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ST推出具有機器學習功能的新型運動傳感器

MEMS ? 來源:cc ? 2019-02-14 14:29 ? 次閱讀

據麥姆斯咨詢報道,意法半導體(ST)宣布在其先進的慣性傳感器內集成機器學習技術,提高手機和可穿戴設備的運動跟蹤性能和電池續航能力。

LSM6DSOX iNEMO?傳感器內部集成一個機器學習內核,可根據已知運動模式對運動數據進行分類處理,接替主處理器處理運動跟蹤的第一階段任務,這種方法可以節能降耗,加快健身記錄、健康監測、個人導航、跌倒檢測應用等運動類應用程序的運行速度。

意法半導體模擬、MEMS和傳感器產品部副總裁Andrea Onetti表示:“機器學習已大范圍用于社交媒體、金融建?;?a href="http://www.asorrir.com/tags/自動駕駛/" target="_blank">自動駕駛等應用以提高模式識別的速度和效率,LSM6DSOX運動傳感器集成了機器學習功能,可增強智能手機和穿戴設備的運動跟蹤性能。”

配備意法半導體LSM6DSOX的設備可以為用戶帶來便利、響應迅速的“永遠開啟”的使用體驗,且對電池續航時間沒有任何影響。LSM6DSOX集成于傳統傳感器相比,增添了更大的內存空間,并配備最先進的高速I3C數字接口,使得傳感器與主控制器的交互間隔更長,連接時間更短,節能省電效果更好。

該傳感器易于集成到主流移動平臺(例如:AndroidiOS)上,可簡化消費、醫療和工業智能設備使用流程。

LSM6DSOX現已量產上市。

更多技術信息:

LSM6DSOX包含3軸MEMS加速度計和3軸MEMS陀螺儀,并使用機器學習內核跟蹤復雜的運動,典型工作電流僅為0.55mA,電池負載得到大幅降低。

機器學習內核與傳感器集成的有限狀態機邏輯協同工作,執行運動模式識別或振動檢測功能。使用LSM6DSOX創建運動跟蹤產品,需要用開源PC應用程序Weka對機器學習內核進行決策樹分類培訓,從樣本數據生成設置參數和限值,例如,用于表征被檢測運動類型的加速度、速度和磁傾角。

因為支持自由落體檢測、喚醒、6D/4D方向檢測、單擊和雙擊中斷,LSM6DSOX可用于運動跟蹤外的其它的多種應用,例如,用戶界面管理和筆記本電腦保護。輔助輸出和配置選項還簡化其光學防抖(OIS)應用。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:意法半導體推出具有機器學習功能的運動傳感器

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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