自带AI机器学习的MEMS解析
自带ai功能的新一代传感器
无论是5g还是iot以及热度不减的智能驾驶都在要求mems传感器能够功耗更低，性能更高。st通过运用人工智能的机器学习技术研发出了最新一代的传感器，可提高系统整体性能，释放开发人员设计潜力。
近日st宣布研发出了可机器学习的lsm6dsox 传感器，lsm6dsox 传感器内部集成一个机器学习内核，可根据已知运动模式对运动数据进行分类处理，接替主处理器处理运动跟踪的第一阶段任务，这种方法可以节能降耗，加快健身记录、健康监测、个人导航、跌倒检测应用等运动类应用程序的运行速度。
配备意法半导体lsm6dsox的设备可以为用户带来便利、响应迅速的“永远开启”的使用体验，且对电池续航时间没有太大影响。lsm6dsox相对于传统传感器相比，增添了更大的fifo内存空间，并配备最先进的高速i3c数字接口，使得传感器与主控制器的交互间隔更长，连接时间更短，节能省电效果更好。
l 该传感器易于集成到主流移动平台（例如：android和ios）上，可简化消费、医疗和工业智能设备使用流程。lsm6dsox包含一个3d mems加速度计和3d mems陀螺仪，并使用机器学习内核跟踪复杂的运动，具备市场上功耗最低的惯性测量单元 （双模高性能功耗0.55 ma ），传感器硬件运行机器学习算法节能10到1000倍（相对于应用处理器方法）。
l 机器学习内核与传感器集成的有限状态机逻辑（finite-state machine logic）协同工作，执行运动模式识别或振动检测功能。使用lsm6dsox创建运动跟踪产品，可以用开源pc应用程序weka，或者云端神经网络对机器学习内核进行决策树分类培训，从样本数据生成设置参数和限值，例如，用于表征被检测运动类型的加速度、速度和磁倾角。
l 因为支持自由落体检测、唤醒、6d/4d方向检测、单击和双击中断，lsm6dsox可用于运动跟踪外的其它的多种应用，例如，用户界面管理和笔记本电脑保护。辅助输出和配置选项还简化其光学防抖（ois）应用。
为什么将人工智能加入到mems传感器中？
人工智能解决方案可提高检测能力20%，50%识别速度，而且设置简便，只需5个步骤：
1. 用户定义要识别的类
2. 为每个类采集日志数据
3. 定义与要识别类的最匹配的特征
4. 机器学习工具根据这些日志和特征生成可在lsm6dsox上运行的决策
5. 配置lsm6dsox，然后运行程序
就这么简单！
st：20年mems发展历史，用实力说话
一张图感受下，st mems的20年发展历史：
mems最初设计是用于工业设备和汽车用品的，随着时间的推移，st已经有了较完善的传感器供应，mems 主要分为两部分：一部分是传感器，就是我们耳熟能详的加速度、陀螺仪;另一部分是致动器，这也是mems的重要组成部分。st作为一个idm的半导体公司，拥有完整的研发生产，虽然这两项原理是正反的关系，但在真正的设计和工艺上，是可以复用的。
2005 年st首个3轴加速度计研发成功，2008年ios平台获奖产品被手机广泛采用，2014
年更是应对强大的市场目标：对android提供了友好支持。
st的压力传感器运用自己独有技术可实现最高性能，在高压力条件下，线性良好;在量程范围内，灵敏度更高。st采用独有的一次成型的封装技术，经过市场检验的封装技术，出货量超过3亿片。
st的mems传感器系列繁多，在工业4.0、高端工业和智能驾驶领域都有专门的mems传感器。同时有完整的mems软件解决方案，从驱动程序到软件开发工具，包括底层驱动程序、x-cube-mems-xt1、软件库和algobuilder工具。
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l 因为支持自由落体检测、唤醒、6d/4d方向检测、单击和双击中断，lsm6dsox可用于运动跟踪外的其它的多种应用，例如，用户界面管理和笔记本电脑保护。辅助输出和配置选项还简化其光学防抖（ois）应用。
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1. 用户定义要识别的类
2. 为每个类采集日志数据
3. 定义与要识别类的最匹配的特征
4. 机器学习工具根据这些日志和特征生成可在lsm6dsox上运行的决策
5. 配置lsm6dsox，然后运行程序
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