보다 효율적인 센서를 통해 공간 및 전력 절약

소비자들은 오늘날의 스마트폰 및 태블릿의 최신 고급 기능에 빠르게 적응하고 있습니다. 현대 생활은 상황 및 위치의 즉각적인 감지에 점점 더 의존하고 있으며 결과적으로 사용자는 산업 공정 및 헬스케어 같은 다양한 분야에서 사용되는 스마트 장치에 대해 점점 더 많은 것을 요구하고 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 지능적 설계는 시스템 크기와 전력 소비에 대한 엄격한 제약 사항을 준수하면서, 요구되는 속도와 정확성을 보장하는 데 필수입니다.

센서 연결

동작 추적 및 위치 인식 같은 정교한 기능은 소비자 가전 장비의 새로운 기능 및 응용에 필요한 열쇠를 제공하며 급증하는 웨어러블 분야 같은 새로운 시장 기회를 실현하도록 지원합니다. 사용자가 스마트 기능과 자율적인 상황 대응 동작을 요구함에 따라 고급 감지는 또한 산업 자동화, 의료용 환자 모니터링 및 사물 인터넷(IoT) 응용 분야 같은 장비에 대한 기대 수준을 높이고 있습니다.

가속도계, 자이로스코프 및 자력계 같은 소형 MEMS 센서는 소비자 가격 포인트에서 휴대용 장치의 동작 추적 및 위치 인식 기술을 가능하게 하는 핵심입니다.

향상된 정확성과 성능에 대한 최종 사용자의 요구는 이러한 센서를 조합하여 사용함으로써 충족할 수 있습니다. 센서 유형에 따라 별도의 제한이 적용되기 때문입니다. 예를 들어, 가속도계는 기본 방향 및 기울임 감지를 제공할 수 있으며, 장치가 움직이지 않은 경우 피치와 롤을 추적할 수 있습니다. 자이로스코프 추가를 통해, 장치가 움직이는 동안 피치 또는 롤 같은 더 복잡한 동작이나 고속 회전을 정확하게 측정할 수 있습니다. 반대로, 자력계는 진북을 기준으로 이동을 모니터링하여 가속도계 회전 오차를 보정하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 대역폭이 제한되며 외부 전자파 장해에 취약합니다.

센서 융합은 시스템에서 다중 센서의 출력을 통합하여, 게임 또는 연구를 위한 제스처 제어 또는 신체 동작 캡처 등을 목적으로 복잡하거나 신속한 이동을 정확하게 모니터링하도록 합니다. 응용 제품에 따라 센서 융합은 메인 프로세서, 외부 센서 허브 또는 센서 자체에서 최대 성능을 발휘할 수 있습니다. 전력 소비, 크기 제약, 배터리 수명 및 처리 리소스 같은 요인은 이러한 결정을 내리는 데 가장 중요한 영향을 미칩니다.

센서 허브로서의 마이크로 컨트롤러

센서 융합 알고리즘은 센서 허브로 작동하는 마이크로 컨트롤러에서 실행될 수 있습니다. Atmel은 Kionix 및 MEMSIC과 같은 센서 파트너와의 협업을 통해 SAM D20 ARM® Cortex®-M0+ 마이크로 컨트롤러 또는 ARM Cortex-M4 코어가 장착된 SAM G53 같은 마이크로 컨트롤러를 위한 센서 융합 솔루션을 개발했습니다. 이러한 센서 융합 솔루션 개발로 Kionix KXCJ9 또는 Memsic MXC62320 MEMS 가속도계 같은 센서의 통합이 간소화되었습니다. 이 마이크로 컨트롤러는 센서 허브로 작동할 경우 전력 절감을 실현하는 SleepWalking 및 Atmel 이벤트 시스템을 지원합니다. SleepWalking은 모든 기능과 클록을 중지할 수 있으며 그 동안 주변 장치는 시스템의 일부를 비동기식으로 깨울 수 있는 기능을 보유하게 됩니다. 이벤트 시스템에서는 주변 장치가 프로세서 개입 없이 센서 신호 수신 같은 이벤트에 응답할 수 있으므로 마이크로 컨트롤러의 절전 모드를 최대한 이용할 수 있습니다.

전력 절감

전력 소비 문제는 동작 감지 시스템을 개발 중인 엔지니어에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 스마트 시계 또는 안경 같은 웨어러블 장치에서 오늘날의 보편화된 동작 기반 응용 제품은 배터리가 추가될 수 있다는 추가적 요구에도 불과하고 상시 작동 감지를 필요로 합니다. 최신 개발된 모바일 작동 시스템에서는 일러스트레이션을 제공합니다. Google은 Android 버전 4.4에서 센서 처리 기능을 크게 변경하여 과도한 배터리 소비를 일으키지 않으면서 실시간 위치 및 상황 인식의 사용을 향상시켰습니다. 걸음 감지와 걸음 수 같은 계보기 기능은 백그라운드에서 실행되어야 하고 API는 센서 관리를 향상시키고 잘못된 트리거가 메인 응용 프로세서를 깨우지 않도록 변경되었습니다.

