张飞软硬开源基于STM32 BLDC直流无刷电机驱动器开发视频套件,👉戳此立抢👈

IMU:通过板载机器学习让主机休眠

2019-08-13 10:56 次阅读

惯性测量装置 (IMU) 可广泛用于从加速计陀螺仪及其他传感器持续稳定地提供多轴位置信息。鉴于多自由度 (DOF) 特性,所有生成数据(即来自这些设备的合并数据流)会使系统处理器一直处于唤醒模式,并且由于要筛选原始 IMU 数据来提取有用的手势和系统位置信息,因此使它们不堪重负。设计人员需要设法为主处理器减负,让其不再承担此类筛选功能。而机器学习则可能解决这一问题。

本文将首先简要介绍 IMU 的用途,接着介绍 STMicroelectronics 的 LSM6DSO。然后,借此器件阐释在 IMU 中添加和集成机器学习与决策树处理功能后,为何能为主机应用处理器分担实时位置和运动处理,以及如何在实际应用中使用这些功能。

IMU 简介

IMU 将各种运动传感器集成到一个器件中,可提供高精度定位信息。IMU 可用于各种应用,包括消费(手机)、医疗(成像)、工业(机器人)和军工(航向跟踪)。该装置对传感器的运动作出响应,包含以下一种或多种运动传感器类型:

  • 陀螺仪传感器测量角度位置变化,通常以每秒度数表示。随时间进行角速度积分可测得行程角度,用于追踪方向变化。陀螺仪追踪与重力无关的相对运动,因此来自传感器偏置或积分的误差会造成称为“漂移”的位置误差,但可以通过软件进行补偿。
  • 加速计测量线性加速度,包括设备运动造成的加速度分量和重力造成的加速度。加速度的测量单位为 g,1 g = 地球重力 = 9.8 米/秒2。加速计分为单轴、双轴和三轴,分别定义为 X、Y、Z 坐标系。
  • 磁传感器测量磁场强度,通常以微特斯拉 (µT) 或高斯(100 µT = 1 高斯)为单位。移动电子设备中最常用的磁传感器是三轴霍尔效应磁力仪。通过计算检测到的地球磁场角度,并将此测量的角度与加速计测量的重力进行比较,即可非常精确地测量出设备相对于地磁北极的航向。

使用 IMU 的运动追踪功能采用了传感器融合技术,根据已知的起点和方向,推导单一、高精度的相对设备方向和位置的估计值。传感器融合多通过软件,使用 IMU 制造商或应用开发人员开发的复杂数学算法来组合 IMU 的各种运动传感器输出。

使用传感器融合进行位置计算可得到以下测量结果:

  • 重力 – 具体而言地球重力,不含设备感应到的由运动造成的加速度。当 IMU 静止时,加速计测量重力矢量。当 IMU 运动时,重力测量需要融合加速计和陀螺仪的数据,并减去运动造成的加速度。
  • 线性加速度 – 等于加速计测得的设备加速度,但要通过软件减去重力矢量。IMU 线性加速度可用于测量三维空间中的运动。
  • 方向(海拔)– 欧拉角集合,包括偏航角、俯仰角和翻滚角,测量单位为度。
  • 旋转矢量 – 由加速计、陀螺仪和磁力仪传感器的数据组合得出。旋转矢量表示围绕特定轴的旋转角度。

IMU 误差源

陀螺仪通过角速度变化检测方向,但随着时间推移,陀螺仪往往会漂移,因为它仅检测变化而没有固定的参照系。若将加速计数据添加到陀螺仪数据中,软件可以最大限度地减小陀螺仪偏置,从而得到更准确的位置估计。加速计检测相对于重力的方向变化,该数据可用于给陀螺仪定向。

加速计对于静态(与动态相反)计算更准确。当系统已处于运动状态时,利用陀螺仪检测方向要更好。加速计反应迅速,若只使用该数据,加速计抖动和噪声会产生累积误差。此外,由于重力之类的外力,加速计往往会使加速度失真,这也会作为噪声在系统中累积。对此数据进行滤波可提高精度。

若将陀螺仪的短期精度与加速计的长期精度相结合,依靠每种传感器的优势来抵消或至少减轻另一种传感器的劣势,可以获得更精确的方向读数。两种传感器类型的互补有助于减少误差,但还有其他方法可用来减少误差。

融合滤波可用来减少误差

IMU 软件使用滤波来最大限度地减小 IMU 数据的定位误差。有多种滤波方法可融合传感器数据,每种方法都有不同程度的复杂性。互补滤波结合了高通陀螺仪滤波和低通加速计滤波。因此,加速计数据中的高频噪声会在短期内滤除,并且采用陀螺仪数据进行平滑处理。

执行所有这种传感器处理、滤波和融合所需的计算能力耗能较大;对于电池供电型系统,尤其是不需要 IMU 信息连续传输时,这可能是个问题。对于许多嵌入式应用,如果 IMU 可以生成中断,将主机处理器从休眠模式唤醒,从而启动处理或采取某些中断结果操作,即可明显降低功耗。为了实现此功能,一些 IMU 供应商开始在 IMU 中加入处理和决策功能。

让 IMU 进行思考

STMicroelectronics 的 6DOF LSM6DSO 就是一款这样的 IMU。6DOF LSM6DSO 包含三个微机电系统 (MEMS) 陀螺仪和三个 MEMS 加速计,可以检测方向变化和手势,无需主机处理器的监管或辅助,所有这些功能都在板上处理。在最高性能模式下运行时,该 IMU 的功耗为 0.55 毫安 (mA)。

在此模式下,LSM6DSO 可以持续监测自身在空间中的海拔高度和运动,并且可以在预定条件下生成中断,唤醒主机处理器来执行传感器流的额外处理。使用始终保持运转的低功耗 IMU 很有效,因为它让主机处理器休眠,仅在必要时唤醒。这种节能方法在电池供电型系统中是值得尝试和信赖的。

除了陀螺仪和加速计传感器之外,LSM6DSO IMU 还包含一个信号调节和滤波器模块、一个最多可运行 16 个程序的有限状态机 (FSM)(所有程序共享可配置的通用输出数据速率)以及一个机器学习内核。结合使用这些资源,可以在以下情况下生成事件检测中断:

  • 自由落体
  • 唤醒
  • 6DOF 方向
  • 单击和双击检测
  • 活动/非活动识别
  • 静止/运动检测

信号调节块应用存储在灵敏度寄存器中的转换系数,换算原始传感器数据。然后,将原始 IMU 传感器数据流转换为 16 位半精度浮点 (HFP) 格式,以便 FSM 可以理解。IMU 的 MEMS 传感器(加速计和陀螺仪)以及两个模数转换器 (ADC) 和四个滤波器块如图 1 所示。滤波器块用于将 MEMS 传感器的模拟信号转换为滤波后的数字数据流。

STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 示意图

图 1:LSM6DSO IMU 使用两个 ADC 将内部 MEMS 加速计和陀螺仪的模拟信号转换为数字流。ADC 之后是四个数字滤波器,用于调节信号,以便内部 FSM 和机器学习内核以及主机处理器作出决策。(图片来源:STMicroelectronics)

可编程 FSM 由一个配置块和 16 个程序块组成。FSM 配置块对整个 FSM 进行配置和控制。对于 16 个 FSM 程序块,每个块都由输入选择器块和代码块组成(图 2)。这两个块都由写入 IMU 内部寄存器的数值来控制。

STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 中 16 个 FSM 程序块示意图

图 2:LSM6DSO IMU 中包含 16 个 FSM 程序块,每个块都是由输入选择器块和代码块组成。(图片来源:STMicroelectronics)

输入选择器块将选定的输入数据从一个 IMU 内部传感器或连接到 IMU 传感器中枢的外部传感器发送到代码块。IMU 传感器中枢可以容纳多达四个额外的外部传感器,如磁力仪,这些外部传感器可通过 I2C 端口连接到 IMU。

FSM 代码块包含一个状态机程序。程序块数据段的固定部分由六个字节组成,这些字节用于定义程序的阈值数、滞后、掩码和定时器设置。程序块的可变数据段保存了每个程序的实际阈值、滞后、掩码和定时器设置,如数据段固定部分中存储的数值所定义。

数据段的固定部分还定义了代码块存储器占用空间中可变部分的大小、可编程复位向量和程序计数器。由于这些数值都是 8 位,因此每个 FSM 程序最大字节数为 256。

程序块的指令段包含了实际的 FSM 程序。程序指令包括各种操作码,用于对照阈值检查传感器输入、检查过零以及检查定时器值以判断是否超时。操作码还指定了由当前 FSM 状态转移到下一个 FSM 状态所需的条件。此外,有些指令操作码用于以下操作:选择存储在程序块可变数据段中的阈值和掩码;设置 IMU 传感器中枢多路选择器,以连接到四个可能的外部传感器之一;以及对中断进行断言。

每个 FSM 程序都可以生成中断,并根据所选择的输入信号,修改相应的寄存器值。这些寄存器值用于将数据从 IMU 传送到主机处理器。

FSM 可视为缺少算术逻辑单元的微处理器。FSM 可以作出选择、执行比较,并根据比较结果决定下一个状态。但 FSM 只能根据比较结果计算布尔值。

FSM 并不是微处理器。它可以进行比较,并根据比较结果对程序流程进行简单的更改。FSM 是很简单的机器,因而可直接用 FSM 操作码进行编程。FSM 没有高级语言编译器,但程序通常很简单,不需要编译器。

使用 FSM

LSM6DSO IMU 的 FSM 可以经过编程,生成由预定义运动模式激活的中断信号。FSM 可同时运行多达 16 个独立程序以检测运动。每个 FSM 程序由一系列 "if-then-else" 步骤组成,以 LSM6DSO 的加速计和陀螺仪的传感器数据流作为输入。如果任何 FSM 程序检测到与预编程模式相匹配的状态,FSM 就会向主机处理器生成中断。

在 16 个可用的 FSM 程序中,每个都包含三个存储器段,分别用于固定数据、可变数据和指令。单个 FSM 程序框图如图 3 所示。

STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 中的 FSM 示意图

图 3:STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 中的 FSM 包含 16 个代码块,每个代码块包含三个存储器段,分别用于固定数据、可变数据和指令。(图片来源:STMicroelectronics)

代码块中单个程序的结构由存储器块中的三个区段组成:

  • 固定数据段,在所有 FSM 程序中,这部分大小均相同
  • 可变数据段,这部分大小可变
  • 指令段,包含条件和命令

对每个 FSM 代码块进行编程时,需要将决定 FSM 行为的编程值加载到这三个存储器段中。STMicroelectronics 在可下载的 Unico 评估开发软件与开发环境中,提供了 FSM 编程工具。STMicroelectronics 还在 Unico 开发工具中随附了几个 FSM 样例程序,以帮助用户学习 FSM 编程。这些样例程序演示了几种基于 IMU 的中断场景,包括:

  • 基本计步器
  • 自由落体的系统
  • 简单的运动检测
  • 被拿起的系统
  • 摇摆的系统
  • 停止运动(静止)的系统
  • 手腕倾斜

FSM 样例程序演示了各种 FSM 功能的使用。任何这些样例程序都可以安装到 STEVAL-MKI109V3 eMotion STM32 评估板等 IMU 演示平台中,这个平台带有一个 28 针的插座,可插入 LSM6DSO STEVAL-MKI197V1 IMU 适配器板。若要使用其中一个样例程序对 STEVAL-MKI109V2 板进行编程,只需在 Unico 开发环境中点击数下即可完成。

然而,LSM6DSO 却远不止这么简单。

机器学习核心

LSM6DSO IMU 还包含了一个更复杂的可编程模式匹配引擎,称作机器学习核心。这样可以使用来自内部 IMU 传感器和任何所连接外部传感器的多个传感器数据流,来识别各类运动。可识别的活动类别包括静止(无运动)、步行、慢跑、骑行和驾驶。活动分类则采用机器学习核心的决策树形式。

机器学习核心由三个块组成:传感器数据块、计算块和决策树(图 4)。机器学习核心的传感器数据块汇集了来自 IMU 内部加速计和陀螺仪以及通过 I2C 接口连接到 IMU 的任何外部传感器的数据流。计算块可使用预定义的滤波参数对传感器数据进行滤波,并且计算窗口统计数据,包括传感器数据的均值、方差、峰峰幅度、最小值、最大值和过零。决策树将传感器数据统计值与阈值进行比较,对输入数据进行分类。

STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 的机器学习核心示意图

图 4:STMicroelectronics 的 LSM6DSO IMU 的机器学习核心由三个块组成:传感器数据块,用于汇集来自内部和外部传感器的数据流;计算块,用于对传感器数据进行滤波和统计计算;以及决策树,根据计算的统计信息对活动进行分类。(图片来源:STMicroelectronics)

与 LSM6DSO 的 FSM 一样,Unico 开发环境中的专用工具可对 IMU 的机器学习核心进行编程。

有限状态机和机器学习核心也可与主机处理器结合使用,实现更为复杂的位置跟踪算法。STMicroelectronics 可下载的 X-CUBE-MEMS1 软件包可用于该公司的 STM32Cube 开发系统,并且包括以下样例软件例程:

  • 活动识别 – 提供有关用户正在执行的活动类型信息,包括保持静止、步行、健走、慢跑、骑行或驾驶。该算法常用于手机或某些可穿戴设备。
  • 运动持续时间检测 – 与计步器数据结合使用时,运动持续时间检测可用于确定用户活动的秒数。该算法常用于可穿戴健身或健康跟踪设备。
  • 振动或运动强度检测 – 提供有关用户运动强度的信息,可识别的运动强度范围为 0(静止)到 10(全速跑)。该算法常用于手机或某些可穿戴健身设备。
  • 携带位置识别 – 提供有关用户如何携带设备的信息,可区分以下位置:静置桌面、手持、贴近头部、衬衣口袋中、裤子口袋中、夹克口袋中以及戴在摆动手臂上。该算法常用于手机或其他可携带设备以检测活动相关情境。

