用于可穿戴设备的 MEMS 传感器的新功能

MEMS 传感器已经存在了很长时间，但市场对新应用的需求正在推动技术升级。由于体积小、精度高、可靠性高，MEMS传感器非常适合可穿戴设备。

例如，气压传感器非常适合嵌入手表、健身手环、耳机或智能手机中，以支持可以感知您是在平坦区域、斜坡上还是楼梯上行走的健身参数。他们为标准二维 (X, Y) 导航设备添加了第三 (Z) 维度。事实上，有些是足够灵敏和准确的，因此紧急呼叫可以向救援人员发出信号，告诉救援人员你在摩天大楼的哪一层。 Bosch Sensortec 现已将 BMP 384 强大的气压传感器引入可穿戴设备市场。它采用凝胶填充封装进行了加固，这是气压传感器的一项创新。这使其能够防水和各种恶劣环境。此外，由于其小尺寸（2.0 × 2.0 × 1.0 mm），它很容易集成到智能手机、可穿戴设备和耳戴式设备中。

博世还推出了 BHI260AP 自学习 AI 传感器，可以教它跟踪包括各种不同动作的个性化锻炼程序。而且由于它具有防水外壳，它还可以跟踪游泳锻炼的圈数、划水和休息时间。

MEMS 气压传感器内部

博世 BMP 系列压力传感器的机制是硅芯片中的 10 至 20 微米厚的膜。薄膜中有四个压阻元件，当它响应压力弯曲时，压敏电阻的电阻变化会改变惠斯通电桥的输出，从而产生压力信号。

这是一项久经考验的技术，已在汽车市场上使用了 20 多年，即使在恶劣的条件下也表现出相当稳定的性能。它现在正凭借成功的业绩进入消费电子行业。我们最新进入该市场的是 BMP384 型号，它不仅坚固耐用，而且由于其凝胶填充封装而具有耐介质性

准确度

相对准确度 是输出曲线斜率的函数；它是高度变化的准确性，而不是绝对读数。对于高性能博世 BMP 390，它是 +/- 0.03 hPa.，相当于 +/- 25 厘米。

绝对准确度 是精确压力读数中最大误差的量度。对于高性能 BMP390，它是 +/- 0.50 hPa。与绝对精度相关的其他规格包括 RMS 噪声：+/- 0.02 hPa；温度系数偏移：（25°C – 40°C，900Pa）； 12 个月稳定性：+/- 0.16 hPa；和焊料漂移：<+/- 0.8 hPa.

（焊料漂移虽然不常被提及，但可能是一个重要因素。将器件焊接到印刷电路板上时，会产生温度梯度，这会导致机械应力，包括弯曲。MEMS 传感器上的这种应力可以引起电气输出的变化。）

导航

MEMS 气压传感器可以针对不同的应用进行优化。例如，专为精确高度测量而设计的 BMP390 具有足够好的分辨率来测量小于 10 厘米的高度变化。外壳尺寸为 2 mm × 2 mm × 0.75 mm，可轻松集成到智能手机或手表中。博世与 NextNav LLC (Sunnyvale, CA) 合作开发了一种室内导航系统，该系统使用 BMP390 提供室内 z 轴定位组件，用于三维定位和定位，足以用于增强型紧急呼叫 ( E911)。

对于紧急呼叫，绝对准确性至关重要。假设您住在 14 楼的公寓，为了让急救人员快速找到您，z 轴信息以及 x 和 y 都必须准确无误。

为了获得最准确的绝对读数，您必须先进行考虑到您所在位置的海拔高度的校准，例如，您是在海边还是在山顶。然后，还有几个其他因素会影响压力传感器的绝对精度。例如，压力和海拔之间的相关性随着外部大气压力的变化而变化。这对于高度的快速变化通常并不重要，但例如，如果您的手机带有嵌入式传感器在一个特定位置停留 10 小时，则环境压力可能会在此期间发生变化。所以这意味着有必要引入一个外部校正信号。这可以通过传感器融合来实现，将来自几种不同类型传感器（例如惯性传感器和磁传感器）的信息结合起来。

