*附件：適用于MEMS傳感器的先進(jìn)ML：提高精度、性能和功耗.pdf
當(dāng)前一代傳感器現(xiàn)在可以通過(guò)在邊緣利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)來(lái)收集、分析和發(fā)送重要數(shù)據(jù)。

例如，預(yù)測(cè)性維護(hù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)評(píng)估傳感器數(shù)據(jù)，監(jiān)控電機(jī)等設(shè)備，并識(shí)別磨損或潛在故障的早期跡象。這種積極主動(dòng)的方法有助于防止故障，減少停機(jī)時(shí)間和維修費(fèi)用。

通過(guò)整合關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)概念，傳感器現(xiàn)在能夠處理數(shù)據(jù)，提取有用的特征，并在不依賴外部計(jì)算資源的情況下做出獨(dú)立的決策。從本質(zhì)上講，這些傳感器可以分析數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)，而不需要顯式編程。

本文討論了ML算法的進(jìn)步如何徹底改變了傳感器數(shù)據(jù)的處理。它還強(qiáng)調(diào)了ML技術(shù)如何克服在邊緣處理傳感器數(shù)據(jù)的技術(shù)限制。

智能集成：MEMS傳感器中的ML算法

將ML算法集成到MEMS傳感器和AI技術(shù)中，可以開(kāi)發(fā)出新一代智能、開(kāi)放和精確的傳感器。這種集成減少了系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，并減輕了網(wǎng)絡(luò)處理的負(fù)擔(dān)，從而降低了功耗，實(shí)現(xiàn)了更可持續(xù)的解決方案。因此，精確的傳感器數(shù)據(jù)為最終用戶提供了相關(guān)和可操作的信息。

MEMS傳感器可以采用各種傳感器內(nèi)處理技術(shù)，例如具有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心（MLC）的傳感器和具有智能傳感器處理單元（ISPU）的傳感器（見(jiàn)圖1）。像嵌入式MLC這樣的功能使傳感器能夠識(shí)別精確的運(yùn)動(dòng)，并以最佳的能源效率將事件傳遞給處理器。ISPU的集成進(jìn)一步優(yōu)化了必要的計(jì)算能力，從而最大限度地提高了系統(tǒng)性能。

圖1：（a）MCU傳感器處理（資料來(lái)源）

(b)具有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心的傳感器（資料來(lái)源）

(c)帶有智能傳感器處理單元（ISPU）的傳感器（資料來(lái)源）

具有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心的傳感器

通過(guò)決策樹(shù)邏輯的傳感器數(shù)據(jù)的處理能力是使用決策樹(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，決策樹(shù)是一種數(shù)學(xué)工具，由“if-then-else”條件定義的可配置節(jié)點(diǎn)組成。這些條件評(píng)估輸入信號(hào)，該輸入信號(hào)由相對(duì)于閾值從傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算的統(tǒng)計(jì)參數(shù)表示。

例如，在意法半導(dǎo)體的LSM6DSOX系統(tǒng)級(jí)封裝中，這種能力是通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的，其中包括：

• 識(shí)別要識(shí)別的類(lèi)。
• 為每個(gè)類(lèi)收集多個(gè)數(shù)據(jù)日志。
• 分析所收集的日志以學(xué)習(xí)將輸入（數(shù)據(jù)日志）映射到輸出（類(lèi)）的通用規(guī)則。

活動(dòng)識(shí)別算法中的類(lèi)別可能包括靜止、步行、慢跑、騎自行車(chē)、駕駛等。必須為每個(gè)類(lèi)別獲取多個(gè)數(shù)據(jù)日志，例如不同的人執(zhí)行相同的活動(dòng)。對(duì)這些數(shù)據(jù)日志的分析旨在：

• 定義準(zhǔn)確分類(lèi)不同活動(dòng)所需的特征。
• 定義要應(yīng)用于輸入數(shù)據(jù)的過(guò)濾器，使用所選功能增強(qiáng)性能。
• 生成一個(gè)專用的決策樹(shù)，通過(guò)將輸入映射到輸出來(lái)識(shí)別其中一個(gè)類(lèi)。

一旦定義了決策樹(shù)，所提供的軟件工具就可以生成設(shè)備配置，允許決策樹(shù)在設(shè)備上運(yùn)行，從而最大限度地降低功耗。

LSM6DSOX內(nèi)部的ML核心功能可以分為三個(gè)主要模塊（圖2）：

1. 傳感器數(shù)據(jù)
2. 計(jì)算塊
3. 決策樹(shù)

圖2：機(jī)器學(xué)習(xí)核心模塊（資料來(lái)源）

傳感器數(shù)據(jù)：

在此階段，來(lái)自內(nèi)置加速度計(jì)、陀螺儀或通過(guò)I2C主接口（傳感器集線器）連接的附加外部傳感器的數(shù)據(jù)。

計(jì)算塊：

在這個(gè)階段中，過(guò)濾器和特征被應(yīng)用于第一塊中定義的輸入數(shù)據(jù)。特征是在用戶可選擇的時(shí)間窗口內(nèi)從輸入數(shù)據(jù)（或從過(guò)濾數(shù)據(jù)）計(jì)算的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。然后，這些計(jì)算出的特征充當(dāng)?shù)谌龎K的輸入。