总结

为了维持定位和使用 IMU 数据检测运动和手势,需要保持主机处理器持续运行,对于由电池供电的嵌入式设计来说,这一目标可能难以实现,因为主机处理器的功耗相当高。然而,新一代低功耗 IMU 的板上处理能力足以执行机器学习,允许主机处理器以低电流模式休眠,在必要时才唤醒,从而解决了这一问题。

 

收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

第一届中国AI与机器学习研讨会

活动内容  人工智能技术将在未来对传统产业产生重大颠覆性影响,人工智能将在各行各业为创新设计带来新的动力,它也将催生新的
发表于 03-29 00:00 62次 阅读
第一届中国AI与机器学习研讨会

量子智能系统中的经典机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新....
发表于 08-22 16:11 24次 阅读
量子智能系统中的经典机器学习

让FPGA芯片变得智能到底有多难

机器学习/深度学习、自动化、更卓越的设计能力、5G和边缘计算等概念的推动下,使得汽车、工业、医疗等各....
发表于 08-22 14:51 23次 阅读
让FPGA芯片变得智能到底有多难

隐私问题爆发,多个城市开始“拒绝”人脸识别

这之后,随着亚马逊、微软等相继被曝出与政府之间也存在着“人脸识别”技术相关的项目合作,包括将人脸识别....
的头像 倩倩 发表于 08-22 14:46 514次 阅读
隐私问题爆发,多个城市开始“拒绝”人脸识别

人工智能的进步所带来的创新式发展

新一代人工智能正在全球范围蓬勃发展,推动世界从互联信息时代进入智能信息时代,给人们的生产生活方式带来....
发表于 08-22 10:03 18次 阅读
人工智能的进步所带来的创新式发展

物联网技术是如何支持预测性维护来实现提高产品质量的

如今,有大量不同的状态监控技术可用于实时跟踪资产健康状况。这意味着您可以非常清楚地看到机器何时处于峰....
发表于 08-21 15:14 93次 阅读
物联网技术是如何支持预测性维护来实现提高产品质量的

AI创业公司“H20.ai”获7250万美元投资,高盛与平安领投

H2O.ai 是一个开源机器学习平台,主要服务于数据科学家和开发者,为其应用提供快速机器学习引擎。人....
的头像 行业投资 发表于 08-21 11:35 477次 阅读
AI创业公司“H20.ai”获7250万美元投资,高盛与平安领投

该如何看到目前机器人的各种表现

人类是一个非常聪明的物种,虽然我们的个体力量并不强大,但是我们懂得学会创造科技,利用科技的力量来延伸....
发表于 08-21 09:59 30次 阅读
该如何看到目前机器人的各种表现

用于精确定位的 IMU: 如何使用 IMU 软件实现更高的精度

GPS 系统需要消耗大量电力。许多嵌入式系统,尤其是电池供电的系统,无法负担 100% 时间都维持 ....
的头像 丫丫119 发表于 08-21 09:12 925次 阅读
用于精确定位的 IMU: 如何使用 IMU 软件实现更高的精度

由Qeexo嵌入式机器提供的AI亮相于边缘设备

Qeexo嵌入式机器学习,不依靠云端中运行实时机器学习推理的嵌入式边缘设备,是一个轻量级的通用平台。
发表于 08-20 11:24 43次 阅读
由Qeexo嵌入式机器提供的AI亮相于边缘设备

2019 DeeCamp人工智能训练营在北京中国科学院大学举办全国成果展

在过去的4周时间里,来自五湖四海的DeeCamp学员们完成了由22家企业发起的50个AI相关课题,接....
的头像 倩倩 发表于 08-19 15:51 161次 阅读
2019 DeeCamp人工智能训练营在北京中国科学院大学举办全国成果展

AI对于生活的一些运用,如何让AI服务于人类等「基础项目」

毫无疑问,人工智能已经成为了当下甚至未来的一大热门领域。不管你是对这个领域感兴趣想要大展身手还是想要....
的头像 倩倩 发表于 08-19 15:40 124次 阅读
AI对于生活的一些运用,如何让AI服务于人类等「基础项目」

AI时代的医疗会有哪些不可思议之处

尽管现代科技还没那么先进,但是机器学习和人工智能已经出现在诊断医学中了。就短期而言,这些技术可用于减....
发表于 08-19 15:16 121次 阅读
AI时代的医疗会有哪些不可思议之处

AI加速落地!用户隐私与数据安全问题箭在弦上

IJCAI是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一,今年又恰逢 IJCAI的 50周年。作为学界和业界....
的头像 倩倩 发表于 08-19 15:06 408次 阅读
AI加速落地!用户隐私与数据安全问题箭在弦上

SSD将引入机器学习引擎 直接处理内部数据而无需进行传输交换

Marvell(美满电子)还真能玩,不但联合东芝为SSD带来了以太网访问能力,还让SSD变聪明了,要....
的头像 39度创意研究所 发表于 08-19 10:22 331次 阅读
SSD将引入机器学习引擎 直接处理内部数据而无需进行传输交换

机器学习的图像压缩应用

DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩:色彩量化...
发表于 08-19 07:07 41次 阅读
机器学习的图像压缩应用

Xilinx ACAP架构介绍

随着机器学习算法的研究,其变得越来越复杂和多样性。计算密集性对计算资源和存储以及带宽提出了更高的要求....
发表于 08-18 11:16 48次 阅读
Xilinx ACAP架构介绍

工业物联网成功的商业模式分析

幸运的是,工业物联网不再是一个技术问题,制造商也不必在内部开发任何东西。今天,交付运行良好的连网系统....
发表于 08-16 17:34 275次 阅读
工业物联网成功的商业模式分析

人工智能和机器学习的QA测试有何不同

智能手机、智能音箱、智能汽车、智能咖啡机,物品被赋予智能的例子不胜枚举,似乎周围的一切都获得了生命和....
发表于 08-16 15:50 33次 阅读
人工智能和机器学习的QA测试有何不同

机器学习经验总结

面试经验(机器学习)
发表于 08-16 14:20 56次 阅读
机器学习经验总结

三大驱动因素推动发展,全球AI市场规模持续增长

目前全球人工智能市场仍呈现加速增长态势,主力厂商着重抢先布局人工智能产业生态链。
的头像 机器人大讲堂 发表于 08-15 16:58 166次 阅读
三大驱动因素推动发展,全球AI市场规模持续增长

构建机器学习产品必需的数学背景

必读  我们该如何学习机器学习中的数学...
发表于 08-15 11:44 45次 阅读
构建机器学习产品必需的数学背景

如何提前预防机器学习模型受到攻击产生严重的后果?

