{"id":1344,"date":"2020-02-16T14:39:08","date_gmt":"2020-02-16T14:39:08","guid":{"rendered":"lsm6dsox-acelerometro-y-giroscopio-con-aprendizaje-automatico-incorporado"},"modified":"2020-11-02T00:55:46","modified_gmt":"2020-11-02T00:55:46","slug":"lsm6dsox-acelerometro-y-giroscopio-con-aprendizaje-automatico-incorporado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/robots-argentina.com.ar\/didactica\/lsm6dsox-acelerometro-y-giroscopio-con-aprendizaje-automatico-incorporado\/","title":{"rendered":"LSM6DSOX: aceler\u00f3metro y giroscopio con aprendizaje autom\u00e1tico incorporado"},"content":{"rendered":"

STMicroelectronics<\/a><\/strong> acaba de lanzar su \u00faltimo circuito integrado sensor, el LSM6DSOX<\/a><\/strong>, que proporciona datos del sensor sobre la aceleraci\u00f3n y la orientaci\u00f3n. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n puede procesar estos datos mediante aprendizaje autom\u00e1tico sin ninguna entrada externa del microcontrolador.<\/p>\n

El LSM6DSOX<\/strong> es un encapsulado SiP<\/a><\/strong> (sistema empaquetado en un chip) de 2,5 mm x 3 mm x 0,83 mm.<\/p>\n

Un SiP<\/strong> es un sistema o subsistema electr\u00f3nico funcional que incluye dos o m\u00e1s matrices semiconductoras heterog\u00e9neas (a menudo de nodos de tecnolog\u00eda diferentes optimizados para sus funcionalidades individuales), generalmente con componentes pasivos. La forma f\u00edsica del SiP es un m\u00f3dulo y, dependiendo de la aplicaci\u00f3n final, el m\u00f3dulo podr\u00eda incluir un chip l\u00f3gico, memoria, dispositivos pasivos integrados (IPD<\/strong>), filtros de RF, sensores, disipadores de calor, antenas, conectores y\/o chip de potencia.<\/p>\n

La creciente complejidad de los dispositivos de gama baja est\u00e1 dando lugar a una nueva forma de procesamiento de datos. En lugar de que un controlador principal realice todo el trabajo pesado, los perif\u00e9ricos conectados pueden tener controladores integrados y DPS que pueden preprocesar sus propios datos antes de pasar al controlador principal, que puede descargar el trabajo del controlador principal, lo que ahorra energ\u00eda. Un ejemplo de esto es el LSM6DSOX<\/strong>, el \u00faltimo m\u00f3dulo inercial de ST que tiene capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

El LSM6DSOX<\/strong><\/p>\n

El LSM6DSOX<\/strong> es un aceler\u00f3metro 3D y un giroscopio 3D siempre encendidos. Se puede acceder al sensor a trav\u00e9s de SPI<\/strong> e I2C<\/a><\/strong>, as\u00ed como al \u00faltimo est\u00e1ndar de la industria, I3C<\/a><\/strong>. El sensor es compatible con Android para la integraci\u00f3n con sistemas Android (como tablets y tel\u00e9fonos).<\/p>\n

Tambi\u00e9n incorpora detecci\u00f3n significativa de movimiento y detecci\u00f3n de inclinaci\u00f3n. El movimiento de inclinaci\u00f3n incorporado en el sensor es capaz de desencadenar eventos durante los cambios de inclinaci\u00f3n. Por ejemplo, un evento puede activarse cuando un usuario tiene su tel\u00e9fono en el bolsillo y se levanta despu\u00e9s de haberse sentado. Esta detecci\u00f3n de inclinaci\u00f3n se realiza todo en hardware sin la necesidad de un controlador, lo que puede reducir en gran medida el trabajo de potencia y descarga de un procesador.
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\nN\u00facleo de aprendizaje autom\u00e1tico en el LSM6DSOX<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, la verdadera magia<\/strong> detr\u00e1s del LSM6DSOX<\/strong> es el sistema interno de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><\/strong>. El n\u00facleo de aprendizaje autom\u00e1tico, realizado mediante una serie de condiciones \u00absi-luego-si no\u00bb, permite la identificaci\u00f3n de tareas espec\u00edficas, como caminar, correr y conducir, que son programables por el usuario.<\/p>\n

Con hasta 256 nodos disponibles, el n\u00facleo de aprendizaje autom\u00e1tico puede ejecutar hasta ocho flujos simult\u00e1neamente y cada flujo puede generar hasta 16 resultados. El sensor tambi\u00e9n puede tener en cuenta sensores externos con el uso de un n\u00facleo de sensores (Sense Hub), por donde otros sensores pueden enviar sus datos al LSM6DSOX<\/strong>.
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\nConexi\u00f3n de sensores externos al LSM6DSOX<\/p>\n

\u00abEl aprendizaje autom\u00e1tico ya se usa para el reconocimiento r\u00e1pido y eficiente de patrones en redes sociales, modelos financieros o manejo aut\u00f3nomo\u00bb, dijo Andrea Onetti, vicepresidente de anal\u00f3gicos, MEMS<\/a><\/strong> y sensores del Grupo STMicro<\/a><\/strong>. \u00abEl sensor de movimiento LSM6DSOX integra capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar el seguimiento de la actividad en tel\u00e9fonos inteligentes y dispositivos port\u00e1tiles\u00bb.
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