成果報告書詳細
管理番号20160000000787
タイトル平成27年度成果報告書 ノーマリーオフ・コンピューティングとノーマリーオフ・センシングの融合による超低電力生体モニタリングシステム及びそのサイバーヘルス・コミュニケータへの展開  
公開日2016/9/21
報告書年度2015 - 2015
委託先名国立大学法人神戸大学 公立大学法人兵庫県立大学 オムロンヘルスケア株式会社
プロジェクト番号P11001
部署名IoT推進部
和文要約「ノーマリーオフ・コンピューティングとノーマリーオフ・センシングの融合による超低電力生体モニタリングシステム及びそのサイバーヘルス・コミュニケータへの展開」

 ウエアラブルヘルスケアデバイス(貼り付け型活動量センサモジュール)の低消費電力化をはかるために、ノーマリーオフセンシング技術を開発した。これにより、センサデバイスのスリープ時間を拡大するとともに、ノーマリーオフ・コンピューティング技術と融合させることで、貼り付け型活動量センサモジュールの一層の低消費電力化を達成した。
ノーマリーオフセンシング技術は、原理的には圧電トリガデバイスによりゼロ電力でセンサと情報処理回路を起動させるとともに、活動量に応じてサンプリングレートを適応的に変化させることで消費電力を極限まで低減する技術である。
 システムのノーマリーオフ化のため、まずは常時ゼロ消費電力で動作してシステムのON/OFFをパッシブに司る事が可能なトリガデバイスの開発を行った。外部からの加速度をトリガとして電圧を生じるデバイスの開発にあたり、常時動作可能で増幅回路が不要な電圧を出力可能かつ全方位からの加速度に対して感度を持つMEMS圧電トリガデバイスの実現可能性の検討を行った。ゼロ消費電力かつ出力における振動の方向依存性が無いデバイス実現のため,有限要素法を用いたシミュレーションを援用した設計を実施した結果,樹脂材料とチタン酸ジルコン酸鉛(PZT)の積層構造を用い,かつ,圧電要素を直列接続して電圧増倍を行うことによって,あらゆる方向に対して重力加速度に対して0.8V以上の電圧を出力するデバイスの設計が可能であることがわかった。この設計結果に対応したノーマリオフ圧電トリガデバイスの試作を行い、圧電薄膜が良好な強誘電特性を有することが確認できた。また、26個の圧電要素が直列接続された長さ4 mmの片持ちはり構造では、直流600Vの電圧を印加するとmmオーダの変位で動くことが確認できたことから、多数の直列接続が可能なデバイスが得られたことが確認できた。
 また、サイバーヘルス・コミュニケータへの展開のため、同様の樹脂と圧電薄膜による構造を用い、人に振動刺激を与えるハプティックデバイスの試作を行った。その結果、圧電薄膜でも十分な振動刺激を10Vという比較的低い印加電圧で与えうることが検証できた。
 上記圧電トリガデバイスを用いて、加速度センサと情報処理回路(MCUコア、RAMを含む)のスリープ時間を最大化するための回路・アーキテクチャ仕様検討を実施し、圧電トリガデバイス用インタフェース回路、加速度フィルタ回路、シーケンサ回路から構成されるシステムアーキテクチャ仕様を決定した。さらにノーマリーオフ圧電トリガデバイスを併用した超低消費電力な活動量推定アルゴリズムを開発した。心拍と加速度情報を用い、行動分類を行うための分類木と、活動量推定を行う推定式を作成し、「行動種類(5グループ)」と「エネルギー消費(METs)」の推定に成功した。合わせて、推定された行動種類毎に適応的にサンプリング周波数を制御する方式も開発した。そして、行動種別ごとにサンプリング周波数を変化させても推定精度に問題がないことを確認した。
 上記アーキテクチャとアルゴリズムを実装するべく、圧電トリガデバイスインタフェース回路、フィルタ回路、及びシーケンサのRTL設計を行い、低消費電力なFPGAを用いてイベントドリブン・ノーマリーオフシステムのモジュールを開発した。サンプリング周波数を可変にするアルゴリズムを実装するため、サンプリング周波数に合わせてフィルタ係数を可変にする専用のフィルタ回路設計を行った。これに不揮発メモリを用いた生体情報計測LSI、及び圧電トリガデバイスを接続したウエアラブル貼り付け型活動量センサモジュールのプロトタイプを試作し、同時に上記生体情報計測LSIのMCUに活動量推定アルゴリズムおよびサンプリング周波数制御アルゴリズムをソフトウエア実装した。その結果、消費電流が従来の20uAに対して8.9uAまで削減されている(55.5%削減)ことを確認した。今後、FPGA対応回路を生体情報計測LSIに集積し1チップ化することにより、I/Oの充放電電流の削減も含めてさらなる低消費電力化をはかることで、従来技術に比べて75%の電力削減の見通しを得ることができた。
英文要約A ultra-low-power bio-signal sensing system with normally-off sensing technique combined to normally-off computing.