机器学习是人工智能的核心,也是使计算机具有智能的根本途径。
的头像 人工智能学家 发表于 08-15 10:53 173次 阅读
如何提前预防机器学习模型受到攻击产生严重的后果?

关于人工智能未来的发展趋势

与其他技术和软件工具不同,人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求,芯片制造商将研发....
发表于 08-15 10:11 118次 阅读
关于人工智能未来的发展趋势

第三代AI要处理“可解释性”问题

语言是人类智能的重要标志,在人类文明中的地位与作用毋庸置疑,自然语言处理,通俗地解释就是“让计算机学....
的头像 人工智能学家 发表于 08-15 09:41 289次 阅读
第三代AI要处理“可解释性”问题

神奇的GAN,基于生成的探索

科学家认为机器学习和人工智能所运用的前沿技术,是一种研究科学的全新方法。
的头像 人工智能学家 发表于 08-15 09:36 202次 阅读
神奇的GAN,基于生成的探索

可借助日常物品来打造新工具的机器人

得益于技术和相关算法的进展,机器人正变得越来越聪明。佐治亚理工学院的一支研究团队,刚刚开发出了一款能....
发表于 08-15 09:31 32次 阅读
可借助日常物品来打造新工具的机器人

AI赌神赢的背后,只是8天的训练

Facebook与CMU学Noam Brown、Tuomas Sandholm的最新研究成果——Pl....
的头像 人工智能学家 发表于 08-15 09:06 172次 阅读
AI赌神赢的背后,只是8天的训练

机器学习算法帮助我们做出更好的决定

机器学习算法,可以帮助我们做出更好的决策,通过将人类的偏见最小化,使用更完整的数据集,或者弥补我们决....
的头像 视听前线音响短评 发表于 08-14 16:47 181次 阅读
机器学习算法帮助我们做出更好的决定

机器学习给了我们现实世界中的超能力

我们的人类感知系统是惊人的。
的头像 Midifan 发表于 08-14 16:45 225次 阅读
机器学习给了我们现实世界中的超能力

机器学习将帮助我们更好地理解彼此

你可能认为人类最有能力理解彼此。毕竟,谈话的另一方是另一个人类。
的头像 Midifan 发表于 08-14 16:39 219次 阅读
机器学习将帮助我们更好地理解彼此

自动化程序使我们更有创造力

让我分享几个例子。
的头像 人工智能学家 发表于 08-14 16:32 189次 阅读
自动化程序使我们更有创造力

人工智能技术怎样应用在通信安全领域

在实际的网络运行和维护中,根据发现的故障特征自动匹配诊断规则,从而智能化的发现故障点,并且得到处理建....
发表于 08-13 16:09 84次 阅读
人工智能技术怎样应用在通信安全领域

人工智能和机器学习怎么应用于医学?

经美国食品药品监督管理局(FDA)批准后,第一批可穿戴式数字健康监测仪目前刚刚上市,并集成在诸如智能手表之类的消费产品中。...
发表于 08-13 07:22 36次 阅读
人工智能和机器学习怎么应用于医学?

关于自动机器学习的概述(AutoML)

机器学习是让算法自动的从数据中找出一组规则,从而提取数据中对分类/聚类/决策有帮助的特征,随着机器学....
发表于 08-12 15:51 74次 阅读
关于自动机器学习的概述(AutoML)

机器学习是人工智能大众化的必经之路

近年来,随着人类在计算能力上取得的巨大进步,以及新计算机算法的发现和标记数据的增加,人类对神经网络(....
发表于 08-12 15:49 43次 阅读
机器学习是人工智能大众化的必经之路

人工智能将如何改变农业行业

随着我们进入机器学习的新技术时代,人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性:从种子....
发表于 08-12 09:54 52次 阅读
人工智能将如何改变农业行业

机器学习怎样为患者护理

够为癌症患者创建个人风险评分,可以使医生更好地预测患者的病程和对治疗的反应。
发表于 08-12 09:13 55次 阅读
机器学习怎样为患者护理

智力债务是怎么一回事

随着人工智能新技术,特别是机器学习的出现,我们的“智力信用额度”被提高了。
发表于 08-11 10:53 59次 阅读
智力债务是怎么一回事

机器学习的可学习性如何判定?

在业界,近些年来机器学习在人机对弈、语音识别、图像识别等场景下取得了蓬勃发展,引发了人们对人工智能改....
的头像 中国人工智能学会 发表于 08-09 18:24 269次 阅读
机器学习的可学习性如何判定?

人工智能领域容易进入吗

人工智能领域是一个典型的交叉学科,不仅计算机专业的毕业生可以向人工智能领域发展,数学、物理、自动化、....
发表于 08-09 16:13 60次 阅读
人工智能领域容易进入吗

微软前副总裁解读机器学习和人工智能5大关键

在机器学习和人工智能的世界中,信任和透明绝对是至关重要的。过去的一年间,有好几个高调的机器学习和人工....
的头像 云知声 发表于 08-09 16:13 256次 阅读
微软前副总裁解读机器学习和人工智能5大关键

人工智能、机器学习和深度学习三者的关系

科技发展造福社会,随着大数据时代的到来,人工智能(AI)、机器学习、深度学习等概念相继出现在我们的生....
发表于 08-09 15:34 107次 阅读
人工智能、机器学习和深度学习三者的关系

回顾围棋人机大战细节:AI的迅猛发展

在谈及 AI 时代是否真正来临时,梁博士和刘女士都保持谨慎乐观的态度。梁博士认为,深度学习和大数据的....
的头像 云知声 发表于 08-09 11:54 196次 阅读
回顾围棋人机大战细节:AI的迅猛发展

工业控制的自动化将会全面取代人类吗

随着机器学习和机器人等自动化技术在日常生活中发挥越来越重要的作用,它们对工作场所的潜在影响不出所料地....
发表于 08-09 11:25 73次 阅读
工业控制的自动化将会全面取代人类吗

能源监测怎样利用人工智能变得高效和低成本

EIOT大数据实验室推出的非侵入式的负荷监测软硬件服务,主要是通过低成本、多种形式、插件式、数据可视....
发表于 08-09 08:49 65次 阅读
能源监测怎样利用人工智能变得高效和低成本

模拟芯片可为机器学习大幅度的提速

人工智能或许能解决一些科学和行业最棘手的挑战,但要实现人工智能,需要新一代的计算机系统。
发表于 08-08 17:47 50次 阅读
模拟芯片可为机器学习大幅度的提速

人工智能与大数据带来了无限的想象空间

从经济学到机器学习,不变的是对数据奥秘的发现力。本质上,现在的经济学就是用数据、模型认识世界、解释世....
发表于 08-08 16:05 72次 阅读
人工智能与大数据带来了无限的想象空间

