웨어러블용 MEMS 센서의 새로운 기능

MEMS 센서는 오랫동안 사용되어 왔지만 새로운 애플리케이션에 대한 시장의 요청이 기술 업그레이드를 주도하고 있습니다. MEMS 센서는 작은 크기, 정확도 및 신뢰성으로 인해 웨어러블 기기에 적합합니다.

예를 들어 기압 센서는 시계, 피트니스 밴드, 이어폰 또는 스마트폰에 내장하여 평평한 지역, 경사로 또는 계단을 걷고 있는지 여부를 감지할 수 있는 피트니스 매개변수를 지원하는 데 이상적입니다. 표준 2차원(X, Y) 탐색 장치에 세 번째(Z) 차원을 추가합니다. 사실, 일부는 충분히 민감하고 정확하기 때문에 비상 호출이 구조자에게 고층 건물에서 당신이 몇 층에 있는지 알릴 수 있습니다. Bosch Sensortec은 이제 BMP 384 강력한 기압 센서를 웨어러블 시장에 출시했습니다. 기압 센서의 혁신인 젤 충전 패키지로 견고하게 제작되었습니다. 이것은 물과 다양한 열악한 환경에 저항합니다. 또한 2.0 × 2.0 × 1.0mm의 작은 크기로 인해 스마트폰, 웨어러블, 히어러블에 쉽게 통합됩니다.

보쉬는 또한 다양한 동작을 포함하는 개별화된 운동 루틴을 추적하도록 학습할 수 있는 BHI260AP 자가 학습 AI 센서를 도입했습니다. 또한 방수 케이스가 있어 수영 운동 시 랩, 스트로크 및 휴식 시간을 추적할 수도 있습니다.

MEMS 기압 센서 내부

Bosch BMP 시리즈 압력 센서의 메커니즘은 실리콘 다이에 있는 10~20미크론 두께의 멤브레인입니다. 멤브레인에는 4개의 압저항 요소가 있어 압력에 반응하여 구부러질 때 압저항의 저항 변화가 휘트스톤 브리지의 출력을 변화시켜 압력 신호를 생성합니다.

이것은 20년 이상 자동차 시장에서 사용되어 왔으며 거친 조건에서도 상당히 안정적인 것으로 입증된 잘 입증된 기술입니다. 이제 성공적인 실적을 바탕으로 소비자 가전 산업에 진출하고 있습니다. 이 시장에 가장 최근에 진입한 모델은 BMP384로, 이 모델은 견고할 뿐만 아니라 젤로 채워진 패키지로 인해 매체 내성이 있습니다.

정확도

상대적 정확도 출력 곡선의 기울기의 함수입니다. 절대 판독값이 아니라 고도 변화의 정확도입니다. 고성능 Bosch BMP 390의 경우 +/- 0.03 hPa입니다. 이는 +/- 25cm에 해당합니다.

절대적인 정확성 정확한 압력 판독의 최대 오류 측정값입니다. 고성능 BMP390의 경우 +/- 0.50hPa입니다. 절대 정확도와 관련된 기타 사양에는 RMS 노이즈가 포함됩니다. +/- 0.02 hPa; 온도 계수 오프셋:(900Pa에서 25°C – 40°C); 12개월 안정성:+/- 0.16 hPa; 및 솔더 드리프트:<+/- 0.8hPa.

(자주 언급되지는 않지만 솔더 드리프트는 중요한 요인이 될 수 있습니다. 장치를 인쇄 회로 기판에 납땜할 때 온도 구배를 생성하여 굽힘을 비롯한 기계적 스트레스를 유발할 수 있습니다. MEMS 센서에 대한 이러한 종류의 스트레스는 전기 출력의 변화를 일으킵니다.)

탐색

MEMS 기압 센서는 다양한 애플리케이션에 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 정확한 고도 측정을 위해 설계된 BMP390은 10cm 미만의 높이 변화를 측정하기에 충분한 해상도를 가지고 있습니다. 2mm × 2mm × 0.75mm의 케이스 크기로 스마트폰이나 시계에 쉽게 통합할 수 있습니다. Bosch는 NextNav LLC(캘리포니아주 서니베일)와 함께 BMP390을 사용하여 향상된 비상 호출에 사용하기에 충분한 3차원 위치 및 위치 지정을 위한 실내 z축 위치 구성 요소를 제공하는 실내 내비게이션 시스템을 개발했습니다. E911).

긴급 호출의 경우 절대 정확도가 중요합니다. 귀하가 14층에 있는 아파트에 살고 있다고 가정해 보겠습니다. 최초 대응자가 귀하를 신속하게 찾을 수 있으려면 z축 정보와 x 및 y가 모두 정확하고 정확해야 합니다.

가장 정확한 절대 판독값을 얻으려면 예를 들어 해변에 있든 산꼭대기에 있든 위치의 고도를 고려한 보정으로 시작해야 합니다. 그런 다음 압력 센서의 절대 정확도에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 추가 요소가 있습니다. 예를 들어, 기압과 고도 사이의 상관관계는 외부 기압 변화에 따라 달라집니다. 고도의 급격한 변화에는 일반적으로 중요하지 않지만, 예를 들어 내장된 센서가 있는 휴대전화가 한 특정 위치에 10시간 동안 있으면 환경 압력이 그 기간 동안 변경될 수 있습니다. 따라서 외부 수정 신호를 가져와야 합니다. 이는 관성 및 자기와 같은 다양한 유형의 센서에서 정보를 결합하는 센서 융합으로 달성할 수 있습니다.

피트니스 — 압력 감지

운동 루틴 추적의 경우 상대 정확도는 괜찮습니다. 절대값이 아니라 고도 변화에만 관심이 있습니다. 그러나 환경 요인은 피트니스 트래커, 특히 스마트 워치와 같은 웨어러블의 경우, 특히 수영을 추적하려는 경우 중요합니다.

