Perkembangan Terkini Sensor MEMS untuk Teknologi Wearable

Sensor MEMS telah ada selama waktu yang lama, tetapi permintaan pasar untuk aplikasi baru mendorong peningkatan teknologi. Karena ukuran kecil, akurasi, dan keandalan, sensor MEMS cocok untuk perangkat wearable.

Sensor tekanan barometrik, misalnya, ideal untuk disematkan dalam jam tangan, band kebugaran, headset, atau smartphone untuk mendukung parameter kebugaran yang dapat merasakan apakah Anda berjalan di area datar, ke atas lereng, atau di tangga. Mereka menambahkan dimensi ketiga (Z) ke perangkat navigasi dua dimensi (X, Y) standar. Faktanya, beberapa cukup sensitif dan akurat sehingga panggilan darurat dapat memberi tahu penyelamat di lantai mana Anda berada di gedung bertingkat. Bosch Sensortec telah memperkenalkan sensor tekanan barometrik robust BMP 384 ke dalam pasar wearable. Ini telah diperkakuat dengan paket terisi gel, yang merupakan inovasi untuk sensor tekanan barometrik. Ini membuatnya tahan air dan lingkungan keras yang berbeda. Selain itu, karena ukurannya kecil — 2,0 × 2,0 × 1,0 mm — mudah untuk diintegrasikan ke dalam smartphone, wearable, dan hearables.

Bosch juga memperkenalkan sensor AI BHI260AP yang dapat belajar sendiri, yang dapat diajari untuk melacak rutinitas latihan individu yang mencakup berbagai gerakan berbeda. Dan karena memiliki casing tahan air, ia juga dapat melacak putaran, gerakan, dan waktu istirahat untuk latihan renang.

Di Dalam Sensor Tekanan Barometrik MEMS

Mekanisme seri sensor tekanan Bosch BMP adalah membran 10 hingga 20 mikron tebal pada die silikon. Ada empat elemen piezoresistif dalam membran sehingga ketika ia membengkok sebagai respons terhadap tekanan, perubahan resistansi piezoresistor mempengaruhi output jembatan Wheatstone, sehingga menghasilkan sinyal tekanan.

Ini adalah teknologi yang telah terbukti, yang digunakan di pasar otomotif selama lebih dari 20 tahun dan terbukti cukup stabil bahkan dalam kondisi yang keras. Ini sekarang memasuki industri elektronik konsumen dengan catatan sukses di belakangnya. Entri terbaru kami ke pasar ini adalah model BMP384, yang tidak hanya robust, tetapi juga tahan media karena paket terisi gelnya.

Akurasi

Akurasi relatif adalah fungsi dari kemiringan kurva output; adalah akurasi perubahan ketinggian, bukan bacaan absolut. Untuk Bosch BMP 390 berkinerja tinggi, ini adalah +/- 0,03 hPa., yang setara dengan +/- 25 cm.

Akurasi absolut adalah ukuran kesalahan maksimum dalam bacaan tekanan yang tepat. Untuk BMP390 berkinerja tinggi, ini adalah +/- 0,50 hPa. Spesifikasi lain yang relevan dengan akurasi absolut meliputi kebisingan RMS: +/- 0,02 hPa; koefisien suhu offset: (25 °C – 40°C, pada 900Pa); stabilitas 12 bulan: +/- 0,16 hPa; dan drift solder: <+/- 0,8 hPa.

(Drift solder, meskipun tidak sering disebut, dapat menjadi faktor signifikan. Saat soldering perangkat ke papan sirkuit cetak, Anda menciptakan gradien suhu, yang dapat menyebabkan stres mekanis, termasuk pembengkokan. Jenis stres ini pada sensor MEMS dapat menyebabkan perubahan output listrik.)

Navigasi

Sensor tekanan barometrik MEMS dapat dioptimalkan untuk aplikasi yang berbeda. Misalnya, BMP390, yang dirancang untuk pengukuran ketinggian yang akurat, memiliki resolusi yang cukup untuk mengukur perubahan ketinggian kurang dari 10 cm. Dengan ukuran casing 2 mm × 2 mm × 0,75 mm, mudah untuk diintegrasikan ke dalam smartphone atau jam tangan. Bosch, bersama dengan NextNav LLC (Sunnyvale, CA), telah mengembangkan sistem navigasi indoor yang menggunakan BMP390 untuk menyediakan komponen lokasi z-axis untuk lokasi dan penempatan tiga dimensi, yang cukup baik untuk digunakan untuk panggilan darurat yang ditingkatkan (E911).

Untuk panggilan darurat, akurasi absolut sangat penting. Katakanlah Anda tinggal di apartemen di lantai 14, untuk responden pertama menemukan Anda dengan cepat, informasi sumbu z, serta x dan y, semuanya harus tepat dan akurat.

Untuk mencapai bacaan absolut yang paling akurat, Anda harus memulai dengan kalibrasi yang mempertimbangkan ketinggian lokasi Anda, misalnya, apakah Anda di tepi laut atau di puncak gunung. Kemudian, ada beberapa faktor tambahan yang dapat mempengaruhi akurasi absolut sensor tekanan. Misalnya, korelasi antara tekanan dan ketinggian bervariasi seiring perubahan tekanan barometrik luar. Ini biasanya tidak signifikan untuk perubahan ketinggian yang cepat, tetapi misalnya, jika ponsel Anda dengan sensor tertanam berada di satu lokasi tertentu selama 10 jam, tekanan lingkungan kemungkinan akan berubah selama periode tersebut. Jadi itu berarti perlu membawa sinyal koreksi eksternal. Ini dapat dicapai dengan sensor fusion, menggabungkan informasi dari beberapa jenis sensor yang berbeda, seperti inersial dan magnetik.

