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惯性测量单元可实现高数据分辨率

MEMS 来源:MEMS 作者:MEMS 2022-09-28 10:32 次阅读

据麦姆斯咨询介绍,惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。通常,IMU内部集成3轴陀螺仪和3轴加速度计,以及运动/姿态算法。如果IMU内部集成的传感器采用MEMS技术实现,那么可被称为MEMS IMU。

消费类MEMS IMU主要采用电容检测原理,电容式MEMS加速度计的模型是一个由弹簧-质量块组成的阻尼系统,以水平方向加速度测量为例,根据牛顿第二定律和胡克定律,可得F=-k·x=m·a,那么加速度a=-k·x/m,对于制作完成的加速度计,弹性系数k和质量m是定值,而x可通过测量梳齿或平板电容而间接获得。类似地,电容式MEMS陀螺仪借助旋转运动产生的科里奥利力(惯性力)——需增加驱动信号,通过测量梳齿或平板电容而间接获得角速度。

消费类MEMS IMU市场预计将在2026年达到8.38亿美元,2019~2026年期间的复合年增长率(CAGR)约为5%。该增长的主要驱动因素是:(1)智能手机和可穿戴设备集成MEMS IMU比例的提升;(2)越来越多的分立式3轴MEMS加速度计和3轴MEMS陀螺仪将被6轴MEMS IMU取代。本报告针对全球领先厂商的三款消费类MEMS IMU:BMI260(博世传感器,BoschSensortec)、LSM6DSM(意法半导体,STMicroelectronics)和ICM-42688-P(TDKInvenSense)进行物理分析,包括器件拆解芯片剖析及材料分析等,并从器件性能、封装及芯片等方面进行对比分析。最后,我们还检索并分析了产品的专利情况。

BMI260是针对智能手机应用的新一代高性能MEMS惯性测量单元(IMU),集成高性能加速度计,支持可为室内SLAM(同步定位与建图)提供高精度的步数记录、运动检测和精确数据。BMI260还可显著降低功耗,延长智能手机电池续航时间。低延迟及OIS(光学图像稳定)和EIS(电子图像稳定)支持,可助力智能手机呈现更清晰的图像和超流畅的视频稳定性。

LSM6DSM是一款集成3轴加速度计和3轴陀螺仪的iNEMO 6DoF惯性测量单元(IMU),在高性能模式下以0.65 mA电流运行,并支持“始终开启(always-on)”功能,为消费者提供最佳运动体验,可用于具有OIS/EIS和AR/VR系统的智能手机。LSM6DSM支持主要的操作系统要求,提供4 KB的真实、虚拟和批处理传感器,用于动态数据批处理。ASIC芯片采用CMOS技术开发,并经过优化以更好地匹配传感元件的特性。

ICM-42688-P是一款高性能MotionTracking6轴惯性测量单元——单片集成了3轴陀螺仪和3轴加速度计。它具有2 kB FIFO和2个可编程中断,支持超低功耗运动唤醒,可最大限度地降低系统功耗;支持高精度外部时钟输入,有助于降低系统级灵敏度误差,改善陀螺仪数据的方向测量,降低ODR对温度和器件间变化的灵敏度;在FIFO中包括业界首款20位数据格式支持,可实现高数据分辨率。其他行业领先的功能包InvenSense片上APEX运动处理引擎(用于手势识别、活动分类、计步器、可编程数字滤波器)和嵌入式温度传感器

《消费类MEMS惯性测量单元(IMU)产品对比分析-2022版》报告内容主要包括以下三方面:

(1)首先对BMI260、LSM6DSM、ICM-42688-P进行封装拍照及分析,然后分别将三者进行物理减薄和化学去胶,接着取出芯片进行结构剖析和材料分析,包括MEMS衬底层、结构层和盖帽层、晶圆级封装、真空封装、ASIC等,并提供MEMS加速度计和陀螺仪三轴感测结构及驱动梳齿结构的局部特写及特征尺寸。

BMI260器件剖面分析

LSM6DSM的MEMS芯片分析

ICM-42688-P的MEMS陀螺仪驱动梳齿结构

(2)将上述三款MEMS IMU进行对比分析,虽然三者封装形式均为14-pin LGA(2.5mm x 3.0mm),但是BMI260和LSM6DSM内部为两颗芯片:MEMS芯片与ASIC芯片堆叠放置,通过引线键合方式实现电气连接;ICM-42688-P内部为一颗芯片:CMOS-MEMS集成技术(MEMS与ASIC晶圆级键合),性能占据优势,但功耗较高。

三款消费类MEMS IMU对比分析:BMI260 vs. LSM6DSM vs. ICM-42688-P(示例)

(3)针对上述三款MEMS IMU的相关专利进行检索与分析,并提供从专利到产品的映射关系,有助于其他厂商理解技术要点及专利保护范围,并进行侵权关联性分析,从而可以有效避免侵权纠纷的发生。

审核编辑:彭静
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原文标题:《消费类MEMS惯性测量单元(IMU)产品对比分析-2022版》

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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