可穿戴健身产品中的MEMS气压传感器:实现高精度,应该怎么做?
作者:Richard Quinnell,来源:得捷电子DigiKey
具有健康和健身追踪功能的可穿戴设备日渐流行。这类应用往往以加速度计作为主要运动传感器,但是加速度计无法提供垂直运动的准确估算,而这种估算对于准确计算爬坡消耗的卡路里等参数至关重要。通过添加精密大气压力传感器,可显著提高垂直运动测量精度,同时也有助于其他传感器的信息验证。
目前市面上的大气压力传感器灵敏度足以检测低至13cm的高度变化,并且体积小巧、坚固耐用且功耗低,适用于可穿戴式设计。
本文探讨了这类器件在健身追踪器中的作用,并介绍TE Connectivity Measurement Specialties推出的一款适用于此应用的气压传感器,并具体说明了应用方法。
高度计在健身追踪器中的作用
健身追踪产品的核心元件是用于惯性运动检测的加速度计等器件,藉此计算步数、行走距离和消耗的卡路里等参数(图1)。不过,垂直运动测量对于这类传感器是一项挑战。就加速度曲线而言,爬楼梯等活动与普通行走截然不同,因而很容易实现可靠检测,但是沿斜坡行走与在水平地面行走的差异较小,因此仅凭加速度很难区分。然而,这两种情况下所做的功(和所消耗的卡路里)却大相径庭。
对于健身追踪精度的一些消费者研究表明,某些早期设备可能低估了30%。为了更准确地确定健身参数,健身追踪器需要一种简单可靠的方法来精确测量垂直运动。
图1:具有健身追踪功能的可穿戴设备日渐受到消费者青睐。(图片来源:Digi-Key Electronics,原始资料来源于TE Connectivity)
大气压力传感器(即气压计)可以提供解决方案。在所有其他因素均相同的情况下,大气压取决于海拔高度,两者的变化关系称为“垂直气压梯度”,即大气压随高度变化而变化的数值。因此使用气压公式来求解高度,即可将大气压力(或气压)传感器用作气压高度计:
- 其中:
- P是当前压力
- P0是海平面的压力 (h=0)
- 高度 (h) 以m为单位
该公式包含大气成分和15℃的环境温度等多个假定,因此如需准确计算绝对高度,就需要更多信息。但即便压力条件不同,该公式仍然适用,并且受温度条件影响很小。因此,通过比较两次连续测量的压力值,即可由公式1轻松求得精确的高度变化。
海平面的标准大气压约为1013mbar,即1mbar压差对应约8m垂直变化。因此使用公式1时,压力测量精度必须相当高才能检测人体的垂直运动。所幸,目前市面上已有紧凑型压力传感器足以满足该精度要求。
TE Connectivity Measurement Specialties的MS5840-02BA微机电系统(MEMS) 压力传感器正是这类大气压力传感器之一(图2)。该器件可对大气压和环境温度进行24位测量,从而在高度计应用中实现13cm的有效高度分辨率——该分辨率足以检测一级台阶的高度变化。
图2:MS5840-02BA紧凑型气压传感器模块具有高性能和高精度特性,基底面为3.3 x 3.3mm,高度为1.7mm。(图片来源:TE Connectivity)
MS5840集成了MEMS压力传感器与定制ASIC,后者可将模拟传感器信号数字化,并通过I2C总线实现主机与设备的连接,因此无需其他元器件即可将该器件添加至健身追踪器设计。该模块采用紧凑型表面贴装,基底面为3.3 x 3.3mm,高度为1.7mm,小巧的体积适用于可穿戴设备。坚固耐用的盖子通过接地来加强ESD保护以防止人为产生的静电。
这类高精度模块允许设计人员对传感器原始读数进行一阶和二阶补偿,从而消除器件和温度变化产生的误差。所有器件都分别在两个温度和两个压力下进行工厂校准,以产生校准参数用于一阶计算:
- 参考温度 - TREF
- 参考温度下的压力灵敏度 - SENST1
- 压力灵敏度的温度系数 - TCS
- 参考温度下的压力补偿 - OFFT1
- 压力补偿的温度系数 - TCO
- 温度的温度系数 - TEMPSENS
进行一阶补偿时,设计人员必须检索器件的校准参数,获取传感器未经补偿的24位数字压力 (D1) 值和温度 (D2) 值读数。然后,计算实际温度与参考温度的差值 (dT = D2 - TREF),并将其用于修正数字温度读数 (TEMP = 2000 + dT x TEMPSENS),以获得精度为0.01℃的摄氏度 (℃)(2000 = 20.00℃)。
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接下来,设计人员必须使用经修正的温度来修正压力读数,方法是先计算当前温度下的压力补偿 (OFF = OFFT1 + TCO x dT) 和压力灵敏度 (SENS = SENST1 + TCS x dT)。然后计算经温度补偿的压力P = ((D1 x SENS/221) - OFF)/215,以mbar为单位,精度为0.01mbar (110002 = 1100.02mbar)。
经一阶修正的读数在环境温度较高时有效。但是在较低的温度下,传感器需要进行二阶修正,如图3所示。对于低温(中间方框,>10℃)和超低温(左方框,≤10℃),使用一阶修正的结果计算温度和压力的方法有所不同。
