Neueste Fortschritte bei MEMS-Sensoren für Wearable-Technologie

MEMS-Sensoren gibt es schon lange, aber Marktanforderungen nach neuen Anwendungen treiben Technologie-Upgrades voran. Aufgrund ihrer geringen Größe, Genauigkeit und Zuverlässigkeit eignen sich MEMS-Sensoren hervorragend für Wearable-Geräte.

Barometrische Drucksensoren sind beispielsweise ideal für die Integration in Uhren, Fitness-Armbänder, Ohrhörer oder Smartphones, um Fitnessparameter zu unterstützen, die erfassen können, ob Sie auf ebener Fläche, einer Steigung oder Treppen laufen. Sie fügen der standardmäßigen zweidimensionalen (X, Y) Navigation eine dritte (Z) Dimension hinzu. Tatsächlich sind einige empfindlich und präzise genug, damit ein Notruf einem Retter signalisieren kann, auf welchem Stockwerk Sie sich in einem Wolkenkratzer befinden. Bosch Sensortec hat nun den robusten barometrischen Drucksensor BMP 384 in den Wearable-Markt eingeführt. Er wurde durch ein gelgefülltes Gehäuse robust gemacht, was eine Innovation für einen barometrischen Drucksensor darstellt. Dies macht ihn beständig gegen Wasser und verschiedene raue Umgebungen. Zudem lässt er sich aufgrund seiner geringen Größe – 2,0 × 2,0 × 1,0 mm – leicht in Smartphones, Wearables und Hearables integrieren.

Bosch hat auch den BHI260AP selbstlernenden KI-Sensor eingeführt, der trainiert werden kann, um individuelle Trainingsroutinen mit verschiedenen Bewegungen zu verfolgen. Und da er ein wasserdichtes Gehäuse hat, kann er auch Bahnen, Schwimmzüge und Pausenzeiten beim Schwimmtraining tracken.

Innenleben eines MEMS-barometrischen Drucksensors

Der Mechanismus der Bosch BMP-Serie von Drucksensoren ist eine 10- bis 20-Mikrometer dicke Membran in einem Silizium-Die. In der Membran befinden sich vier piezoresistive Elemente, sodass sich bei Biegung durch Druck der Widerstand der Piezowiderstände ändert und den Ausgang einer Wheatstone-Brücke variiert, wodurch das Drucksignal erzeugt wird.

Dies ist eine bewährte Technologie, die seit über 20 Jahren im Automobilmarkt eingesetzt wird und sich auch unter rauen Bedingungen als sehr stabil erwiesen hat. Sie tritt nun mit einer erfolgreichen Erfolgsbilanz in die Consumer-Electronics-Industrie ein. Unser neuester Markteintritt ist das Modell BMP384, das nicht nur robust, sondern dank seines gelgefüllten Gehäuses auch medienbeständig ist.

Genauigkeit

Relative Genauigkeit ist eine Funktion der Steigung der Ausgabekurve; sie beschreibt die Genauigkeit von Höhenänderungen, nicht eines absoluten Werts. Für den Hochleistungs-Sensor Bosch BMP 390 beträgt sie ±0,03 hPa, was ±25 cm entspricht.

Absolute Genauigkeit misst den maximalen Fehler bei der Anzeige des exakten Drucks. Für den Hochleistungs-BMP390 beträgt sie ±0,50 hPa. Weitere für die absolute Genauigkeit relevante Spezifikationen umfassen RMS-Rauschen: ±0,02 hPa; Temperaturkoeffizient des Offsets: (25 °C – 40 °C, bei 900 hPa); 12-Monats-Stabilität: ±0,16 hPa; und Lotdrift: <±0,8 hPa.

(Lotdrift, obwohl oft nicht erwähnt, kann ein signifikanter Faktor sein. Beim Löten eines Geräts auf eine Leiterplatte entsteht ein Temperaturgradient, der mechanische Spannungen, einschließlich Biegung, verursachen kann. Diese Art von Spannung am MEMS-Sensor kann Änderungen im elektrischen Ausgang bewirken.)