AI、机器学习颠覆未来音乐技术

近些年来音乐技术的发展趋向于渐进式的变化,对现有的声音合成方法进行不断的迭代改进,比如测序器和音效插....
的头像 Imagination Tech 发表于 08-08 11:13 279次 阅读
AI、机器学习颠覆未来音乐技术

华为成功收购了俄罗斯的人脸识别系统开发公司VOCORD

据俄罗斯《新闻报》引述接近交易消息人士的话报道称,中国华为公司近期收购了俄罗斯的人脸识别系统开发公司....
的头像 芯智讯 发表于 08-08 10:58 473次 阅读
华为成功收购了俄罗斯的人脸识别系统开发公司VOCORD

机器学习的十大经典算法,附有详细原理说明,有助于机器学习的学习和运用

发表于 08-08 02:00 123次 阅读
机器学习的十大经典算法,附有详细原理说明,有助于机器学习的学习和运用

关于人工智能的机器学习一些知识

机器学习是人工智能的一个子集,它为机器提供了自动学习和改进的能力,无需任何明确的编程。而深度学习,机....
发表于 08-07 15:52 56次 阅读
关于人工智能的机器学习一些知识

人工智能欠下的智力债谁来偿还

随着人工智能新技术,特别是机器学习的出现,我们的“智力信用额度”被提高了。机器学习系统在数据海洋中识....
发表于 08-07 15:46 49次 阅读
人工智能欠下的智力债谁来偿还

人工智能将在未来生活中成为普遍现象

机器学习入门教育该教什么内容呢?埃塞姆·阿培丁认为,基础的运算知识、高性能的运算、数据的在社会伦理及....
发表于 08-07 09:56 47次 阅读
人工智能将在未来生活中成为普遍现象

机器学习全靠调参?谷歌大脑新研究:神经网络构建超强网络

只靠神经网络架构搜索出的网络,不训练,不调参,就能直接执行任务。
的头像 嵌入式资讯精选 发表于 08-06 14:18 452次 阅读
机器学习全靠调参?谷歌大脑新研究:神经网络构建超强网络

如何让mm7150与覆盆子Piv3结合使用?

你好,我不确定我是否在正确的论坛上发布这个消息,但在这里。我试图与IMU(MM7150)从微芯片和覆盆子皮(RPi)工作。第一...
发表于 08-06 13:33 29次 阅读
如何让mm7150与覆盆子Piv3结合使用?

怎么确定材料的制作成分?

许多国家要求明确标识纺织品的纤维成分。有时这些标签会产生误导。例如,在下图中,我们看到一组标有100%棉的洗碗巾,但是经Sag...
发表于 08-06 08:36 52次 阅读
怎么确定材料的制作成分?

情感分析概述 人工智能技术落地

与其他的人工智能技术相比,情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊,因为其他的领....
发表于 08-05 15:59 40次 阅读
情感分析概述 人工智能技术落地

Web开发工程师怎么转型

       作为一名Web开发人员,我发现计算机视觉和机器学习领域的快速发展是让人感到兴奋,但是我没有任何使...
发表于 08-02 06:03 45次 阅读
Web开发工程师怎么转型

【技术杂谈】用Python来预测双色球,都想到未来的美好生活了呢~

炎炎夏日,懒的做饭,跑楼下买点烤鸭和凉面吃吃,路过一个卖彩票的店,突然灵感爆棚,想着是不是可以利用Python来预测一下的彩票...
发表于 07-29 11:07 258次 阅读
【技术杂谈】用Python来预测双色球,都想到未来的美好生活了呢~

推荐几本机器学习和深度学习必读书籍+机器学习实战视频PPT+大数据分析书籍

小白 机器学习和深度学习必读书籍+机器学习实战视频PPT+大数据分析书籍推荐!...
发表于 07-22 17:02 110次 阅读
推荐几本机器学习和深度学习必读书籍+机器学习实战视频PPT+大数据分析书籍

ADIS16467 精密 MEMS IMU 模块

和特点 三轴数字陀螺仪 ±125°/sec、±500°/sec、±2000°/sec 动态范围型号 运行偏置稳定性为 2°/hr (ADIS16467-1) 角度随机游走为 0.15°/√hr(ADIS16467-1 和 ADIS16467-2) 轴间错位误差为 ±0.05° 三轴数字加速计,±40 g 运行偏置稳定性为 13 μg 三轴,角度增量和速度增量输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴向对准 校准温度范围: −40°C 至 +85°C SPI 兼容数据通信 可编程操作和控制 自动和手动偏置校正控制 用于同步数据采集的数据就绪指示器 外部同步模式: 直接、脉冲、缩放和输出 惯性传感器按需自检 闪存按需自检 单电源供电 (VDD): 3.0 V 至 3.6 V 2000 g 机械冲击生存能力 工作温度范围: −40°C 至 +105°C 产品详情 ADIS16467 是一款精密微电子机械系统 (MEMS) 惯性测量单元 (IMU),它包括一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。 ADIS16467 中的每个惯性传感器均结合了信号调节功能以优化动态性能。 工厂校准可表现每个传感器的灵敏度、偏置、对准、线性加速(陀螺仪偏置)和冲击点(加速度计位置)。 因此,每个传感器都有动态补偿公式,用以在各种条件下提供准确的传感器测量。AD...
发表于 02-22 15:58 6次 阅读
ADIS16467 精密 MEMS IMU 模块

ADIS16375 薄型、低噪声6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,范围调整设置: ±300°/秒 严格的正交对准: <0.05° 三轴数字加速度计: ±18 g 角度/速度变化计算 宽传感器带宽:330 Hz 高采样速率:2.460 kSPS 自治工作和数据收集 无需外部配置命令 启动时间:500 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:-40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 4个FIR滤波器库、120个可配置抽头 数字I/O:数据就绪、报警指示、外部时钟 状态监控报警 电源管理支持关断/休眠模式 使能外部采样时钟输入:最高2.25 kHz 单命令自测 单电源供电:3.3 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:-40°C至+105°C   产品详情 ADIS16375 iSensor®是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。每个传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准为每个传感器提供灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺仪偏置)特性。因此,每个传感器都有其自己的动态补偿公式,可在−40°C至+85°C的温度范围内提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案...
发表于 02-22 15:58 4次 阅读
ADIS16375 薄型、低噪声6自由度惯性传感器

ADIS16334 薄型6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,数字范围调整设置:±75°/秒、±150°/秒、±300°/严格的正交对准:<0.05° 三轴数字加速度计:±5 g 宽传感器带宽:330 Hz 自治工作和数据收集无需外部配置命令启动时间:180 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准校准温度范围:−20°C至+70°C SPI 兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制自动和手动偏置校正控制Bartlett窗口FIR滤波器长度、抽头数数字I/O:数据就绪、报警指示、通用状态监控报警使能外部采样时钟输入:最高1.2 kHz 单命令自测 单电源供电:4.75 V至5.25 V抗冲击能力:2000 g带连接器接口的24 mm × 33 mm × 11 mm模块工作温度范围:−40°C至+105°C产品详情 ADIS16334 iSensor® 是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。每个传感器都实现了业界领先的iMEMS® 技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准为每个传感器提供灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺仪偏置)特性。因此,每个传感器都有其自己的动态补偿公式,可在−20°C至+70°C的温度范围内提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16334为精确的...
发表于 02-22 15:58 6次 阅读
ADIS16334 薄型6自由度惯性传感器

