假设您刚买了一台新车。
假设您正在市场买菜,有人不小心将购物车碰撞到您停放在外的车辆。这起突发事件,可能会由保险公司记录并处理损害赔偿。
或是,假设您正与朋友聚餐,您将车子停在禁停区,且将被拖吊了。如果来不及提早行动,您至少可以在离开餐厅时接获通知告诉您车辆并非遭窃,而只是因为停在禁停区而遭拖吊。
这些通知皆由全新ST汽车动作感测器ASM330LHHX所提供。此感测器可侦测在嵌入式机器学习核心(Machine Learning Core;MLC)中执行的特定事件,其归功於可发出警报或触发其他装置的AI演算法。
相较於采用应用程式处理器或云端型AI的解决方案,这款感测器内的核心可提供复杂的即时效能,所需的系统电力非常低。如此一来,可训练ASM330LHHX侦测特定事件并发出警报,而由於本装置可在低功率模式下运作,因此能在最低耗电量状态下完成。
与机器学习核心结合後,还有另一项重要功能:有限状态机 (Finite State Machine;FSM)可执行单一序列,甚至更复杂的状态变化,以辨识特定的移动。
运用车内的机器学习核心和有限状态机功能,您可以建立先前无法实现的新应用。包括:
· 得知车辆是否遭抬起,及由哪一侧被抬起
· 侦测撞击或监控车窗是否破损
· 得知车门是否被开启
· 得知车辆是否被移动
· 建立所有相关的应用
透过机器学习核心和有限状态机中所运用的ASM330LHHX,您可以在极低耗电量的情况下实作解决方案,如以下范例:
应用
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MLC 耗电量 [uA]
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Github
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静止/行驶/抬起/碰撞侦测
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11
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连结
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车辆静止侦测
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6
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连结
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拖吊侦测
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3
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连结
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进一步叁考教学课程,快速又简单地实作 AI 演算法,请浏览相关网页:
[1] ASM330LHHX网路研讨会;https://content.st.com/develop-effective-ai-solutions-for-monitoring-vehicles.html
[2] ASM330LHHX知识文章;https://community.st.com/s/article/how-to-use-machine-learning-core-in-automotive-applications-using-asm330lhhx