ウェアラブル用MEMSセンサーの新機能

MEMSセンサーは長い間存在していましたが、新しいアプリケーションに対する市場からの要求が技術のアップグレードを推進しています。サイズが小さく、精度と信頼性が高いため、MEMSセンサーはウェアラブルデバイスに最適です。

たとえば、気圧センサーは、時計、フィットネスバンド、イヤホン、またはスマートフォンに埋め込んで、平らな場所、坂道、階段のいずれを歩いているかを感知できるフィットネスパラメータをサポートするのに最適です。これらは、標準の2次元（X、Y）ナビゲーションデバイスに3番目の（Z）次元を追加します。実際、高層ビルのどの階にいるのかを緊急電話で救助者に知らせることができるように、感度が高く正確なものもあります。ボッシュセンサーテックは、BMP384堅牢な気圧センサーをウェアラブル市場に導入しました。それは、気圧センサーの革新であるゲル充填パッケージで頑丈になっています。これにより、水やさまざまな過酷な環境に耐えることができます。さらに、サイズが小さいため（2.0×2.0×1.0 mm）、スマートフォン、ウェアラブル、ヒアラブルに簡単に統合できます。

ボッシュはまた、BHI260AP自己学習型AIセンサーを導入しました。これは、さまざまな異なる動きを含む個別のワークアウトルーチンを追跡するように教えることができます。また、耐水性のあるケースを備えているため、水泳トレーニングのラップ、ストローク、休憩時間を追跡することもできます。

MEMS気圧センサーの内部

ボッシュBMPシリーズの圧力センサーのメカニズムは、シリコンダイ内の10〜20ミクロンの厚さの膜です。膜には4つのピエゾ抵抗要素があるため、圧力に応じて曲がると、ピエゾ抵抗の抵抗の変化によってホイートストンブリッジの出力が変化し、圧力信号が生成されます。

これは実績のある技術であり、自動車市場で20年以上使用されており、過酷な条件下でも非常に安定していることが示されています。現在、家電業界に参入しており、その背後で成功した実績があります。この市場への最新の参入はモデルBMP384であり、堅牢であるだけでなく、ゲルが充填されたパッケージであるためメディアに耐性があります

精度

相対精度 出力曲線の傾きの関数です。これは、絶対的な読み取り値ではなく、高度の変化の精度です。高性能のBoschBMP390の場合、これは+/- 0.03 hPa。であり、これは+/-25cmに相当します。

絶対精度 正確な圧力の読み取りにおける最大誤差の尺度です。高性能BMP390の場合、それは+/-0.50hPaです。絶対精度に関連するその他の仕様には、RMSノイズが含まれます。温度係数オフセット：（25°C– 40°C、900Pa）; 12か月の安定性：+/- 0.16 hPa;およびはんだドリフト：<+/-0.8hPa。

（はんだドリフトは、あまり言及されていませんが、重要な要因になる可能性があります。デバイスをプリント回路基板にはんだ付けする場合、温度勾配が発生し、曲げなどの機械的応力が発生する可能性があります。この種のMEMSセンサーへの応力は電気出力に変化を引き起こします。）

ナビゲーション

MEMS気圧センサーは、さまざまなアプリケーション向けに最適化できます。たとえば、正確な高度測定用に設計されたBMP390は、10cm未満の高さの変化を測定するのに十分な解像度を備えています。ケースサイズは2mm×2mm×0.75mmで、スマートフォンや時計に簡単に収納できます。ボッシュは、NextNav LLC（Sunnyvale、CA）と共同で、BMP390を使用して3次元の位置と位置を特定するための屋内z軸位置コンポーネントを提供する屋内ナビゲーションシステムを開発しました。 E911）。

緊急通報の場合、絶対的な精度が重要です。あなたが14階のアパートに住んでいるとしましょう。最初の応答者があなたをすばやく見つけるには、z軸の情報とxとyがすべて正確で正確である必要があります。

最も正確な絶対値を取得するには、たとえば、海岸にいるか山の頂上にいるかなど、場所の高度を考慮したキャリブレーションから開始する必要があります。次に、圧力センサーの絶対精度に影響を与える可能性のあるいくつかの追加の要因があります。たとえば、気圧と高度の相関関係は、外気圧が変化するにつれて変化します。これは、高度が急激に変化する場合は一般的に重要ではありませんが、たとえば、センサーが組み込まれたスマートフォンを特定の場所に10時間置いた場合、その期間中に環境圧力が変化する可能性があります。つまり、外部の修正信号を取り込む必要があるということです。これは、慣性センサーや磁気センサーなど、いくつかの異なるタイプのセンサーからの情報を組み合わせたセンサーフュージョンで実現できます。

フィットネス—圧力検知

ワークアウトルーチンを追跡する場合、相対的な精度は問題ありません。絶対値ではなく、高度の変化にのみ関心があります。ただし、環境要因は、フィットネストラッカー、特にスマートウォッチなどのウェアラブル、特に水泳を追跡する場合に重要です。