젤로 채워진 BMP384는 특히 물과 같은 가혹한 환경에서 고도의 변화 또는 피트니스와 관련하여 피트니스 추적에 사용할 수 있습니다.

센서가 열악한 환경에서 작동하려면 감지 메커니즘과 임베디드 ASIC이 격리되어야 합니다. BMP 384에서 이것은 다이어프램과 케이스 사이에 젤 층을 적용하여 수행됩니다. 적절한 기계적 및 열적 특성을 가진 젤을 만들고 적용하기 위해서는 특별한 노하우가 필요합니다. 젤은 멤브레인이 구부러지는 것을 막지 않으면서 멤브레인에 압력을 전달해야 합니다. 또한 센서가 넓은 온도 범위에서 작동할 수 있을 만큼 열을 잘 전도해야 하며 마지막으로 센서의 작동 수명 동안 경화되지 않아야 합니다.

피트니스 — 인공 지능

CES 2021에서 Bosch가 선보인 BHI260AP MEMS 센서는 스마트 시계 및 피트니스 밴드와 같은 손목 웨어러블에 통합되도록 설계되었습니다. 또는 히어러블. 여기에는 16비트 3축 가속도계와 16비트 3축 자이로스코프가 있는 6자유도 IMU뿐만 아니라 32비트 고객 프로그래밍 가능 마이크로컨트롤러도 포함되어 있습니다. 이 하드웨어와 포함된 자가 학습 AI 소프트웨어의 조합은 매우 정교한 피트니스 기기를 지원합니다.

수영. Bosch Sensortec은 BHI260AP용 수영 추적기 소프트웨어를 개발했습니다. IMU 및 부동 소수점 마이크로컨트롤러의 실시간 센서 데이터를 사용하여 원시 센서 데이터를 제공할 뿐만 아니라 애플리케이션 프로세서에서 직접 사용할 관련 결과를 생성하는 AI 기능을 실행할 수 있습니다. 내장된 동작 센서는 사용자가 수영을 시작했을 때 수영자의 조치를 요구하지 않고 결정합니다. 그런 다음 배영, 자유형, 접영, 평영의 4가지 가능한 범주에서 스트로크 유형을 분류하고 스트로크 수, 랩 및 랩 사이의 휴식 시간을 기록합니다.

가정 운동. 이 "스마트" 센서는 가정 운동을 위한 개인 비서로 훈련될 수 있습니다. 개인 운동 루틴의 세부 사항을 인식하고 추적할 수 있습니다. 15개의 사전 프로그래밍된 피트니스 활동이 포함되어 있지만 추가 활동을 업로드할 수 있습니다.

이 센서는 새로운 운동을 인식할 만큼 충분히 똑똑하며 자신의 특정 운동에 맞게 조정할 수 있습니다. 사용자의 행동을 학습하여 기기 제조업체가 미리 프로그래밍한 것뿐만 아니라 수백 가지의 다양한 움직임과 패턴을 인식할 수 있습니다.

각 운동에 대해 활동 유형, 필요한 시간, 수행해야 하는 세트 및 반복 횟수와 같은 상세하고 즉각적인 피드백을 얻을 수 있습니다. 이것은 운동의 강도와 빈도에 대한 특정 정보로 변환됩니다. 사용자가 사전 정의된 운동 계획을 따를 때 체중 감소, 토닝 또는 피트니스 수준과 같은 개인 목표 달성에 얼마나 근접했는지 알릴 수 있습니다.

고강도 운동의 경우 사용자가 20~30초 동안 운동한 후 20~30초 휴식을 취하는 등 다양한 활동 사이를 빠르게 전환합니다. AI 추적 장치는 하나의 운동에서 다른 운동으로 전환할 때 각각의 새로운 운동을 자동으로 안정적으로 인식할 수 있습니다.

에지 프로세싱. 원시 데이터를 중앙 프로세서(아마도 클라우드)로 전송하는 것보다 센서에 내장된 데이터 처리에는 몇 가지 장점이 있습니다. 우선, 상당한 출력 메시지를 계산하기 위해 이미 데이터를 사용한 신호보다 많은 양의 데이터를 전송하는 데 훨씬 더 많은 전력이 필요합니다. 로컬 프로세서가 데이터를 집계하고 연속적이 아니라 고정된 간격으로 전송할 수 있는 경우에도 전력을 줄일 수 있습니다. 이는 배터리 수명을 최대화하는 데 특히 중요합니다. 개인 정보 보호 문제도 있습니다. 가정 사용자, 특히 프로 운동 선수는 다른 사람들이 자신의 기록에 액세스하는 것을 원하지 않습니다. 그리고 빠른 동작의 경우 데이터를 센서에서 바로 처리하는 대신 다른 곳으로 데이터를 전송하여 발생하는 대기 시간을 원하지 않습니다.

요약

더욱 정교한 MEMS 센서의 개발은 디자이너의 상상만으로 제한된 웨어러블 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이 시점에서 주요 발전의 두 가지 예는 액체에 대한 저항성이 높은 Bosch BMP384 겔 충전 기압 센서와 인공 지능 애플리케이션을 실행하기 위한 IMU 및 에지 프로세서를 포함하는 BHI260AP입니다.

이 기사는 Bosch Sensortec(독일 Reutlingen)의 CEO인 Dr. Stefan Finkbeiner가 작성했습니다. 자세한 내용은 이 이메일 주소는 스팸봇으로부터 보호되고 있습니다.에서 Constantin Schmauder에게 문의하십시오. 그것을 보려면 JavaScript가 활성화되어 있어야 합니다.; 또는 여기를 방문하십시오. .