관성 센서로 추적의 정확성 향상

STMicroelectronics는 LSM6DSOX iNEMO 모션 센서에 기계 학습 코어를 통합하여 스마트 폰, 웨어러블 및 게임 컨트롤러의 활동 추적을 향상시켰습니다. 이를 통해 회사의 관성 센서가 메인 프로세서에서 활동 추적의 첫 단계를 벗어나 배터리 런타임을 사용하지 않고 "항상 켜져있는"사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

기계 학습은 동작 추적을 향상시키기 위해 동작 데이터를 분류하며 피트니스 로깅, 웰빙 모니터링, 개인 내비게이션 및 낙하 감지와 같은 동작 기반 응용 프로그램에 사용되고 있습니다.

LSM6DSOX의 차원 MEMS 가속도계와 3D MEMS 자이로 스코프를 포함하는 모션 센서는 현재 전지의 부하를 최소화하도록 단지 0.55 mA를 소비하면서 복잡한 움직임을 추적하기 위해 기계 학습 코어를 사용합니다. 기계 학습 코어는 모션 패턴 인식 또는 진동 감지를 처리하기 위해 센서의 유한 상태 머신 로직과 함께 작동합니다.

개발자는 오픈 소스 PC 기반 응용 프로그램 인 Weka를 사용하여 의사 결정 트리 기반 분류의 핵심을 교육 할 수 있습니다. 다음으로 가속, 속도 및 자기 각과 같은 샘플 데이터로부터 설정 및 제한을 생성하여 감지 할 움직임 유형을 특성화 할 수 있습니다.

ST의 모션 센서는 기존의 센서보다 더 많은 내부 메모리를 가지고 있으며, 기계 학습 코어가 추가되어 자유 낙하, 깨우기, 6D / 4D 방향, 클릭 및 두 번 클릭 인터럽트를 지원할 수 있습니다. 이는 개발자가 활동 추적 외에도 다양한 응용 프로그램을 만들 수있게합니다.

현재 구입 가능한 LSM6DSOX 모션 센스 코어는 1,000 개 주문시 2.50 달러로 책정됩니다.