ゲルを充填したBMP384は、特に水のような過酷な環境での高度やフィットネスの変化に関して、フィットネスの追跡に使用できます。

センサーが過酷な環境で動作するためには、センシングメカニズムと組み込みASICを分離する必要があります。 BMP 384では、これはダイヤフラムとケースの間にゲルの層を適用することによって行われます。適切な機械的および熱的特性を備えたゲルを作成および適用するには、特別なノウハウが必要です。ゲルは、膜の曲がりを妨げずに、圧力を膜に伝達する必要があります。また、センサーが広い温度範囲で動作するように十分に熱を伝導する必要があり、最終的には、センサーの動作寿命にわたって硬化してはなりません。

フィットネス—人工知能

ボッシュがCES2021で発表したBHI260APMEMSセンサーは、スマートウォッチやフィットネスバンドなどの手首ウェアラブルに統合されるように設計されています。またはヒアラブル。これには、16ビットの3軸加速度計と16ビットの3軸ジャイロスコープを備えた6自由度のIMUだけでなく、32ビットの顧客がプログラム可能なマイクロコントローラーも含まれています。このハードウェアと付属の自己学習AIソフトウェアの組み合わせは、非常に洗練されたフィットネスデバイスをサポートします。

水泳。 ボッシュセンサーテックは、BHI260AP用の水泳トラッカーソフトウェアを開発しました。 IMUと浮動小数点マイクロコントローラーからのリアルタイムセンサーデータを使用して、生のセンサーデータを提供するだけでなく、アプリケーションプロセッサが直接使用するための関連する結果を生成するAI機能を実行できます。内蔵のモーションセンサーは、スイマーの操作を必要とせずに、ユーザーがいつ泳ぎ始めたかを判断します。次に、ストロークタイプを、背泳ぎ、フリースタイル、バタフライ、平泳ぎの4つのカテゴリから分類し、ストローク数、ラップ数、およびラップ間の休憩を記録します。

ホームワークアウト。 この「スマート」センサーは、自宅でのトレーニングのパーソナルアシスタントになるようにトレーニングできます。これにより、個人的な運動ルーチンの詳細を認識して追跡できます。 15の事前にプログラムされたフィットネスアクティビティが付属していますが、追加のアクティビティをアップロードできます。

センサーは、新しいエクササイズを認識するのに十分スマートであり、あなた自身の特定のトレーニングに一致するように適応することができます。あなたの行動から学ぶことで、デバイスメーカーが事前にプログラムしたものだけでなく、何百もの異なる動きやパターンを認識することができます。

エクササイズごとに、詳細で瞬時のフィードバックを得ることができます。たとえば、アクティビティのタイプ、必要な時間、実行する必要のあるセットと繰り返しの数などです。次に、これは運動の強度と頻度に関する特定の情報に変換されます。ユーザーが事前定義されたトレーニングプランに従うと、減量、調子を整える、フィットネスレベルなどの個人的な目標の達成にどれだけ近づいているかを知ることができます。

高強度のワークアウトの場合、ユーザーはさまざまなアクティビティをすばやく切り替えます。たとえば、20〜30秒間運動した後、20〜30秒間休憩します。 AI追跡デバイスは、一方から他方への移行時に、新しい各エクササイズを自動的かつ確実に認識できます。

エッジ処理。 生データを中央処理装置（おそらくクラウド）に送信するのではなく、データ処理をセンサーに組み込むことにはいくつかの利点があります。まず第一に、重要な出力メッセージを計算するためにすでにデータを使用している信号ではなく、大量のデータを送信するためにはるかに多くの電力を必要とします。ローカルプロセッサがデータを集約し、継続的ではなく一定の間隔で送信できる場合は、電力も削減できます。これは、バッテリーの寿命を最大化するために特に重要です。プライバシーの問題もあります。ホームユーザー、特にプロスポーツ選手は、他の人が自分の記録にアクセスすることを望んでいません。また、高速モーションの場合、センサーでデータを直接処理するのではなく、他の場所にデータを送信することによって発生する遅延を望まないでしょう。

まとめ

これまで以上に洗練されたMEMSセンサーの開発により、デザイナーの想像力によってのみ制限されるウェアラブルのアプリケーションが可能になります。この時点での重要な進歩の2つの例には、液体に対する耐性が高いBosch BMP384ゲル充填気圧センサーと、人工知能アプリケーションを実行するためのIMUとエッジプロセッサーを含むBHI260APがあります。

この記事は、Bosch Sensortec（ロイトリンゲン、ドイツ）のCEOであるDr.StefanFinkbeinerによって執筆されました。詳細については、ConstantinSchmauderまでお問い合わせください。このメールアドレスはスパムボットから保護されています。表示するにはJavaScriptを有効にする必要があります。;または、こちらにアクセスしてください 。