意法半導(dǎo)體六軸MEMS慣性傳感器：ISM330ISN
據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，全球半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM）近日推出了帶有智能傳感器處理單元（intelligent sensor processing unit，ISPU）的新型MEMS慣性傳感器：ISM330ISN，為在線生活（“onlife”）時(shí)代賦能：與訓(xùn)練有素的智能設(shè)備交互，將智能從“在邊緣上（on the edge）”轉(zhuǎn)向“在邊緣內(nèi)（in the edge）”。ISM330ISN包含用于運(yùn)動(dòng)和位置傳感的“始終開啟（always-on）”六軸MEMS慣性測量單元（inertial measurement unit，IMU），并帶有嵌入式智能傳感器處理單元，能夠提供無與倫比的性能和精度。意法半導(dǎo)體的這款新型MEMS IMU是物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)應(yīng)用的理想選擇，可加快響應(yīng)時(shí)間并延長設(shè)備的電池壽命，例如用于預(yù)測性維護(hù)的狀態(tài)監(jiān)視器、電池供電的資產(chǎn)跟蹤器以及機(jī)器人等工業(yè)應(yīng)用。
ISM330ISN內(nèi)置的智能傳感器處理單元使終端設(shè)備能夠在傳感器中執(zhí)行高級運(yùn)動(dòng)檢測功能，而無需與外部的微控制器（MCU）交互，從而在系統(tǒng)級節(jié)省功耗。意法半導(dǎo)體的方法是將專用處理器ISPU直接集成在傳感器芯片上的一個(gè)小區(qū)域內(nèi)，并針對機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。這使得ISM330ISN模塊的占位面積比典型的共封裝（co-packaged）MCU小50%，功耗也少50%。
開發(fā)人員可以使用意法半導(dǎo)體的NanoEdge AI Studio對ISPU進(jìn)行編程，這是一種經(jīng)過市場驗(yàn)證的工具，許多客戶都已使用該工具在STM32微控制器上部署人工智能（Artificial Intelligence，AI）應(yīng)用程序。該技術(shù)現(xiàn)在可用于對ISPU進(jìn)行編程，使用戶能夠輕松生成自動(dòng)優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。只需很少的數(shù)據(jù)，且只需點(diǎn)擊幾下，就可以直接在ISPU內(nèi)設(shè)計(jì)具有AI學(xué)習(xí)能力的異常檢測庫，而不需要特定的數(shù)據(jù)科學(xué)技能。
意法半導(dǎo)體的模擬MEMS和傳感器事業(yè)部營銷總經(jīng)理Simone Ferri表示：“以前在應(yīng)用處理器的網(wǎng)絡(luò)邊緣實(shí)現(xiàn)的智能，現(xiàn)在正在向傳感器內(nèi)部的深層邊緣轉(zhuǎn)移。我們的ISM330ISN IMU預(yù)示著一種新型智能傳感器的興起，其利用嵌入式AI處理復(fù)雜操作，例如模式識別和異常檢測，大大提高了效率和性能！
ISM330ISN除了帶來新的AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新機(jī)會(huì)以外，還具有與傳統(tǒng)慣性模塊相同的3 mm x 2.5 mm x 0.83 mm封裝外形。因此，設(shè)計(jì)人員可以快速、經(jīng)濟(jì)高效地升級其產(chǎn)品，而無需更改已成熟的電路板布局。
ISM330ISN涵蓋在意法半導(dǎo)體的10年壽命計(jì)劃中，該計(jì)劃為產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員和制造商提供長期可用性的保障。
ISM330ISN是意法半導(dǎo)體iNEMO IMU系列的一部分。它包含一個(gè)三軸MEMS加速度計(jì)和一個(gè)三軸MEMS陀螺儀，具有低噪聲傳感性能，輸出數(shù)據(jù)速率（output data rate，ODR）為6.6 kHz。借助ISPU，該傳感器可始終保持高精度，并且在加速度計(jì)和陀螺儀處于活動(dòng)狀態(tài)的組合模式下僅消耗0.59 mA。
意法半導(dǎo)體基于數(shù)字信號處理（digital signal processing，DSP）的ISPU結(jié)構(gòu)非常緊湊且節(jié)能，具有40KB的RAM（一般被稱為內(nèi)存），并且在傳感器芯片上僅占用8000個(gè)柵極。ISPU以單位精度執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算，是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和二進(jìn)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇。
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編輯：ls 最后修改時(shí)間：2022-08-09
