STMicroelectronics LSM6DSV iNEMO™惯性模块是一款系统级封装器件,配备三轴数字陀螺仪和三轴数字加速度计。它有三核,用于在三个独立通道上处理加速度和角速度数据,具有专门的配置、滤波和处理功能。LSM6DSV在高性能模式下提升性能(0.65mA时),具有不间断低功耗特性,实现最佳的消费者运动体验。该器件嵌入了高级专用功能,例如有限状态机和数据滤波,用于OIS、EIS和运动处理。
数据手册:*附件:STMicroelectronics LSM6DSV iNEMO™惯性模块数据手册.pdf
LSM6DSV满足主流OS要求,提供真实、虚拟和批量模式传感器。此外,LSM6DSV还可高效运行Android中规定的传感器相关功能,从而降低功耗,缩短反应时间。特别是,LSM6DSV设计用于实现硬件特性,例如大幅运动检测、固定/运动检测、倾斜、计步器功能、时间戳,以及支持外部传感器的数据采集。
LSM6DSV具有硬件灵活性,可将具有不同模式连接的引脚连接到外部传感器,以扩展传感器集线器、辅助SPI等功能。LSM6DSV为OIS和EIS应用提供高级设计灵活性。两个通道均具有专用处理路径,带独立滤波和增强型EIS通道陀螺仪数据,可通过主接口I^2^C/MIPI I3C® v1.1/SPI读取。
STMicroelectronics LSM6DSV采用2.5mm x 3.0mm x 0.83mm小型塑料焊盘栅格阵列 (LGA) 封装,适合用于超紧凑型解决方案。
特性
- 三核,用于UI、EIS和OIS数据处理
- 功耗:0.65mA(组合高性能模式下)
- 加速器与陀螺仪皆提供“不间断”的低功耗体验
- 智能FIFO,高达4.5KB
- 兼容Android
- ±2/±4/±8/±16g满量程
- ±125/±250/±500/±1000/±2000/±4000dps满量程
- 模拟电源电压范围:1.71V至3.6V
- 独立IO电源(扩展范围:1.08V至3.6V)
- 紧凑占位:2.5mm x 3mm x 0.83mm
- SPI/I^2^C和MIPI I3C® v1.1串行接口,具有主处理器数据同步功能
- 陀螺仪和加速度计用OIS数据输出的辅助SPI
- OIS可配置自aux SPI、主接口(SPI/I^2^C和MIPI I3C® v1.1)
- 一次侧接口上的EIS专用通道,具有专用滤波功能
- 高级计步器、步测器和步进计数器
- 大幅运动检测、倾斜检测
- 标准中断:自由落体、唤醒、6D/4D定位、单击和双击
- 可编程有限状态机,用于加速度计、陀螺仪和外部传感器数据处理,速率高达960Hz
- 内置温度传感器
- ECOPACK,符合RoHS指令
示意图

LSM6DSV iNEMO™惯性模块:为下一代智能设备提供高性能运动感知
核心特性
1. 高性能与低功耗兼备
LSM6DSV在组合高性能模式下的功耗仅为 0.65 mA ,同时支持“始终开启”体验,兼顾了能效与实时响应。其智能FIFO容量高达 4.5 KB ,支持数据压缩与动态分配,显著降低了系统功耗。
2. 多重接口与灵活配置
模块支持多种通信接口:
- I²C / SPI / MIPI I³C® v1.1
- 辅助SPI用于OIS数据输出
- 三种连接模式,适应不同应用场景:
- 模式1 :标准从机接口
- 模式2 :支持传感器集线器,可连接外部传感器
- 模式3 :支持辅助SPI连接相机模块,用于OIS
3. 先进的嵌入式功能
LSM6DSV内置多种智能算法与硬件加速功能:
- 步数检测与计数器
- 倾斜检测
- 显著运动检测
- 有限状态机 ,支持用户自定义手势识别
- 自适应自配置 ,可根据运动模式实时调整设备参数
4. 增强的EIS与OIS支持
模块为电子图像稳定和光学图像稳定提供了独立的处理通道与滤波路径,确保在拍摄或AR/VR场景中提供流畅无抖动的画面。
机械与电气特性
- 加速度计量程 :±2/±4/±8/±16 g
- 陀螺仪量程 :±125/±250/±500/±1000/±2000/±4000 dps
- 供电电压 :1.71 V – 3.6 V
- I/O电压 :1.08 V – 3.6 V
- 封装尺寸 :2.5 mm × 3.0 mm × 0.83 mm(LGA-14L)
应用场景
LSM6DSV适用于多种高要求的应用场景:
嵌入式功能详解
有限状态机
LSM6DSV最多支持8个独立的有限状态机,可用于检测复杂运动模式,如:
- 手势识别
- 绝对手腕倾斜
- 摇动与双击检测
用户可通过配置FSM将算法从主处理器卸载至传感器,显著降低系统功耗。
智能FIFO管理
模块内置4.5 KB FIFO,支持多种工作模式:
- 旁路模式
- FIFO模式
- 连续模式
- 触发模式等
FIFO还可存储时间戳、温度、步数计数器等数据,并通过压缩算法提升有效存储容量。
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