決策樹(shù)：

決策樹(shù)評(píng)估在計(jì)算塊中計(jì)算的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。它使用二叉樹(shù)將這些參數(shù)與特定閾值進(jìn)行比較，以生成活動(dòng)識(shí)別上下文中的結(jié)果，例如靜止、步行、慢跑、騎自行車(chē)等。可選的“元分類(lèi)器”過(guò)濾器也可以細(xì)化來(lái)自決策樹(shù)的結(jié)果。ML核心結(jié)果的最終輸出包括決策樹(shù)結(jié)果和任何可選的元分類(lèi)器過(guò)濾。

輸入：

輸入數(shù)據(jù)速率必須等于或超過(guò)ML核心數(shù)據(jù)速率。例如，在以26 Hz運(yùn)行的活動(dòng)識(shí)別算法中，ML內(nèi)核的輸出數(shù)據(jù)速率（ODR）必須設(shè)置為26 Hz，傳感器ODR必須至少為26 Hz或更高。

ML核心使用以下單位約定：

• 加速度計(jì)數(shù)據(jù)，單位[g]
• 陀螺儀數(shù)據(jù)，單位[rad/sec]
• 磁力計(jì)的外部傳感器數(shù)據(jù)（單位：[高斯]）

外部傳感器（如磁力計(jì)）可通過(guò)傳感器集線器功能（模式2）連接到LSM6DSOX。在此設(shè)置中，來(lái)自外部傳感器的數(shù)據(jù)也可用于ML處理，其中前六個(gè)傳感器集線器字節(jié)（每個(gè)軸兩個(gè)）被視為ML核心的輸入。

過(guò)濾器：

ML核心濾波的基本元件是二階IIR濾波器，如圖3所示。

圖3：濾波器基本元件（資料來(lái)源）

通用IIR二階濾波器的傳遞函數(shù)為，

輸出可以定義為，根據(jù)圖3，

y（z）= h（z）x（z）

y（z）=y（z）。增益

ML內(nèi)核包含各種濾波器類(lèi)型（高通、帶通、IIR1、IIR2）的默認(rèn)系數(shù)，以優(yōu)化內(nèi)存使用。選擇濾波器類(lèi)型后，ML核心工具通過(guò)請(qǐng)求必要的系數(shù)來(lái)幫助配置濾波器。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

特征是指從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）核心的傳感器輸入中導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。所有特征都在指定的時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算，也稱為“窗口長(zhǎng)度”，表示為樣本數(shù)。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，確定窗口大小很重要，因?yàn)樗贛L處理中起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)闆Q策樹(shù)中的所有統(tǒng)計(jì)參數(shù)都在此窗口內(nèi)進(jìn)行評(píng)估。

例如，在活動(dòng)識(shí)別算法中，可以每2秒或3秒計(jì)算特征。如果傳感器以26 Hz運(yùn)行，則窗口長(zhǎng)度應(yīng)分別約為50或75個(gè)樣本。

一些ML核心功能需要額外的參數(shù)進(jìn)行評(píng)估，例如閾值。這些特征包括均值、方差、能量、峰峰值和值。

均值：

“平均值”功能使用以下公式計(jì)算所選輸入（I）在定義的時(shí)間窗口（WL）內(nèi)的平均值：

差異：

“方差”功能使用以下公式計(jì)算所選輸入（I）在定義的時(shí)間窗口（WL）中的方差：

能源：

“能量”功能使用以下公式計(jì)算所選輸入（I）在定義的時(shí)間窗口（WL）中的能量：

峰間：

“峰峰值”功能計(jì)算所選輸入在定義的時(shí)間窗口內(nèi)的最大峰峰值。

峰值檢測(cè)器：

“峰值檢測(cè)器”功能可在定義的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)選定輸入的峰值（正和負(fù)）進(jìn)行計(jì)數(shù)。

決策樹(shù)：

決策樹(shù)是一種預(yù)測(cè)模型，由可存儲(chǔ)在LSM6DSOX中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)創(chuàng)建。訓(xùn)練數(shù)據(jù)由為需要識(shí)別的每個(gè)類(lèi)獲得的日志組成。例如，在活動(dòng)識(shí)別中，類(lèi)別可以包括步行、慢跑和駕駛。

決策樹(shù)的輸入是前面章節(jié)中討論的計(jì)算塊結(jié)果。決策樹(shù)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)條件，該條件設(shè)置了用于評(píng)估給定特征的閾值。如果滿足條件，則評(píng)估真實(shí)路徑中的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。如果不是，則評(píng)估假路徑中的后續(xù)節(jié)點(diǎn)（參見(jiàn)圖3）。決策樹(shù)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)，直到找到解決方案。

