ST показала алгоритмы движения для Snapdragon Wear Elite

В демонстрации ST задачи распределены между платформой Snapdragon Wear Elite и инерциальным датчиком LSM6DSV32X. Скорость ходьбы вычисляет нейроускоритель eNPU, а два остальных алгоритма работают внутри датчика.

По измерениям производителя, оценка скорости занимает в среднем 31,2 мс за запуск; результат получен по 16 выполнениям. Буфер скомпилированной модели занимает 1,22 МБ. Вычисления запускаются, когда встроенный шагомер фиксирует ходьбу.

Для определения того, надето ли устройство, ST использовала три конечных автомата и одно дерево решений. Их результат помогает удерживать вычислительную часть платформы в режиме малого потребления, пока обработка не нужна. Внутренние испытания ST дали точность 95% без пользовательской калибровки.

Алгоритм обнаружения падений последовательно ищет свободное падение, удар и переход к неподвижности. ST сообщает о точности 99% на данных, не использовавшихся при обучении, и потреблении 15 мкА для решения на IMU.

Сам LSM6DSV32X содержит трёхосевые акселерометр и гироскоп. Диапазон акселерометра настраивается до ±32 g, для подключения доступны SPI, I²C и MIPI I3C. Обработка в ядре MLC основана на деревьях решений: датчик сравнивает признаки движения с заданными порогами и может сообщать об изменении результата прерыванием.

Примеры, учебные материалы и инструменты для MLC опубликованы в репозитории ST. Показанные приложения – демонстрации для разработчиков; часть алгоритмов или их вариантов уже доступна в открытых примерах компании.