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7-2020

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Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

Sensoren

Sensoren Energieeffiziente Bewegungssensorik dank Machine Learning LSM6DSOX von STMicroelectronics Für die Erfassung von Bewegungen, der Ausrichtung im Raum sowie für die Stabilisierung von Bildern und Objekten haben sich inertiale Messeinheiten, die einen Beschleunigungssensor und ein Gyroskop kombinieren, weit gehend durchgesetzt. Meist finden sie sich in mobilen Geräten, bei denen der Energieverbrauch eine entscheidende Rolle spielt. Um diesen zu reduzieren – und gleich zeitig die Erfassung zu verbessern - hat STMicroelectronics Machine-Learning- Technologien in seinen neusten Sensor integriert. Bislang war es ein ungelöstes Dilemma, den Energie verbrauch von inertialen Messeinheiten (Inertial Measurement Units, IMU) zu reduzieren. Denn entweder müssen Unmengen an erfassten Rohdaten verschickt werden – ein energieintensiver Prozess. Oder die Daten müssen durch den Host-Mikrocontroller vorverarbeitet werden, was nicht weniger Energie erfordert. anhand bekannter Muster entlang eines Entscheidungsbaums. Damit muss der Hauptprozessor diese erste Stufe der Aktivitätsverfolgung nicht mehr übernehmen. Das Ergebnis: Der Energieverbrauch sinkt, gleichzeitig verbessert sich die Erkennung und es steigt die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Apps wie Fitness-Trackern, Wellness-Monitoring, Navigation oder die Fallerkennung in Smartphones, Wearables oder Spiele-Controllern. Schnelle und effiziente Verarbeitung Ein Entscheidungsbaum ist ein Tool, das mathematische Unterscheidungen unterstützt. Es besteht aus mehreren konfigurierbaren Knoten. An jedem Knoten wird ein statistischer Parameter mit einem Schwellenwert abgeglichen, anhand des Ergebnisses wird der nächste Knoten ausgewählt. Wird schließlich ein Blatt – also einer der letzten Knoten eines Baumes – erreicht, erzeugt der Entscheidungsbaum ein Ergebnis, das von einem spezifischen Geräteregister gelesen werden kann. Durch den Entscheidungsbaum verarbeitet der Sensor einen induktiven Algorithmus mit einem Bruchteil des normalen Energieverbrauchs. Und das System kann nicht nur Bewegungen erkennen wie Gehen, Laufen, Joggen, Radfahren oder Bewegungslosigkeit, sondern zählt z. B. beim Workout sogar die Bizep-Curls, Kniebeugen, Liegestütze und andere Bewegungen – alles auf Basis erlernter Muster. AutorInnen: Maria Alejandra Salazar Martinez, Product Sales Manager Analog & Sensors bei Rutronik, und Werner Neumann, Technical Marketing bei STMicroelectronics Rutronik www.rutronik.de Machine-Learning-Core Mit dem neuen MEMS-Sensor LSM6DSOX aus der iNEMO- Familie hat ST diesen gordischen Knoten elegant gelöst: Hier arbeitet ein Machine-Learning-Core mit endlichen Zustandsautomaten (Finite State Machines, FSM) zusammen und klassifiziert Bewegungsdaten 24 PC & Industrie 7/2020