 A normally-off sensing technique has been developed to realize extensive power reduction in wearable healthcare devices. The technique expands sleep time of the device and it attains ultra low power characteristics in combination with the normally-off computing techniques. The normally-off sensing technique employs a piezoelectric elements which can trigger sensing and processing with zero power and it controlls sampling rate adaptively with physical activity level.
 In order to realize a human health monitoring system with ultra-low power consumption, several modes including sleep mode should be selected according to proper situations. Vibration intensity, indicating activity level of the human, can serve as a useful trigger for the mode selection of the system. In this work an omnidirectional acceleration sensor, which has “omnitensile” structure combined with series-connected piezoelectric elements is proposed for the trigger. The series-connected piezoelectric elements can multiply output voltage. The elements generate a unipolar signal independent from the direction of the acceleration because the proposed “omnitensile” structure is always subjected to tensile stress when acceleration is applied to the device. From finite element analyses, the device dimensions are optimized. In addition, the output voltage is estimated beyond 0.88 V/G independent from the direction of the acceleration. The output voltage can be free from power-consuming circuits. A zero-power-consumption MEMS trigger can be realized. In addition, haptic device which can provide vibratory stimulation are also fabricated in order to examine the feasibility of cyber-health communicator. PZT-polymer structures same as trigger device is adapted to the haptic device. It is proved that the PZT thin film can stimulate human with very low voltage.
On the basis of the above piezoelectric elements, the architecture and specification of the circuits were defined, which maximizes the sleep time of the accelerometer and processing circuits. The architecture contains an interface circuit for the piezoelectric trigger device, a filter circuit for accelerometer, and a sequencer. At the same time, a low power algorithm operating on the above architecture to estimate energy expenditure has been developed. The heart rate and the acceleration were employed to estimate "the physical activity group (5 groups)" and "Energy Expenditure (METs)". Also a methodology to control sampling frequency adaptively with the estimated physical activity group were successfully introduced with no accuracy degradation.
To implement the above architecture with the algorithm, an interface circuit for the piezoelectric trigger device, a filter circuit for accelerometer, and a sequencer are designed, so that event-driven normally-off system was realized using FPGA. Here the filter circuits were designed so as to provides variable filter coefficients in accordance with sampling frequency hopping, offering features of flexible sampling rate. The prototype wearable METS sensing module was experimentally fabricated by connecting the piezoelectric elements, the above FPGA and the biosignal monitoring VLSI with normally-off computing architecture we developed in the previous NEDO
project. Also the software algorithms to estimate energy expenditure and to control sampling frequency adaptively were implemented on MCU in the biosignal monitoring VLSI. As a result, it confirmed that the power dissipation is reduced to 8.9uW compared to 20uW in the conventional technique. In a future, it is expected that th power will be reduced to about 5uW that is 25% of the conventional one, by a single chip implementation of the FPGA circuit and the biosignal monitoring VLSI which results in I/O power elimination.
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