ADIS16475 精密迷你 MEMS IMU(2000dps,8g)

和特点 三轴数字陀螺仪 范围选项:±125°/sec、±500°/sec、±2000°/sec 运动中偏置稳定度: 2°/小时 角度随机游走为 0.15°/√hr 轴间错位误差为 ±0.1° 三轴数字加速计,±8 g 运动中偏置稳定度 3.6μg 三轴角度变化和速度变化输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴向对准 校准温度范围:−40°C 至 +85°C 兼容串行外设接口 (SPI) 可编程操作和控制 自动和手动偏置校正控制 用于同步数据采集的数据就绪指示器 外部同步模式:直接、PPS、输出 按需对惯性传感器自测 按需对闪存自测 单电源供电:3.0 V 至 3.6 V 冲击生存能力:2000 g 工作温度范围:−40°C 至 +105°C 产品详情 ADIS16475是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。ADIS16475中内置的每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16475为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而经济高效的方法...
发表于 02-22 15:58 19次 阅读
ADIS16475 精密迷你 MEMS IMU(2000dps,8g)

ADIS16470 宽动态范围微型 MEMS IMU

和特点 三轴数字陀螺仪,范围为 ±2000°/sec 运行偏置稳定性为 8°/小时 0.008 °/sec/√Hz速率噪声密度 三轴数字加速计,±40 g 运行偏置稳定性为 10μg 三轴角度变化和速度变化输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴向对准 校准温度范围:−10°C 至 +75°C 兼容串行外设接口 (SPI) 可编程操作和控制 自动和手动偏置校正控制 用于同步数据采集的数据就绪指示器 外部同步模式:直接、PPS、输出 内部传感器按需自检 闪存按需自检 单电源供电:3.0 V 至 3.6 V 冲击生存能力:2000 g 工作温度范围:−25°C 至 +85°C 产品详情 ADIS16470是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。ADIS16470中内置的每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS® 技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16470为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而经济高效的方法。所有必需的运动测试及校准都是工厂生产过程的一部分,大...
发表于 02-22 15:58 43次 阅读
ADIS16470 宽动态范围微型 MEMS IMU

ADIS16445 紧凑型精密6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,提供数字范围调整±62°/sec, ±125°/sec, ±250°/sec 轴间对准:<0.05° 三轴数字加速度计,±5 g(最小值) 自治工作和数据收集无需外部配置命令启动时间:175 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准校准温度范围: -40℃至+85℃ SPI兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 Bartlett窗口、FIR长度、抽头数 数字I/O:数据就绪、报警指示、通用 状态监控报警 使能外部采样时钟输入:最高1.1 kHz 单命令自测 单电源供电:3.15 V至3.45 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:−40°C至+105°C产品详情 ADIS16445 iSensor®器件是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。ADIS16445中的每个传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16445为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而高效的方法。所有必需的运动测...
发表于 02-22 15:58 48次 阅读
ADIS16445 紧凑型精密6自由度惯性传感器

ADIS16477 精密微型 MEMS IMU(2000dps,40g)

和特点 三轴数字陀螺仪 ±125°/sec、±500°/sec、±2000°/sec 范围选项 运行偏置稳定性为 2°/hr 角度随机游走为 0.15°/√hr 轴间错位误差为 ±0.1° 三轴数字加速计,±40 g 运行偏置稳定性为 13μg 三轴,角度增量和速度增量输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴向对准 校准温度范围:−40°C 至 +85°C 兼容串行外设接口 (SPI) 可编程操作和控制 自动和手动偏置校正控制 用于同步数据采集的数据就绪指示器 外部同步模式:直接、PPS、输出 内部传感器按需自检 闪存按需自检 单电源供电:3.0 V 至 3.6 V 2000 g 冲击生存能力 工作温度范围:−40°C 至 +105°C 产品详情 ADIS16477 是一个完整的惯性系统,包括一个三轴陀螺仪和一个三轴加速计。ADIS16477 中的每个惯性传感器均结合了行业领先的 iMEMS® 技术和可优化动态性能的信号调节功能。工厂校准可表现每个传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速(陀螺仪偏置)特性。因此,每个传感器都有其自己的动态补偿公式,用以提供准确的传感器测量。ADIS16477 提供了一种简单、经济高效的方法,用于将精确的多轴惯性测量技术集成到工业系统中,尤其是在与离散设计所涉及的复杂性和投资进...
发表于 02-22 15:58 63次 阅读
ADIS16477 精密微型 MEMS IMU(2000dps,40g)

ADIS16364 高精密三轴惯性传感器

和特点 具有数字量程刻度的三轴陀螺仪设置:±75°/sec, ±150°/sec, ±300°/sec分辨率:14位三轴加速计测量范围:±5 g分辨率:14位带宽:350 Hz出厂校准的灵敏度、偏置和对准校准温度范围:-20°C至+70°C外部时钟输入,用于采样同步数字控制偏置校准数字控制采样速率数字控制滤波可编程条件监控辅助数字输入/输出欲了解更多特性,请参考数据手册 产品详情 ADIS16364 iSensor®是一款完整的三轴陀螺仪与三轴加速计惯性检测系统。这款传感器结合了ADI公司的iMEMS®与混合信号处理技术,提供校准的数字惯性检测,是高集成度的解决方案。SPI接口和简单的输出寄存器结构实现了方便的数据访问和配置控制。通过SPI端口可以访问下列嵌入式传感器:X、Y和Z轴角速度;X、Y和Z轴线性加速度;内部温度;电源;以及辅助模拟输入。惯性传感器在各个轴上执行精密对准,并在-20°C至+70°C的温度范围内(工作温度范围为-40°C至+105°C)对失调和灵敏度进行校准。嵌入式控制器可以动态补偿对传感器的所有主要影响,因此能够在无需测试、电路或用户干预的情况下保证高度精确的传感器输出。以下可编程特性能够简化系统集成:系统内自动偏置校准、数字滤...
发表于 02-22 15:58 50次 阅读
ADIS16364 高精密三轴惯性传感器