Navigation

MEMS-barometrische Drucksensoren können für verschiedene Anwendungen optimiert werden. Beispielsweise verfügt der BMP390, der für präzise Höhenmessung konzipiert ist, über eine ausreichende Auflösung, um Höhenänderungen von weniger als 10 cm zu messen. Mit einem Gehäuse von 2 mm × 2 mm × 0,75 mm lässt er sich leicht in ein Smartphone oder eine Uhr integrieren. Bosch hat in Zusammenarbeit mit NextNav LLC (Sunnyvale, CA) ein Indoor-Navigationssystem entwickelt, das den BMP390 für die Indoor-Z-Achsen-Komponente der dreidimensionalen Ortung und Positionierung nutzt – gut genug für erweiterte Notrufe (E911).

Bei einem Notruf ist absolute Genauigkeit entscheidend. Angenommen, Sie wohnen in einer Wohnung im 14. Stock – damit Ersthelfer Sie schnell finden, müssen die Z-Achsen-Informationen sowie X und Y präzise und genau sein.

Um die genauesten absoluten Messwerte zu erzielen, müsste man mit einer Kalibrierung beginnen, die die Höhe Ihres Standorts berücksichtigt, z. B. ob Sie am Meer oder auf einem Berggipfel sind. Dann gibt es mehrere zusätzliche Faktoren, die die absolute Genauigkeit des Drucksensors beeinflussen können. Beispielsweise variiert die Korrelation zwischen Druck und Höhe, wenn sich der äußere barometrische Druck ändert. Dies ist für schnelle Höhenänderungen allgemein nicht signifikant, aber wenn Ihr Telefon mit seinem eingebetteten Sensor 10 Stunden an einem bestimmten Ort verbleibt, wird sich der Umgebungsdruck in diesem Zeitraum wahrscheinlich ändern. Daher ist es notwendig, ein externes Korrektursignal einzuspeisen. Dies kann durch Sensorfusion erreicht werden, indem Informationen von verschiedenen Sensortypen wie Trägheits- und Magnetfeldsensoren kombiniert werden.

Fitness – Druckmessung

Für das Tracking von Trainingsroutinen reicht relative Genauigkeit – Sie interessieren sich nur für die Höhenänderung, nicht den Absolutwert. Umgebungsfaktoren sind jedoch für Fitness-Tracker signifikant, besonders für Wearables wie Smartwatches, insbesondere wenn Sie Schwimmen tracken möchten.

Der gelgefüllte BMP384 kann für Fitness-Tracking eingesetzt werden, besonders bei Höhenänderungen oder Fitness in rauen Umgebungen wie Wasser.

Damit der Sensor in rauen Umgebungen funktionieren kann, müssen der Sensormechanismus sowie der eingebettete ASIC isoliert werden. Im BMP384 geschieht 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 den Druck zur Membran übertragen, ohne deren Biegung zu blockieren. Es muss Wärme gut genug leiten, damit der Sensor über einen weiten Temperaturbereich funktioniert, und schließlich darf es über die Lebensdauer des Sensors nicht versteifen.

Fitness – Künstliche Intelligenz

Der BHI260AP MEMS-Sensor, den Bosch auf der CES 2021 vorstellte, ist für die Integration in Handgelenk-Wearables wie Smartwatches und Fitness-Armbänder oder Hearables konzipiert. Er enthält nicht nur eine 6-Freiheitsgrad-IMU mit einem 16-Bit-3-Achsen-Beschleunigungssensor und einem 16-Bit-3-Achsen-Gyroskop, sondern auch einen 32-Bit-kundenprogrammierbaren Mikrocontroller. Diese Kombination aus Hardware und integrierter selbstlernender KI-Software unterstützt ein sehr anspruchsvolles Fitness-Gerät.

Schwimmen.

