智能资产跟踪

您是否想知道快递包裹的状态？是否有撞击对包裹内的物品造成重大损坏？

传感器可以帮助监测这些状态，但功耗必须要低才能延长电池寿命。这正是边缘AI的用武之地。在传感器级别，它不仅更加省电，同时还可以跟踪包裹状态并检测任何可能的事件。

在本应用案例中，我们将向您展示如何使用意法半导体的MEMS传感器实施智能资产跟踪解决方案。

方法

我们结合了意法半导体MEMS传感器的两种先进功能：机器学习内核 (MLC) 和有限状态机 (FSM)：

我们使用MEMS-Studio生成并配置了一个具有三个节点的决策树模型，以检测不同的类别。

MLC处理加速度计数据，以检测包裹的状态（如静止、移动中、摇晃）。

FSM处理原始和过滤后的加速度计数据，以检测撞击和跌落。

在本例中，撞击检测的阈值设置为0.5 g，直立角度设置为26°。

传感器INT1/INT2引脚上产生的中断仅在检测到所需事件时才会唤醒微控制器。

传感器

超低功耗3轴智能加速度计，支持AI、抗混叠滤波器以及各种先进的数字功能（参考代码：LIS2DUX12）。

数据

已在低功耗模式下使用±16 g满量程和25 Hz输出数据速率获取加速度计的数据。
传感器的方向设置与ENU惯例相同（Z轴指向上方）。

结果

功耗（传感器 + 算法）：14.7 uA可以从MLC1_SRC (34h) 寄存器读取MLC的输出结果：

00h = 静止 – 直立

04h = 静止 – 非直立

08h = 移动中

0Ch = 摇晃

FSM可检测以下状态：

撞击，由FSM #1检测

自由落体，由FSM #2检测

每次寄存器MLC1_SRC (34h) 更新新值时（MLC检测到状态发生变化时），该配置都会在INT1引脚上生成一个中断（脉冲和高电平激活）。在此配置中，中断脉冲的持续时间为40 ms。

当FSM检测到自由落体或撞击事件时，该配置会在INT2引脚上产生一个中断（脉冲和高电平激活）。只要包裹还在空中，自由落体中断就会保持激活状态。通过FSM_STATUS (13h) 寄存器可以确定是哪个FSM生成了中断，以便区分撞击事件和自由落体事件。