ADIS16460 紧凑型精密6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪 测量范围: ±100°/秒(最小值) 运动中偏置稳定度:8°/小时(典型值) X轴角向随机游动:0.12°/√小时(典型值) 三轴数字加速度计:±5 g(动态范围) 自治工作和数据采集 无需外部配置命令 快速启动时间 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围: 0°C ≤ TA ≤ 70°C 串行外设接口(SPI)数据通信 欲了解更多特性,请参考数据手册 产品详情 ADIS16460 iSensor®器件是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。 ADIS16460中内置的每个传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。 工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置和对准进行校准。 因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。 与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16460为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而高效的方法。 所有必需的运动测试及校准都是工厂生产过程的一部分,大大缩短了系统集成时间。 严格的正交对准可简化导航系统中的惯性坐标系对准。 SPI和寄存器结构针对数据收集和配置控制提供简单的接口。 ADIS16460采用约为...
发表于 02-22 15:58 72次 阅读
ADIS16460 紧凑型精密6自由度惯性传感器

ADIS16365 6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,数字范围调整设置:±75°/秒、±150°/秒、±300°秒/严格的正交对准:<0.05° 三轴数字加速度计测量范围:±18 g 自治工作和数据收集无需外部配置命令启动时间:180 ms休眠模式恢复时间:4 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围ADIS16360:+25°CADIS16365:−40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 宽带宽:330 Hz 欲了解更多特性,请参考数据手册产品详情 ADIS16360/ADIS16365 iSensor® 器件均为完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。各传感器器件均集业界领先的iMEMS® 技术与优化动态性能的信号调理功能于一体。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。ADIS16360/ADIS16365可提供在工业系统中集成精确的多轴惯性检测功能的简单、高效方法,与分立式设计的复杂度和投入相比,其优势尤为明显。所有必需的运动测试和校准均为工厂生产过程的一部分,可大大减少系统集成时间。严格的正交对准可简化导航系统中的惯性坐标系对准。经过改进的SPI接口和寄存器结构能...
发表于 02-22 15:57 48次 阅读
ADIS16365 6自由度惯性传感器

ADIS16448 紧凑、精密10自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,提供数字范围调整 设置:±250°/sec, ±500°/sec, ±1000°/sec 轴间对准:<0.05° 三轴数字加速度计, ±18 g (最小值) 三轴数字磁力计, ±1.9 高斯(最小值) 数字气压计,10 mbar至1200 mbar 校准压力范围:300 mbar至1100 mbar 自治工作和数据收集 无需外部配置命令 启动时间:205ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:-40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 具有可选CRC-16的突发模式读序列 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 Bartlett窗口、FIR长度、抽头数 数字I/O:数据就绪、报警指示、通用 状态监控报警 使能外部采样时钟输入:最高1.1 kHz 单命令自测 单电源供电:3.15 V至3.45 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:-40°C至+105°C 产品详情 ADIS16448 iSensor®是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪、一个三轴加速度计、一个三轴磁力计和压力传感器。每个传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准为每个传感器提供灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺仪偏置)特性。因此,各传感器...
发表于 02-22 15:57 89次 阅读
ADIS16448 紧凑、精密10自由度惯性传感器

ADIS16362 6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,数字范围调整 设置:±75°/秒、±150°/秒、±300°/秒 严格的正交对准:<0.05° 三轴数字加速度计: ±1.7 g 宽传感器带宽:330 Hz 自治工作和数据收集无需外部配置命令启动时间:180 ms休眠模式恢复时间:4 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:−20°C至+70°C SPI兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制:请参考数据手册 单电源供电:4.75 V至5.25 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:−40°C至+105°C产品详情 ADIS16362 iSensor®是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。每个传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准为每个传感器提供灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺仪偏置)特性。因此,每个传感器都有其自己的动态补偿公式,可在−20°C至+70°C的温度范围内提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16362为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而高效的方法。所有必需的运动测试及校准都是工厂生产过程的一部分,大大缩短了系统集成时间。严格的正交对准可简化...
发表于 02-22 15:56 43次 阅读
ADIS16362 6自由度惯性传感器

ADIS16485 战术级6自由度MEMS惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,±450°/秒动态范围 -- 正交对准误差:±0.05° -- 运动中偏置稳定度:6°/小时-- 角向随机游动:0.3°/√小时-- 0.01%非线性度 三轴数字加速度计:±5 g 三轴、角度变化和速度变化输出 快速启动时间:约500 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:−40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制 -- 自动和手动偏置校正控制 -- 4个FIR滤波器库、120个配置抽头-- 数字I/O:数据就绪报警指示、外部时钟-- 状态监控报警-- 电源管理支持关断/休眠模式-- 可选外部采样时钟输入:最高2.4 kHz-- 单命令自测 单电源供电:3.0 V至3.6 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:-40°C至+105°C 产品详情 ADIS16485 iSensor®器件是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。 与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16485为精确的多...
发表于 02-15 18:36 59次 阅读
ADIS16485 战术级6自由度MEMS惯性传感器

ADIS16489 7自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,±450°/秒动态范围 ±0.018°轴到轴对齐误差 运动中偏置稳定度:5.3°/小时 角向随机游动:0.25°/√小时 非线性度:0.045°/秒 三轴数字加速度计,±18 g动态范围 气压计,300 mbar至1100 mbar 三轴角度变化和速度变化输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:-40°C至+85°C SPI兼容 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 4个FIR滤波器库、120个配置抽头 数字I/O:数据就绪报警指示、外部时钟 状态监控报警 电源管理支持关断/休眠模式 可选输入同步时钟:最高2.4 kHz 按需对惯性传感器自测 按需闪存测试(校验和) 单电源供电:3.0 V至3.6 V 抗冲击能力:2000 g 聚对二甲苯涂层(用于内部电路的防潮层) 工作温度范围:-40°C至+105°C 产品详情 ADIS16489是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪、一个三轴加速度计和一个气压计。ADIS16489中内置的每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感...
发表于 02-15 18:36 44次 阅读
ADIS16489 7自由度惯性传感器

ADXC1500 组合式陀螺仪和双轴加速度计

和特点 组合式偏航角速度陀螺仪和双轴、低g加速度计 温度补偿,高精度偏置和灵敏度性能 通过汽车应用认证 整个工作温度范围内的加速度计偏置稳定性:±30 mg 整个工作温度范围内的陀螺仪零点稳定性:±2°/秒 加速度计噪声:2.5 mg rms(典型值,35.6 Hz时) 陀螺仪噪声;0.1°/秒(典型值,35.6 Hz时) 陀螺仪:线性加速度抑制0.03°/秒/g 加速度计:±32 g过载性能 16位数据字和4位CRC SPI数字输出 全面的机电故障安全特性 6 kHz数据更新速率 可编程滤波器响应 低静态功耗:<16 mA 工作电压:3.3 V或5 V 温度范围:-40°C至+105°C 16引脚倒腔SOIC封装,具有稳定的抗电磁干扰性能 产品详情 ADXC1500是一款偏航角速度陀螺仪和双轴加速度计,集成于单封装中。它针对电子稳定控制(ESC)和其他同时需要偏航角速度和加速度信号的高性能应用而设计。内部温度传感器可补偿偏移和灵敏度性能,在−40°C至+105°C温度范围内提供出色的稳定性。数字串行端口接口(SPI)向主机微控制器传输偏航角速度和加速度数据。4位循环冗余校验(CRC)为传输的SPI数据提供故障覆盖,内部故障检测例程可确保所有报告的偏航角速度和加速度数据的完整性。完全集...
发表于 02-15 18:36 34次 阅读
ADXC1500 组合式陀螺仪和双轴加速度计