圖4：決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)（資料來(lái)源）

決策樹(shù)為每個(gè)窗口生成一個(gè)新的結(jié)果，這是用戶指定的用于特征計(jì)算的“窗口長(zhǎng)度”（圖4）。窗口的長(zhǎng)度是根據(jù)樣本定義的，時(shí)間幀可以通過(guò)將樣本總數(shù)除以機(jī)器學(xué)習(xí)核心（MLC）的數(shù)據(jù)速率來(lái)計(jì)算。

時(shí)間窗口=窗口長(zhǎng)度/ MLC_ODR

例如，如果窗口長(zhǎng)度為104個(gè)樣本，MLC數(shù)據(jù)速率為104 Hz，則時(shí)間窗口為：

時(shí)間窗口= 104個(gè)樣本/ 104 Hz = 1秒

帶有智能傳感器處理單元（ISPU）的傳感器

意法半導(dǎo)體推出了一系列新的MEMS器件，稱為智能傳感器處理單元（ISPU）。這些器件適用于基于ML的個(gè)人電子和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。ISPU器件集成了傳感和信號(hào)調(diào)理功能，沿著超低功耗、高性能可編程內(nèi)核，與傳感器位于同一芯片上。該核心允許在傳感器封裝內(nèi)執(zhí)行信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

智能傳感器處理單元（ISPU）

ISPU是一款超低功耗、高性能的可編程DSP，旨在處理AI算法并直接在傳感器內(nèi)執(zhí)行實(shí)時(shí)處理。該技術(shù)旨在滿足邊緣應(yīng)用的苛刻要求（圖5）。

圖5：智能傳感器處理單元的配置（資料來(lái)源）

LSM6DSO16IS和ISM330IS是具有ISPU功能的產(chǎn)品。LSM6DSO16IS是為消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用而設(shè)計(jì)的，而ISM330IS則是為工業(yè)應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。這兩款產(chǎn)品都包含一個(gè)3軸數(shù)字加速度計(jì)和一個(gè)3軸數(shù)字陀螺儀。這些始終在線的慣性器件具有管芯上處理能力。

ISPU由32位RISC哈佛架構(gòu)內(nèi)核、編程和數(shù)據(jù)RAM以及用于加法、減法和乘法的浮點(diǎn)單元（FPU）組成。它能夠使用傳感器集線器功能與外部傳感器連接并收集信息。該核心針對(duì)實(shí)時(shí)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了優(yōu)化，以處理慣性或外部傳感器數(shù)據(jù)。

LSM6DSO16IS適用于將AI與消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用中的傳感器相結(jié)合，如手勢(shì)識(shí)別、活動(dòng)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)跟蹤。ISM330IS適用于機(jī)器人、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和資產(chǎn)跟蹤等基于邊緣的工業(yè)應(yīng)用中的AI。

具有ISPU的傳感器在功耗方面具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，即使在運(yùn)行實(shí)時(shí)處理算法時(shí)也是如此。通過(guò)將AI優(yōu)化的DSP和六軸慣性傳感器集成在同一芯片上，這些傳感器可以開(kāi)發(fā)具有超低功耗的獨(dú)立消費(fèi)或工業(yè)設(shè)備。該應(yīng)用還需要一個(gè)主機(jī)MCU，它可以保持在睡眠模式，消耗很少的電流，直到被傳感器喚醒。這種方法節(jié)省了計(jì)算資源，支持邊緣處理，并延長(zhǎng)了電池供電設(shè)計(jì)的電池壽命。

作為全球分銷(xiāo)商，我們與頂級(jí)供應(yīng)商合作，提供各種具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的傳感器和必要配件：

結(jié)論

意法半導(dǎo)體的LSM6DSOX演示了通過(guò)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的決策樹(shù)邏輯系統(tǒng)進(jìn)行集成。該系統(tǒng)處理傳感器輸入，提取特征，并使用決策樹(shù)以最小的功耗對(duì)活動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。通過(guò)在定義的時(shí)間窗口內(nèi)利用過(guò)濾器和統(tǒng)計(jì)計(jì)算，決策樹(shù)有效地將輸入映射到輸出。ML技術(shù)的進(jìn)步克服了技術(shù)限制，提高了基于邊緣的傳感器數(shù)據(jù)處理的效率和能力。意法半導(dǎo)體的ISPU器件最適合基于ML的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LSM6DSO16IS適用于消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用，而ISM330IS是一款6軸IMU系統(tǒng)級(jí)封裝，專為工業(yè)應(yīng)用而設(shè)計(jì)，兩者都是采用片上處理的慣性器件。具有ISPU的傳感器在功耗方面具有競(jìng)爭(zhēng)力，節(jié)省計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)邊緣處理，并延長(zhǎng)電池壽命。

審核編輯 黃宇