hub-Funktion anzuschließen und zu verarbeiten. Die Ergebnisse der maschinellen Lernverarbeitung stehen in dedizierten Ausgaberegistern zur Verfügung, die jederzeit vom Anwendungsprozessor gelesen werden können.

Um Anwendungen mit dem IIS2ICLX zu entwickeln, bietet ST spezielle Softwarebibliotheken zur Unterstützung der Sensorkalibrierung und Echtzeitberechnung des Neigungswinkels. Diese Softwarebibliotheken sind Teil des X-CUBE-MEMS1-Erweiterungssoftwarepakets für STM32Cube.

Der IIS2ICLX ist in einem Hochleistungs-LGA-Gehäuse mit Keramikkavität von 5 mm x 5 mm x 1,7 mm mit einem Betriebstemperaturbereich von -40°C bis +105°C untergebracht. Es ist ab sofort in Mustermengen erhältlich.