Kebugaran — Penginderaan Tekanan

Untuk melacak rutinitas latihan, akurasi relatif sudah cukup — Anda hanya tertarik pada perubahan ketinggian, bukan nilai absolut. Namun, faktor lingkungan signifikan untuk pelacak kebugaran, terutama untuk wearable, seperti jam pintar, terutama jika Anda ingin melacak renang.

BMP384 terisi gel dapat digunakan untuk pelacakan kebugaran, terutama ketika berkaitan dengan perubahan ketinggian atau kebugaran di lingkungan keras seperti air.

Agar sensor dapat beroperasi di lingkungan keras, mekanisme penginderaan serta ASIC tersemat harus terisolasi. Di BMP 384 ini dilakukan dengan menerapkan lapisan gel antara diafragma dan casing. Membutuhkan know-how khusus untuk membuat dan menerapkan gel dengan properti mekanis dan termal yang tepat. Gel harus mentransmisikan tekanan ke membran, tanpa mencegahnya membengkok. Ini juga harus menghantarkan panas dengan cukup baik sehingga sensor bekerja dalam rentang suhu yang luas dan akhirnya, tidak boleh membeku selama umur kerja sensor.

Kebugaran — Kecerdasan Buatan

Sensor MEMS BHI260AP, yang diperkenalkan oleh Bosch di CES 2021, dirancang untuk diintegrasikan ke dalam wearable pergelangan tangan, seperti jam pintar dan band kebugaran; atau hearables. Ini tidak hanya berisi IMU enam derajat kebebasan dengan akselerometer 3-axis 16-bit dan giroskop 3-axis 16-bit, tetapi juga mikrokontroler 32-bit yang dapat diprogram pelanggan. Kombinasi perangkat keras ini dengan perangkat lunak AI yang dapat belajar sendiri mendukung perangkat kebugaran yang sangat canggih.

Renang.Bosch Sensortec telah mengembangkan perangkat lunak pelacak renang untuk BHI260AP. Menggunakan data sensor waktu nyata dari IMU dan mikrokontroler floating-point, ia dapat memberikan data sensor mentah serta menjalankan fungsi AI yang menghasilkan hasil yang relevan untuk digunakan langsung oleh prosesor aplikasi. Sensor gerak bawaan menentukan kapan pengguna telah mulai berenang, tanpa memerlukan tindakan apa pun dari penyelam. Kemudian ia mengklasifikasikan jenis gerakan dari empat kategori yang mungkin — punggung, bebas, kupu-kupu, dan dada — dan mencatat jumlah gerakan, putaran, dan jeda di antara putaran.

Latihan di rumah. Sensor “cerdas” ini dapat dilatih menjadi asisten pribadi untuk latihan di rumah Anda — Ia dapat mengenali dan melacak detail rutinitas latihan pribadi Anda. Meskipun dilengkapi dengan 15 aktivitas kebugaran terprogram, aktivitas tambahan dapat diunggah.

Sensor cukup cerdas untuk mengenali latihan baru dan dapat menyesuaikan diri dengan latihan spesifik Anda sendiri. Dengan mempelajari perilaku Anda, ia dapat mengenali ratusan gerakan dan pola yang berbeda, bukan hanya yang telah diprogram oleh pabrikan perangkat.

Untuk setiap latihan, Anda dapat mendapatkan umpan balik detail dan seketika, misalnya: jenis aktivitas, waktu yang diperlukan, dan jumlah set dan repetisi yang harus dilakukan. Ini kemudian diubah menjadi informasi spesifik tentang intensitas dan frekuensi latihan. Ketika pengguna mengikuti rencana latihan yang telah ditentukan, mereka dapat diberitahu seberapa dekat mereka dengan mencapai tujuan pribadi mereka seperti penurunan berat badan, toning, atau tingkat kebugaran.

Untuk latihan intensitas tinggi, di mana pengguna dengan cepat beralih di antara berbagai aktivitas, misalnya, latihan selama 20 hingga 30 detik, diikuti oleh 20 hingga 30 detik istirahat. Pelacak AI dapat secara otomatis dan andal mengenali setiap latihan baru saat beralih dari satu ke yang lain.

Pemrosesan Edge. Ada beberapa keuntungan dari memiliki pemrosesan data yang tersemat dalam sensor, daripada mentransmisikan data mentah ke prosesor pusat, mungkin di cloud. Pertama, membutuhkan banyak lebih banyak daya untuk mentransmisikan sejumlah besar data, daripada sinyal yang telah menggunakan data untuk menghitung pesan output yang signifikan. Daya juga dapat dikurangi jika prosesor lokal dapat mengagregasi data dan hanya mentransmisikannya pada interval tetap daripada secara berkelanjutan. Ini sangat penting untuk memaksimumkan umur baterai. Ada juga pertanyaan privasi: pengguna rumah, tetapi terutama atlet profesional, tidak ingin orang lain memiliki akses ke catatan mereka. Dan untuk gerakan cepat, Anda tidak ingin latensi yang disebabkan oleh mengirim data ke tempat lain daripada memprosesnya tepat di sensor.

Ringkasan

Pengembangan sensor MEMS yang semakin canggih memungkinkan aplikasi untuk wearable yang hanya dibatasi oleh imajinasi para desainer. Dua contoh kemajuan kunci saat ini adalah sensor tekanan barometrik terisi gel Bosch BMP384, yang sangat tahan cairan, dan BHI260AP, yang menyertakan IMU dan prosesor edge untuk menjalankan aplikasi kecerdasan buatan.

Artikel ini ditulis oleh Dr. Stefan Finkbeiner, CEO, Bosch Sensortec (Reutlingen, Jerman). Untuk informasi lebih lanjut, hubungi Constantin Schmauder di [email dilindungi]; atau kunjungi di sini .