Android 버전 4.4는 센서 처리에 대한 책임을 센서 허브 또는 심지어 센서 자체로 전환할 수 있는 방법을 보여 줍니다. 가속도계 및 자이로스코프 출력에 대한 센서 융합 계산은 메인 응용 프로세서가 절전 상태인 동안 인터럽트 사이에 발생해야 합니다. 또한 배치 모드는 응용 프로세서가 중요한 센서 이벤트에 의해 절전 모드에서 해제된 경우에만 센서 허브가 퓨전 결과를 버퍼링하고 이 결과를 전송하도록 합니다.

STMicroelectronics은 ARM Cortex-M0 코어를 기반으로 하는 STM32F411 마이크로 컨트롤러에서 이 배칭 개념을 한 단계 더 진전시켰습니다. 이 마이크로 컨트롤러는 고유한 배치-취득 모드(BAM)를 구현하는데, 이 모드는 센서 허브로 사용된 경우 고유 CPU 코어가 절전 상태일 때 센서 데이터를 온칩 SRAM에 직접 저장하여 에너지를 절약합니다. 이 코어는 절전 모드로 돌아가기 전에 이 저장 데이터를 처리하기 위해 잠시 동안 해제됩니다. Flash STOP 모드, 제로 대기 실행 및 전압 조정 같은 추가적인 에너지 절약 기능을 갖춘 이 장치는 스마트폰 및 태블릿 이외에 산업용 제어, 의료용 모니터, 건물 자동화 및 웨어러블 기술 같은 응용 제품에서 사용하는 데 적합합니다.

기판 공간 절약

6축 모듈 같은 센서 모듈은 3축 가속도계와 3축 자력계를 결합하여 두 개의 동작 센서 기능을 통합하는 편리한 공간 절약 솔루션을 제공하는Freescale FXOS8700CQR1을 선호합니다. FXOS8700CQR1은 자유 낙하 감지, 펄스/탭 감지, 방향 감지 및 자기 감지 같은 내장된 프로그래밍 가능 이벤트 기능을 지원하는 디지털 신호 처리 기능이 내장되어 있어 산업 장비의 실내 탐색, 사용자 인터페이스 제어 또는 충격 및 진동 모니터링 같은 응용 제품을 지원할 수 있습니다. 그림 1은 이 장치의 메인 블록과 DSP 기능을 보여줍니다. Freescale의 MEMS 센서 포트폴리오를 보안하는 Kinetis Microcontrollers의 센서 융합 라이브러리는 센서 모듈에 연결되는 마이크로 컨트롤러에서 장치 방향, 선형 가속 및 자기 장해를 계산할 수 있는 고급 기능을 제공합니다.


그림 1: FXOS8700CQR1에 내장된 DSP는 자기 및 가속도계 센서 데이터에 대한 기본 처리를 수행합니다.

InvenSense는 그림 2에 표시된 대로, MPU-6500™ 동작 추적 장치에 3축 자이로스코프 및 3축 가속도계와 나란히 디지털 동작 프로세서(DMP) 장치를 구현했습니다. DMP는 낮은 대기 시간으로 동작 처리 알고리즘을 실행할 수 있으며, 프로그래밍 가능한 인터럽트를 사용하는 제스처 인식, 메인 프로세서의 개입 없이 화면 방향을 계산할 수 있는 저전력 화면 회전 알고리즘 및 호스트 프로세서가 절전 상태일 때 걸음 수를 유지할 수 있는 계보기를 포함하여 여러 기능을 제공합니다.


그림 2: MPU-6500은 센서 허브에서 센서 융합 처리 부담을 덜어줄 수 있는 1세대 InvenSense DMP를 통합합니다.

미래 방향

InvenSense MPU-6500에 통합된 DMP는 센서 허브를 연결하지 않고도 더욱 포괄적인 센서 융합을 수행할 수 있는 새로운 센서 세대의 도래를 예견하고 있습니다. 센서 모듈에서 센서 융합 처리를 수행하면 시스템 전력 소비와 응답 시간을 줄이고 응용 설계를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자재 명세서 비용과 기판 공간도 절약할 수 있습니다. InvenSense와 ST는 Android 4.4의 요구 사항을 충족하는 6축 관성 모듈을 발표했습니다. 이 모듈은 응용 프로세서와 센서 허브의 부담을 덜어주는 동작 처리 기능이 내장되어 있습니다.

결론

광범위한 응용 분야 및 시장에 걸쳐 상황 감지 기능에 대한 요구가 증가함에 따라 연결 센서에 대한 접근 방식이 정밀 검토되고 있으며 전력과 부품 수를 줄이는 데 도움이 되는 새로운 기술이 부상하고 있습니다. 최신 모바일 운영 시스템은 추가 전력 소비를 최소화하면서 '상시 작동' 감지를 달성할 수 있는 방법을 보여줍니다.