ウェアラブル機器によるジム･アクティビティ認識

人工知能（AI）は、人間の行動認識の精度に革命をもたらし、組込みAIが、それらのアルゴリズムをどこにでも組み込めるようにしました。しかも個人情報を開示することなくローカルで実行でき、スマートウォッチやリストバンドなどの機器に組み込めます。

このユースケースは、こうしたアプリケーションを開発していて、消費電力について心配している人に最適です。ジム･アクティビティ認識ユースケースは、ウェアラブル機器のフィットネス事例として役立ち、ST MEMSセンサに搭載された機械学習コア（MLC）により、バイセップ･カール、ラテラル･レイズ、スクワットなどの活動をいずれも超低消費電力で認識します。

アプローチ

Profi-MEMSボード（STEVAL-MKI109V3）とLSM6DSV16X DIL24アダプタ･ボード（STEVAL-MKI227KA）を使用すると、またはMEMS Studioを通じてデータ･ログを収集できます。

SensorTile.box PR Oワイヤレス･ボックス･キットとAndroidまたはiOS用STBLESensorアプリを使用して、データ･ログを収集することも可能です。

加速度センサの入力データには、ローパス･フィルタ（IIR1）を適用しています。

Unico-GUIを使用して、平均、ピークツーピーク、最小値、最大値の4つの特徴を持つディシジョン･ツリー･モデルを生成し、設定しました。

MLCは30Hzで動作し、90サンプル（3秒に相当）の期間で特徴を計算します。

センサ

センサ･フュージョンとハイエンド･アプリケーション向けQvarを搭載した6軸慣性測定ユニット（IMU）とAIセンサ（リファレンス：LSM6DSV16X）。

データ

加速度センサは、最大測定範囲±8g、出力データレート30Hz、低電力モード1に設定しました。
このアルゴリズムのセンサの向きは、ENU（East-North-Up）です。

Xは腕に平行（左手首の場合は手に近づき、右手首の場合は手から遠ざかる向き）

Yは腕に垂直（デバイスを見たときにユーザから遠ざかる向き）

Zは上向き

このアルゴリズムをディシジョン･ツリーで実装するために、左手（または右手）のリストバンドに装着したデバイス（LSM6DSV16X）を使用してすべてのデータ･ログを収集しました。

結果

消費電力（センサ+アルゴリズム）：16.5uA

ディシジョン･ツリーには約30個のノードがあり、さまざまなクラスを検出できるように構成されています。
ディシジョン･ツリー分類器の出力は、レジスタMLC1_SRC（70h）に保存されます。

0 = 活動なし

4 = バイセップ･カール

8 = ラテラル･レイズ

12 = スクワット

この構成では、レジスタMLC1_SRC（70h）が新しい値で更新されるたびに、INT1ピンに割込み（パルス、アクティブハイ）が生成されます。
この構成での割込みパルスの持続時間は33.3msです。