Bosch Sensortec hat Schwimm-Tracker-Software für den BHI260AP entwickelt. Mithilfe von Echtzeit-Sensordaten der IMU und des Gleitkomma-Mikrocontrollers kann sie sowohl Rohsensordaten als auch KI-Funktionen bereitstellen, die relevante Ergebnisse für die direkte Nutzung durch einen Applikationsprozessor generieren. Der eingebaute Bewegungssensor erkennt automatisch, wann der Benutzer zu schwimmen beginnt, ohne dass der Schwimmer eine Aktion ausführen muss. Er klassifiziert dann den Schwimmstil aus vier Kategorien – Rückenschwimmen, Freistil, Schmetterling und Brustschwimmen – und zeichnet die Anzahl der Züge, Bahnen und Pausen zwischen den Bahnen auf.

Heimtraining.

Dieser „intelligente“ Sensor kann als persönlicher Assistent für Ihr Heimtraining trainiert werden – er kann die Details Ihrer persönlichen Trainingsroutine erkennen und verfolgen. Obwohl er mit 15 vorprogrammierten Fitnessaktivitäten kommt, können zusätzliche Aktivitäten hochgeladen werden.

Der Sensor ist intelligent genug, neue Übungen zu erkennen und sich an Ihr spezifisches Training anzupassen. Durch Lernen aus Ihrem Verhalten kann er Hunderte verschiedener Bewegungen und Muster erkennen, nicht nur die vom Gerätehersteller vorprogrammierten.

Für jede Übung erhalten Sie detailliertes und sofortiges Feedback, z. B.: Aktivitätstyp, benötigte Zeit, Anzahl der Sätze und Wiederholungen. Dies wird in spezifische Informationen über Intensität und Frequenz der Übungen umgewandelt. Wenn Benutzer einem vordefinierten Trainingsplan folgen, können sie darüber informiert werden, wie nah sie ihren persönlichen Zielen wie Gewichtsverlust, Straffung oder Fitnesslevel sind.

Bei hochintensiven Workouts, bei denen der Benutzer schnell zwischen verschiedenen Aktivitäten wechselt, z. B. 20 bis 30 Sekunden Training gefolgt von 20 bis 30 Sekunden Pause, kann das KI-Tracking-Gerät jeden neuen Übungswechsel automatisch und zuverlässig erkennen.

Edge Processing.

Es gibt mehrere Vorteile, die Datenverarbeitung im Sensor einzubetten, anstatt Rohdaten an einen zentralen Prozessor, vielleicht in der Cloud, zu senden. Erstens erfordert die Übertragung großer Datenmengen viel mehr Energie als ein Signal, das die Daten bereits zur Berechnung einer signifikanten Ausgabemeldung genutzt hat. Energie kann auch reduziert werden, wenn der lokale Prozessor Daten aggregiert und nur in festen Intervallen statt kontinuierlich überträgt. Dies ist besonders wichtig für die Maximierung der Batterielebensdauer. Es gibt auch die Frage der Privatsphäre: Heimanwender, aber besonders Profisportler, möchten nicht, dass andere Zugriff auf ihre Daten haben. Und bei schnellen Bewegungen möchten Sie nicht die Latenz, die durch das Senden von Daten anstatt der Verarbeitung direkt am Sensor entsteht.

Zusammenfassung

Die Entwicklung immer raffinierterer MEMS-Sensoren ermöglicht Wearable-Anwendungen, die nur durch die Vorstellungskraft der Designer begrenzt sind. Zwei Beispiele für Schlüsselfortschritte sind der Bosch BMP384 gelgefüllte barometrische Drucksensor, der hochbeständig gegen Flüssigkeiten ist, und der BHI260AP, der eine IMU und einen Edge-Prozessor für KI-Anwendungen enthält.

Dieser Artikel wurde von Dr. Stefan Finkbeiner, CEO, Bosch Sensortec (Reutlingen, Deutschland) verfasst. Für weitere Informationen kontaktieren Sie Constantin Schmauder unter dieser E-Mail-Adresse (JavaScript erforderlich); oder besuchen Sie hier.