健身 - 压力感应

对于跟踪锻炼程序，相对准确度很好——你只对高度的变化感兴趣，而不是绝对值。然而，环境因素对于健身追踪器来说非常重要，尤其是对于智能手表等可穿戴设备，尤其是在您想要追踪游泳时。

凝胶填充的 BMP384 可用于健身追踪，尤其是在海拔变化或在水等恶劣环境中进行健身时。

为了让传感器在恶劣的环境中运行，传感机制以及嵌入式 ASIC 必须被隔离。在 BMP 384 中，这是通过在隔膜和外壳之间涂上一层凝胶来完成的。它需要特殊的专业知识来制造和应用具有正确机械和热性能的凝胶。凝胶必须将压力传递给膜，同时不能阻止它弯曲。它还必须足够好地导热，以便传感器在很宽的温度范围内工作，最后，它不能在传感器的工作寿命内变硬。

健身 - 人工智能

博世在 CES 2021 上推出的 BHI260AP MEMS 传感器旨在集成到智能手表和健身手环等腕部可穿戴设备中；或听筒。它不仅包含一个带有 16 位 3 轴加速度计和 16 位 3 轴陀螺仪的六自由度 IMU，还包含一个 32 位客户可编程微控制器。这种硬件加上包含自学习 AI 软件的组合支持非常复杂的健身设备。

游泳。 Bosch Sensortec 为 BHI260AP 开发了游泳追踪器软件。使用来自 IMU 和浮点微控制器的实时传感器数据，它既可以提供原始传感器数据，也可以运行 AI 函数，生成相关结果供应用处理器直接使用。内置运动传感器可以确定用户何时开始游泳，而无需游泳者采取任何行动。然后，它从四种可能的类别（仰泳、自由泳、蝶泳和蛙泳）中对划水类型进行分类，并记录划水次数、圈数以及各圈之间的任何休息时间。

家庭锻炼。 这种“智能”传感器可以被训练成为您家庭锻炼的个人助理——它可以识别和跟踪您的个人锻炼程序的细节。虽然它带有 15 个预编程的健身活动，但可以上传其他活动。

该传感器足够智能，可以识别新的锻炼，并且可以适应您自己的特定锻炼。通过从您的行为中学习，它可以识别数百种不同的动作和模式，而不仅仅是设备制造商预先编程的那些。

对于每个练习，您都可以获得详细的即时反馈，例如：活动类型、所需时间以及需要完成的组数和重复次数。然后将其转换为有关锻炼强度和频率的特定信息。当用户遵循预定义的锻炼计划时，可以告知他们距离实现个人目标（例如减肥、调理或健身水平）的距离。

对于高强度锻炼，用户可以在不同的活动之间快速切换，例如，锻炼 20 到 30 秒，然后休息 20 到 30 秒。 AI 跟踪设备可以自动可靠地识别每个新的运动，从一种运动过渡到另一种运动。

边缘处理。 将数据处理嵌入传感器有几个优点，而不是将原始数据传输到可能在云中的中央处理器。首先，传输大量数据需要更多的功率，而不是已经使用数据来计算重要输出消息的信号。如果本地处理器可以聚合数据并以固定间隔而不是连续传输数据，也可以降低功耗。这对于最大限度地延长电池寿命尤其重要。还有隐私问题：家庭用户，尤其是职业运动员，不希望其他人访问他们的记录。对于快速运动，您不希望因将数据发送到其他地方而不是直接在传感器处进行处理而导致延迟。

总结

越来越复杂的 MEMS 传感器的发展使可穿戴设备的应用成为可能，仅受设计师想象力的限制。目前两个关键进展的例子包括博世 BMP384 凝胶填充气压传感器，它具有很强的液体耐受性，以及 BHI260AP，它包括一个 IMU 和一个用于运行人工智能应用程序的边缘处理器。

本文由 Bosch Sensortec（德国罗伊特林根）首席执行官 Stefan Finkbeiner 博士撰写。欲了解更多信息，请联系 Constantin Schmauder，此电子邮件地址已收到垃圾邮件机器人保护。您需要启用 JavaScript 才能查看它。或访问这里 .