ST发布多款新型MEMS传感器,突破性能功耗比,解锁可穿戴应用新场景
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意法半导体即将发布一系列具有更高的性能功耗比的新型传感器。LSM6DSV16X是具有机器学习内核的MEMS惯性传感器的最新成员,具有更高精确度和更低功耗。此外,Qvar静电感测也首次集成于这类器件,能够监测环境静电电荷的变化。
我们同时还发布了首款双满量程压力传感器:LPS22DF和LPS28DFW,功耗低至1.7 µA,绝对精度达到0.5 hPa;三轴加速度计LIS2DU12,功耗仅为0.45 µA。
LSM6DSV16X
尽管手机摄像头的图像质量在不断提升,制造商仍面临图像稳定性方面的挑战。许多人使用软件来提高整体清晰度,但仍然无法达到物理图像稳定器的效果。在手机摄像场景中,由惯性MEMS感应摄像头的移动,同时图像传感器沿相反方向移动以进行补偿。但智能手机的紧密外壳和能耗限制会给惯性MEMS的使用带来挑战。AR和VR头戴式设备也需要效率更高的传感器。在追踪头部或手部运动时,精度至关重要。精确且快速的传感器可提供更真实的体验,甚至能够缓解VR晕动症。但由于这些设备大部分采用电池供电,对能耗要求也越来越高。
在设计高能效惯性传感器时,工程师遇到了实际的困难。为提高性能,工程师会尝试使用滤波器和其他机制来降低信噪比,但这也增加了功耗。工程师需要在稳定性和电池寿命间做出取舍。此外,由于MEMS必须采用小封装,工程师无法通过增大体积提高MEMS精度。
▲LSM6DSV16X
机器学习内核(MLC)是另一项有助于节能的特性。借助决策树运行传感器的信息,无需唤醒微控制器,从而显著降低总功耗。LSM6DSV16X中MLC的运行速度是前代产品的两倍,输出数据率(ODR)提高到100 Hz~240 Hz。因此,工程师可在给定时间内处理更多数据,节省更多能量。
用户也可使用16个有限状态机(FSM),识别特定模式。此外,这个新器件支持自适应配置,使FSM能够重新进行自我配置,而无需唤醒MCU。开发人员可对将触发重新配置的各种条件和环境进行编程,实现更高的灵活性。最后,MLC和FSM均可以相互通知,实现更智能的应用,更准确地跟踪物理活动,如检测智能手机是否朝下放置等功能。
LSM6DSV16X将Qvar引入了LSM6系列MEMS惯性传感器。工程师只需连接两个电极即可测量环境静电荷的变化,并通过更改两个寄存器来启用此功能。Qvar为人数统计等新应用开启了大门。工程师可将电极置于墙壁,来测量是否有人靠近,而无需使用LED和光电二极管。我们还编写了相应的应用笔记,帮助设计人员开发演示模型。此外,意法半导体将在年底前提供更多使用案例。LSM6DSV16X通过Qvar与测试引脚之间的引脚共享机制,与LSM6DS系列的其他成员引脚兼容。
▲Qvar
LPS22DF和LPS28DFW
▲LPS22DF
首款支持双满量程的压力传感器LPS22DF和LPS28DFW可帮助解决这个问题。它们可以检测用户是位于水上还是水下,并切换到相应的量程。LPS22DF最大支持1,260 hPa的压力,而LPS28DFW则支持高达4000 hPa的压力,两者在高性能模式下消耗分别为9.1 µA和7 µA。相比之下,LPS22HB在1260 hPa的最大压力下消耗12 µA。
▲LPS28DFW
LIS2DU12
LIS2DU12在性能与能耗之间实现了新的平衡。由于配备了新型LC滤波器和抗混叠滤波器,该产品比前代更加精确。LC滤波器可以过滤电气噪声,抗混叠滤波器可以防止采样误差,两者均可大幅提高信号质量,而不会显著增加功耗。上一代的LIS2DW12在低功耗模式下仅消耗380 nA,而更精确的新型LIS2DU12只消耗450 nA。相比之下,竞争对手的产品功耗往往在1 µA左右徘徊。
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