图3:环境温度较高时可使用一阶计算,但是当温度降至20℃以下,甚至10℃以下时,就可能需要对传感器读数进行二阶补偿。(图片来源:R. Quinnell,原始资料来源于TE Connectivity)
结果表明,在较宽温度范围内,经过一阶和二阶修正的压力和温度读数精度都很高,如图4所示。
图4:通过一阶和二阶补偿,设计人员可以实现MS5840压力传感器在较宽温度范围内的高精度。(图片来源:TE Connectivity)
除了体积小、精度高以外,MS5840还具有一些其他特性使其特别适合可穿戴式应用。该器件的工作电压为1.5V至3.6V,因而可兼容1.8V和3.3V的逻辑设计。此外,这款低功耗器件的待机电流不足0.1μA。
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工作电流将取决于传感器读数的频率和分辨率。内置模数转换器 (ADC) 采用三角积分转换方法,过采样率(OSR) 可选。因此,开发人员能够实现转换速度与功耗之间的最佳平衡。转换过程中峰值电流典型值为1.25mA,但OSR设置为最大值 (8192) 时,若每秒读取一个样本,则转换时间仅为17ms,平均电流为20μA。OSR设置为最小值 (256) 时,转换时间仅为0.54ms,平均电流为0.63μA。
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此外,传感器分辨率也受OSR设置影响,因而也应纳入权衡范围。在最大OSR下,模块分辨率为0.016mbar,对应高度差不足13cm。在最小OSR (25) 下,分辨率为0.11mbar,对应高度差约为90cm。
压力传感器设计考虑因素
使用压力传感器作为气压高度计时,开发人员需要注意以下系统设计考虑因素。本质上,MEMS压力传感器是将一块硅薄片盖在填充参考压力气体(或真空)的腔室上。薄片上表面通过传感器封装的开口或端口连通大气压。腔室和环境之间的气压差使薄片弯曲变形而产生机械应力,从而产生成正比的电信号。MS5840的内置ASIC可检测该信号并将其数字化。
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由于传感器需连通环境气压,因此可穿戴设备设计必须为传感器端口提供连通外部空气的畅通路径。不过,这一路径不仅允许空气进入器件,同时也会让水和灰尘由此进入。因此,在可穿戴设备设计中,开发人员既要注意传感器放置的位置以免阻塞空气路径,还须考虑设备外壳设计以实现最佳防水性能。
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MS5840的设计可有效解决这一问题。该模块采用分层结构来保护传感器(图5)。最底层是氧化铝基板,SMT焊盘可为组件提供机械稳定性。MEMS传感器堆叠在ASIC上并装于基板之上,ASIC可提供信号调节、数字化转换和I2C接口。电子组件与不锈钢盖之间使用不透明凝胶填充,不锈钢盖用作器件连通大气的端口。
图5:MS5840压力传感器模块包含不透明凝胶层,即图中端口(上部)与传感器组件(下部)之间的黑色物质,以保护电子器件免受光线、灰尘和湿气影响。(图片来源:Digi-Key Electronics,原始资料来源于TE)
凝胶的用途有多种,主要功能是将大气压传递到传感器表面。凝胶既可作为传感器与空气的机械耦合,又能防止灰尘和湿气进入电子器件。由于凝胶不透明,因此还可提供额外的光保护,以避免由光子引起的电子噪声。盖中包含凝胶可增强模块刚性,搭配接地选项即可提高模块的ESD抗扰度。
开发人员可以利用这种分层结构,在传感器盖上粘附O形圈,将传感器置于可穿戴设备外壳内并使不锈钢端口与外壳的空气开口齐平,以提高可穿戴设备的防水性能。完成组装后,设备外壳和传感器盖之间的O形圈可密封外壳,防止灰尘和水侵入设备,而凝胶则可保护传感器。
将气压高度计整合至健身应用时,需要注意的另一个考虑因素是潜在的测量误差来源:风。流动空气比静止空气的压力小,因此如果测量过程中突然刮起一阵大风,则会导致传感器检测的气压瞬间下降。气压信号中的这种“噪声”可能会造成高度陡变的假象。然而,健身监测设备开发人员只需对照加速度计读数来验证高度变化的表征,即可消除这类误差。如果没有相应的加速度,则高度“陡升”现象完全可以忽略。
对照消除法对于加速度同样适用。在崎岖路面骑行产生的加速度曲线可能与爬楼梯类似。但是,如果爬楼梯的加速度表征没有引起相应的高度变化,则系统也可考虑将加速度计读数忽略为环境噪声。
总结
随着可穿戴式健身追踪器的普及,设备健康数据的测量精度逐渐成为产品差异化要素。添加基于压力的气压高度计可从多方面提高可穿戴式健身设备的精度,尤其是消耗的卡路里方面。此外,这类传感器还有助于其他传感器的信息验证。不过,如需适用于可穿戴式健身监测设备,压力传感器既要具有高精度,还须采用超小型封装并能以低功耗运行。如上所述,TE Connectivity的MS5840-02BA具有高精度、小尺寸和低功耗的特性,完全满足下一代可穿戴式健身追踪器的需求。