Sensoren Induktiver Sensor für Hydraulikanwendungen Dass präzise Sensoren auch in rauer Industrieumgebung eingesetzt werden können, zeigt WayCon Positionsmesstechnik GmbH anhand von hochwertigen induktiven Wegaufnehmern. Der Induktive Sensor LVDT LVPH von WayCon ist für den Einbau in Hydraulik zylindern entwickelt worden und hält einem Betriebsdruck bis zu 350 bar bei bis zu 120 °C stand. Um eine einwandfreie Funktionalität und Sicherheit bei hohen Gas- oder Öldrücken zu gewährleisten, wird die LVPH-Serie in besonders robusten Edelstahlge häusen AISI 304 gefertigt. Der Wegsensor ist mit IP67 auch für raue Umgebungen bestens geeignet. Messbereiche bis 500 mm bei einer hohen Linearität von 0,1 % des Messbereichs sind problemlos realisierbar. Der LVDT LVPH wird an eine externe Elektronik angeschlossen und liefert ein analoges Analogsignal von 0…10 V oder 4…20 mA. Kernstück sind die absolut berührungsfrei und differentiell messenden Sekundärspulen und der bewegliche Spulenkern. Im Gegensatz zu potentiometrischen Verfahren ergibt sich daher eine unbegrenzte Lebensdauer und eine entsprechend hohe Zyklenzahl, die bei anderen Systemen nur schwer erreicht werden können. Bei Umgebungen mit magnetischen Störfeldern zeigt sich das induktive System von seiner besten Seite, im Gegensatz zu vielen magnetostriktiven Systemen, bei denen dies erhebliche Probleme verursacht oder das System komplett versagt. Die Montage erfolgt über eine Gewindebohrung am Zylinderdeckel. Der Stößel wird am Kolben oder in der Kolbenstange befestigt. Typische Anwendungsfelder sind Induktionsöfen. • WayCon Positionsmesstechnik GmbH www.waycon.de Datenauswahl ist entscheidend Um eine hohe Treffsicherheit beim Ergebnis zu erreichen, ist die Datenauswahl entscheidend: Es müssen die Daten gesammelt werden, welche die gewünschte Klasse einer Bewegung charakterisieren. Da es sehr komplex ist, diese Klassen manuell in Software zu beschreiben, kommen hier Machine-Learning-Tools zum Einsatz, die die Programmierung stark vereinfachen. ST verwendet das öffentlich zugängliche Machine-Learning-Tool „Weka“ und eine eigene Entwicklungsumgebung, welche die gewonnenen Parameter in Registersettings des Sensors umwandelt. Damit muss sich der Entwickler nur noch um die Funktionalität kümmern und nicht erst die gesammelten Daten auswerten. Der LSM6DSOX lässt sich so konfigurieren, dass bis zu acht Entscheidungsbäume simultan und unabhängig voneinander abgearbeitet werden. Programmierbare Interrupts Zudem kann der LSM6DSOX bei bestimmten, vom Nutzer festgelegten Bewegungen einen Interrupt abgeben. Hierfür lassen sich die endlichen Zustandsmaschinen unabhängig voneinander für eine bestimmte Bewegungserkennung programmieren, z. B. für einen Blick auf ein Display, eine Drehung des Handgelenks, ein Schütteln, doppeltes Schütteln oder das Hochnehmen des Geräts. Dafür hat jede der 16 endlichen Zustandsmaschinen ihren eigenen Speicherbereich und wird unabhängig von den anderen ausgeführt. Der Interrupt wird ausgelöst, wenn der Endzustand der Bewegung erreicht ist. Weitere konfigurierbare Funktionen sind vordefiniert, um Interrupts für den freien Fall, Bewegungserkennung, 6D-/4D-Orientierung sowie Klick- und Doppel-Klick auszulösen. Geschlossene Regelschleifen Auch f ür g e s c h l o s s e n e Regel schleifen lässt sich der LSM6DSOX einsetzen, z. B. zur Stabilisierung von beweglichen industriellen Steuerungen. Spezialfälle dieser Anwendung sind die optische oder elektronische Bildstabilisierung (OIS und EIS) in Kameraapplikationen. Diese Funktionen werden unterstützt durch einen zusätzlichen Hilfs-SPI-Ausgang, der Daten ohne den Umweg über FIFO-Register zur Verfügung stellt und dadurch für schnelle Reaktionszeiten sorgt, wie es zum Beispiel bei der optischen Bildstabilisierung nötig ist. Always-on-Benutzererfahrung bei geringem Energieverbrauch Das LSM6DSOX ist ein Systemin-Package (SiP) mit einem kombinierten mechanischen 3D-Beschleunigungsmesser und 3D-Gyroskop zusammen mit einem Low- Power CMOS ASIC zur Auswertung in einem kleinen Kunststoff- Land-Grid-Array-Gehäuse (LGA- 14L). Sein Beschleunigungsbereich von ±2/±4/±8/±16g und der Winkelratenbereich von ±125/±250/±500/±1000/±2000dps sind dynamisch wählbar. Der Hochleistungsmodus sorgt für hohe Performance bei einem Stromverbrauch von nur 0,55 mA. Mit seinem extrem rauscharmen Beschleunigungsmesser und Gyroskop kombiniert der Sensor eine “Always-On”- Benutz ererfahrung bei geringem Energieverbrauch mit einer überlegenen Messgenauigkeit. Über den Sensor-Hub lässt sich zusätzlich ein externer Sensor, z. B. ein Magneto meter, anschließen. Fazit Mit all diesen Merkmalen ermöglicht der LSM6DSOX eine enorme Vielfalt an Anwendungen – nicht nur für die Bewegungserkennung, sondern auch für das Management von Benutzerschnittstellen, als Laptop-Schutz, zur Erkennung von Bewegungsmustern und Vibration für Roboter und Maschinensteuerungen, Gabelstapler bis hin zur Bewegungserkennung von Flugzeugen, z. B. Take-off und Landung. ◄ PC & Industrie 7/2020 25

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