ADIS16495 战术级、6自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪 范围选项:±125°/秒、±450°/秒、±2000°/秒 ±0.05°轴到轴对齐误差 ±0.25°(最大值)轴到封装对齐误差 运动中偏置稳定度:0.8°/小时 角向随机游动:0.09°/√小时 三轴数字加速度计:±8g 运动中偏置稳定度:3.2 μg 三轴角度变化和速度变化输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:−40°C至+85°C SPI兼容 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 可配置FIR滤波器 数字I/O:数据就绪、外部时钟 采样时钟选项:内部、外部或缩放 按需对惯性传感器自测 单电源供电:3.0 V至3.6 V 抗冲击能力:1500 g 工作温度范围:−40°C至+105°C 产品详情 ADIS16495是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。ADIS16495中内置的每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16495为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而经济高...
发表于 02-15 18:36 150次 阅读
ADIS16495 战术级、6自由度惯性传感器

ADIS16488A 战术级10自由度惯性传感器

和特点 三轴数字陀螺仪,±450°/秒动态范围 正交对准误差:±0.05° 运动中偏置稳定度:5.1°/小时 角向随机游动:0.26°/√小时 0.01%非线性度 三轴数字加速度计:±18 g 三轴角度变化和速度变化输出 三轴数字磁力计:±2.5高斯 数字压力传感器:300 mbar至1100 mbar 快速启动时间:约500 ms 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 校准温度范围:-40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 嵌入式温度传感器 可编程工作与控制 自动和手动偏置校正控制 4个FIR滤波器库、120个配置抽头 数字输入/输出:数据就绪报警指示、外部时钟 状态监控报警 电源管理支持关断/休眠模式 可选外部采样时钟输入:最高2.4 kHz 单命令自测 单电源供电:3.0 V至3.6 V 抗冲击能力:2000 g 工作温度范围:−55°C至+105°C (CML) 产品详情 ADIS16488A iSensor®是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪、一个三轴加速度计、一个三轴磁力计和一个压力传感器。每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态...
发表于 02-15 18:36 91次 阅读
ADIS16488A 战术级10自由度惯性传感器

ADIS16405 High Precision Tri-Axis Gyroscope, Accelerometer, Magnetometer

和特点 下载示例代码Triaxial, digital gyroscope with digital range scaling±75°/sec, ±150°/sec, ±300°/sec settingsTight orthogonal alighment, <0.05°Triaxial, digital accelerometer, ±18 gTriaxial, digital magnetometer, ±2.5 gaussAutonomous operation and data collectionNo external configuration commands required220 ms start-up time4 ms sleep mode recovery timeFactory-calibrated sensitivity, bias, and axial alignmentADIS16405 calibration temperature range: −40°C to +85°CSPI-compatible serial interfaceEmbedded temperature sensorProgrammable operation and control: see data sheetSingle-supply operation: 4.75 V to 5.25 V2000 g shock survivabilityOperating temperature range: −40°C to +105°C 产品详情 The ADIS16400/ADIS16405 iSensor® products are complete inertial systems that include a triaxal gyroscope, a triaxial accelerometer, and a triaxial magnetometer. The ADIS16400/ ADIS16405 combine industry-leading iMEMS® technology w...
发表于 02-15 18:36 49次 阅读
ADIS16405 High Precision Tri-Axis Gyroscope, Accelerometer, Magnetometer

ADIS16465 精密 MEMS IMU 模块

和特点 三轴数字陀螺仪 ±125°/sec、±500°/sec、±2000°/sec 动态范围型号 运行偏置稳定性为 2°/hr (ADIS16465-1) 角度随机游走为 0.15°/√hr(ADIS16465-1 和 ADIS16465-2) 轴间错位误差为 ±0.05° 三轴数字加速计,±8 g 运行偏置稳定性为 3.6 μg 三轴,角度增量和速度增量输出 工厂校准的灵敏度、偏置和轴向对准 校准温度范围: −40°C 至 +85°C SPI 兼容数据通信 可编程操作和控制 自动和手动偏置校正控制 用于同步数据采集的数据就绪指示器 外部同步模式: 直接、脉冲、缩放和输出 惯性传感器按需自检 闪存按需自检 单电源供电 (VDD): 3.0 V 至 3.6 V 2000 g 机械冲击生存能力 工作温度范围: −40°C 至 +105°C 产品详情 ADIS16465 是一款精密微电子机械系统 (MEMS) 惯性测量单元 (IMU),它包括一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计。 ADIS16465 中的每个惯性传感器均结合了信号调节功能以优化动态性能。 工厂校准可表现每个传感器的灵敏度、偏置、对准、线性加速(陀螺仪偏置)和冲击点(加速度计位置)。 因此,每个传感器都有动态补偿公式,用以在各种条件下提供准确的传感器测量。ADIS16465 提供...
发表于 02-15 18:36 40次 阅读
ADIS16465 精密 MEMS IMU 模块

ADIS16480 具有动态方位输出的10自由度MEMS惯性传感器

和特点 动态角度输出 -- 四元数、欧拉常数、旋转矩阵 -- 0.1°(俯仰、滚动)和0.3°(偏航)静态精度 三轴数字陀螺仪,±450°/s动态范围 - 正交对准:<±0.05° - 运动中偏置稳定度:6°/小时 - 角向随机游动:0.3°/√hr - 0.01%非线性度 三轴数字加速度计:±10 g 三轴角度变化和速度变化输出 三轴数字磁力计:±2.5高斯 数字压力传感器:300 mbar至1100 mbar 自适应扩展卡尔曼滤波器 -- 自动协方差计算 -- 可编程参考重定向 -- 可编程传感器干扰水平 -- 可配置事件驱动控制 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准 -- 校准温度范围:−40°C至+85°C SPI兼容型串行接口 可编程工作与控制 -- 4个FIR滤波器库、120个可配置抽头 -- 数字I/O:数据就绪报警指示、外部时钟 -- 可选外部采样时钟输入:最高2.4 kHz -- 单命令自测 单电源供电:3.0 V至3.6 V 抗冲击能力:2000 g 产品详情 ADIS16480iSensor®器件是一款用于动态方位检测的完整惯性系统,内置一个三轴陀螺仪、一个三轴加速度计、三轴磁力计、压力传感器和一个扩展卡尔曼滤波器(EKF)。每个惯性传感器都实现了业界领先的iMEMS®技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。...
发表于 02-15 18:36 54次 阅读
ADIS16480 具有动态方位输出的10自由度MEMS惯性传感器