ハードウェア
PPGフロントエンド、IMU、皮膚温センサーを、密閉バンド内のリジッドフレックス基板に載せた超低消費電力MCU。
- マイクロアンペア未満のスリープ電流とモーションによる起床
- 肌の色調に合わせて調整したPPGフロントエンド
- バンド形状に合わせたリジッドフレックスPCB
- 肌に安全な素材と防水設計
プロジェクト概要
活動量、心拍、皮膚温を計測し、コンテキストを端末上で分類して、結果をまとめてBLEで同期するリストバンドです。電池寿命は結果としてではなく、製品の第一の仕様として扱いました。
課題
機能要望はそのまま平均電流に翻訳されます。チームには、意見ではなく根拠で機能の可否を判断する手段が必要でした。加えて、ラボで取ったセンサーデータは、体型の異なる実際の装着状態には通用しませんでした。
解決策
最初の1週間で実測にもとづく電流バジェットをつくり、あらゆる機能をそれに照らして判断しました。特徴量抽出は端末側へ移して生信号を流さない構成とし、信号品質ゲートが使えない区間を推論の前に除外します。
アーキテクチャ
AI
端末上で固定小数点により動くTinyMLの行動分類器と信号品質ゲート、そしてクラウド側での長期トレンド解析。
- 40 kB未満の分類器を固定小数点で推論
- 信号品質ゲートが使えない区間を最初に除外
- 端末上での特徴量抽出——生信号は送信しない
- クラウド側での長期トレンドと異常の解析
ソフトウェア
フラッシュに保持するストア＆フォワードバッファを備えたZephyrファームウェアと、バックグラウンド同期およびヘルスプラットフォーム連携に対応したiOS・Androidアプリ。
- スマートフォンから離れても数日耐えるストア＆フォワードバッファ
- 中断後に再開できるBLE OTA
- HealthKitとHealth Connectとの連携
- 無線のデューティサイクルも他の機能と同じく予算管理
成果
- 数日間の電池寿命を推定ではなく実測で確認
- 体型と装着位置を横断したラベル付きの実装着データセット
- 電流バジェットに照らして機能の採否を判断
- 生の生体信号は端末から一切出さない
技術スタック
ハードウェア
nRF54PPG + IMURigid-flex PCB
AI
TinyMLSensor FusionSignal Quality Gate
組込み
ZephyrBLE 5.4Low PowerOTA
アプリ
iOSAndroidHealthKit