2019年08月17日

機械学習機能付きモーションセンサ

今回紹介するのはST製 機械学習機能付きモーションセンサ LSM6DSOXです。

LSM6DSOXの機械学習機能を紹介する前に通信インタフェースについて説明します。モーションセンサとしてI2C、SPIに対応しているというのは普通ですが、これらに加えてI3C(MIPI I3C)に対応しています。I3Cの紹介はまた別の機会にしたいと思いますが、一言でいえばI2Cと後方互換を保ちつつ、I2Cよりも速い12.5MHzのクロック転送ができます。ただ、STからI3Cに対応したマイコンが出ていません...

LSM6DSOXはそのままでは扱いにくいため、評価ボードを購入してみました。



steval-mki197v1.jpg


機械学習コアを内蔵すること特徴として、センサのモーションパターンをあらかじめ学習させると、マイコン側にモーションパターンの結果だけ返すことができるようになります。これで何がよいかというと、モーションパターンを分析するために高周期でセンサとマイコンで通信したり、マイコンで高度な分析処理をする必要がなくなります。電池の長寿命化やマイコンを他の処理に割り当てることが可能となります。エッジ処理のさらにエッジ化という感じです。

機械学習コアに学習させるためには決定木分析のツール、Wekaを使用して学習させることができるようです。
例えば、走っている状態、歩いている状態、止まっている状態を区別する場合、センサ単体で状態を区別できるようになり、マイコン側の処理が不要となります。

LSM6DSOX-core.jpg

※STのデータシートから抜粋


さらにLSM6DSOXの機械学習コアの特徴としてモーションセンサ内の加速度、ジャイロだけでなく、外部のセンサ情報も取り込んで学習させることができるようです。これはLSM6DSOXがI2Cマスタとなって外部センサを接続できる機能の応用例です。


マイコンでなく、センサ側で学習させるというLSM6DSOXは非常に面白いセンサだと思いました。今後、機械学習コアを試食してみたいと思います。
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2019年08月10日

Groveリレー

最近は忙しいため、部品紹介が少し多めとなっています。

今回も部品紹介としてGroveリレーを紹介します。

relay1.jpg

relay2.jpg

Groveコネクタのリレーはいくつかあります(M5Stack用SPDTリレー)が、その中でもSeeed社のGroveリレーv1.2は3.3Vから動作可能なのが特徴です。Seeed社のGroveリレーv1.2であれば、3.3V系でも5V系でもそのまま使用することができます。

ほかのGroveリレーの多くは5V動作なのでSTM32マイコンやArduino Leonardなどの3.3V系のマイコンではそのまま動かすことができません。これらのマイコンで使用する場合はリレーの動作電圧に注意して選定する必要があります。

また、Groveリレーを使用する場合は基板上にコイルの逆起電力をキャンセルさせるためのダイオードが付いているため問題ありませんが、リレー単体で実装する場合は必ず保護ダイオードを取り付けることがポイントです。忘れるとマイコンのポートに数十〜数百Vの逆起電圧が加わり一瞬でマイコンが壊れてしまいます。
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2019年08月03日

Groveパーティクルセンサ

以前、Honeywell製のパーティクルセンサを紹介しました。

今回はGroveパーティクルセンサを使ってみました。
GroveパーティクルセンサはHM3301という中国製のモジュールが搭載されています。

有効レンジとしてはHoneywell製が0~1000μg/m3、Groveパーティクルセンサが1~500μg/m3となっています。Honeywell製の方がレンジが広いです。ほかの仕様はほぼ同様ですが、Groveパーティクルセンサの良い点としてボード上に昇圧回路があり、3.3V電源でも動作することです。また、Honeywell製に比べて、価格が3500円前後で少し安くなっています。


hm3301-2.jpg


Arduinoでサンプルコードを書き込んで試食してみました。


hm3301.jpg


Standard particulate matterとAtmospheric environmentの2つの値が出力されます。Standard particulate matterは工業用の指標、Atmospheric environmentは通常の屋内および屋外の大気環境の指標のようです。2つの値の推移をみると、過渡応答では2つの値に差があるようですが、収束すると同じ値になるようです。

Groveコネクタ直結で3.3V電源で簡単に動くのは便利だと思いました。PM1、PM2.5、PM10といった空気中の粒子の日々の変化を計測してみたいと思います。
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