A Sparkfun BMI270 Micro 6DoF IMU Breakout é uma placa habilitada para Qwiic de consumo ultrabaixo, projetada com uma IMU altamente integrada que é perfeita para wearables. Ele fornece aceleração precisa e medição de taxa angular, juntamente com recursos inteligentes de interrupção acionados por movimento no chip. O chip BMI270 não é apenas um par de acelerômetro e giroscópio rápido e sensível, mas também contém vários recursos inteligentes de interrupção acionados por movimento no chip.
A placa breakout ocupa um tamanho micro de 7,62 mm x 19,05 mm, tornando-a uma excelente escolha para seus menores projetos. Ele pode ser facilmente conectado com cabos Qwiic sem solda e controladores compatíveis. A placa também inclui jumpers de solda, que permitem selecionar o endereço do dispositivo, remover pull-ups I²C e desativar o LED de energia, se necessário.
O sensor de 6 eixos desta placa combina um giroscópio triaxial de 16 bits e um acelerômetro triaxial de 16 bits, apresentando a tecnologia de giroscópio comprovada no setor automotivo da Bosch. O BMI270 também inclui uma variedade de recursos, como contador/detector de passos integrado e detecção de gestos para dispositivos usados no pulso. Isso o torna adequado para vários dispositivos vestíveis, como roupas inteligentes, sapatos inteligentes, óculos inteligentes e tornozeleiras.
O sistema Sparkfun Qwiic Connect é um ecossistema de sensores, atuadores, blindagens e cabos I²C que tornam a prototipagem mais rápida e menos propensa a erros. Todas as placas habilitadas para Qwiic usam um conector JST comum de 1 mm e 4 pinos, o que reduz o espaço necessário na PCB. As conexões polarizadas garantem que você não possa conectá-lo incorretamente.
Os recursos do Sparkfun BMI270 Micro 6DoF IMU Breakout incluem um acelerômetro de 3 eixos de 16 bits com vários intervalos, um giroscópio de 3 eixos de 16 bits, uma interface de sensor AUX de 400kHz com sincronização de hardware, endereços I²C: 0x68 (padrão), 0x69, Operação de 1,8 V e 3,3 V, consumo de corrente ultrabaixo e vários recursos inteligentes, como detecção de movimento significativo, reconhecimento de mudança de atividade e reconhecimento de gestos de pulso.
Consulte os documentos fornecidos para obter mais informações, incluindo o esquema, Eagle Files, esboço da placa, guia de conexão, folha de dados, página de informações Qwiic, biblioteca Arduino e repositório de hardware GitHub.