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去年做一款低功耗运动手环时我在选IMU这件事上纠结了很久。板子已经画了一版用的还是老一代六轴方案结果样机测试时待机电流一直压不下去后来把传感器换成了LSM6DSO整机续航才算真正能看。这篇笔记就聊聊这颗始终开启的3D加速度计和3D陀螺仪从芯片定位、Always-on功耗设计思路到寄存器初始化、FIFO和机器学习内核的用法最后再把实际项目里踩过的坑翻出来晾一晾。不管你是刚接触ST传感器的初学者还是已经在做低功耗可穿戴设备的嵌入式工程师这篇内容应该都能给你省点时间。先说清楚LSM6DSO能解决什么问题。传统六轴方案里MCU要不停唤醒去轮询传感器数据哪怕陀螺仪和加速度计都开了低功耗模式系统整体电流也容易上去。LSM6DSO不一样它把“感知”这件事做在了传感器内部支持硬件级的运动识别、倾斜检测、计步和唤醒中断MCU平时可以深度睡眠只有传感器检测到指定事件才发出中断喊你起来干活。这个机制带来的续航红利在纽扣电池供电的小设备上尤其明显。1. LSM6DSO的定位与核心特性1.1 这颗料在ST IMU产品线里处在什么位置ST的IMU产品线铺得很开从简单的三轴加速度计LIS3DH到带陀螺仪的低功耗六轴LSM6DS系列再到集成更多处理资源的LSM6DSOX每颗料都有自己的针对性。LSM6DSO属于LSM6DS家族里的中坚型号定位就是“始终开启”的低功耗六轴传感器手里同时握着3D加速度计和3D陀螺仪两个通道都能独立配置采样率和量程。选型时经常有人拿它和LIS3DH比。LIS3DH是三轴加速度计没有陀螺仪虽然也有低功耗模式和运动中断但做不了完整的六轴姿态解算。LSM6DSO多了陀螺仪意味着你可以算横滚、俯仰、偏航角做抬腕唤醒、跌落检测、室内导航之类的功能。而和更高端的LSM6DSOX相比DSO同样内置了Machine Learning Core机器学习内核只是DSOX在机器学习方面的资源更宽裕适合跑更复杂的决策树。如果你只是需要基本的动作识别和姿态解算DSO完全够用。1.2 关键硬件指标速览这颗芯片采用LGA封装体积非常小标准的2.5mm x 3.0mm板级空间紧张的项目也能放得下。供电方面分模拟电源和数字接口电源VDD和VDDIO分开设计好处是I/O口电平可以单独匹配MCU的电压平台不用额外做电平转换。加速度计量程可选 ±2g、±4g、±8g、±16g陀螺仪量程可选 ±250dps、±500dps、±1000dps、±2000dps加速度计和陀螺仪的输出数据速率ODR最高都能达到6.66kHz支持I2C、SPI和I3C接口内置3KB FIFO支持批量存储传感器数据内置可编程有限状态机FSM和机器学习内核MLC工作电压范围宽低功耗模式下电流能压到微安级别这些参数里我实际项目中最看重的就是“独立ODR配置”和“3KB FIFO”。以前用老方案加速度计和陀螺仪必须绑在同一个采样率上做低功耗时很被动。LSM6DSO允许加速度计低速采样待机、陀螺仪按需开启加上FIFO的缓冲能力MCU可以把读取频率降到最低这个机制后面会详细展开。2. Always-on的功耗设计思路这颗芯片怎么做到“一直开”2.1 传统方案为什么做不到真正的Always-on很多低功耗产品的IMU待机方案是这样的MCU开一个定时器每几十毫秒醒来一次通过I2C/SPI读取加速度计数据计算完再睡回去。这么做的问题有两个一是MCU每次唤醒都要消耗电流唤醒越频繁电流越大二是总线通信本身有开销哪怕只读6个字节拉起来的总线时序也要消耗能量。还有一些方案把加速度计设置为中断触发模式静止时传感器不产生中断有运动时才上报。这样确实能省电但问题是运动检测的阈值和窗口都需要MCU参与配置一旦应用场景变化就得唤醒MCU重新设置寄存器。LSM6DSO的做法是把这些判断都下沉到传感器内部内部状态机直接处理“当前是什么运动状态”这件事MCU彻底退出高频工作循环。2.2 嵌入式唤醒与中断链路的实际设计我项目里的做法是MCU上电后完成一次传感器初始化把加速度计设为低ODR采样打开倾斜检测和唤醒中断把中断脚接到MCU的一个EXTI引脚然后MCU直接进入睡眠模式。之后所有“是否有人抬腕”“设备是否静止”的判断都由LSM6DSO内部完成只有满足条件时传感器才在INT1脚上拉一个脉冲把MCU从睡眠里拽出来。这里有个容易忽略的细节中断脚极性、脉冲宽度和锁存行为都要在寄存器里配置清楚。我习惯把中断设置为脉冲模式而不是锁存模式因为锁存模式需要MCU读寄存器清标志才能释放中断万一程序跑飞中断脚一直拉着系统会很尴尬。脉冲模式只要MCU响应一次就结束降低了对固件健壮性的要求。2.3 功耗估算示例功耗估算时不能只看数据手册里的一两个典型电流。传感器手册通常会给出不同ODR、不同量程组合下的电流曲线设计前期要按实际场景估算。给你一个我常用的估算思路假设设备用一块90mAh的锂电池MCU深度睡眠电流3µALSM6DSO在低ODR加速度计模式下的典型电流取几十µA量级具体以手册曲线为准其他外设漏电加起来算5µA。那么系统常驻电流大概就是几十µA出头。按这个电流估算理论待机时间大约是 90mAh ÷ 0.05mA ≈ 1800小时约75天。如果只靠加速度计不常开陀螺仪这个续航水平对于手环、胸贴、货架标签这类设备是能接受的。当然实际项目还有电池自放电、DC-DC效率、温漂等因素理论续航通常要打个六七折。但至少LSM6DSO的低功耗机制让“整机常驻电流控制在百微安以内”这个目标变得容易实现。你要是把MCU轮询方案放上去光MCU加通信的电流可能就吃掉一半预算。3. FIFO与机器学习内核把算力放进传感器里3.1 3KB FIFO的三种工作模式先说说FIFO。LSM6DSO内置的3KB FIFO看着不大但设计得很灵活。它支持Bypass、FIFO、Continuous这三种基础模式还能做Continuous FIFO的混合模式。Bypass模式就是FIFO不启用数据直接输出适合调试阶段。FIFO模式是存满后停止采集适合“记录触发前一段数据”的场景。Continuous模式是FIFO满了之后覆盖最旧的数据相当于一个环形缓冲区适合“记录触发后一段数据”的场景。我实际最常用的是连续模式加水位中断。比如手环摔落检测设备平时高速采集数据写入FIFOFIFO快满时自动覆盖旧数据当MLC判断出“跌落”事件时触发中断MCU立刻把FIFO里现有的几秒数据全部读出来。这样既不会漏掉事件又不用MCU一直读数据总线压力和功耗都很低。3.2 MLC到底是干什么用的MLCMachine Learning Core是LSM6DSO系列里我非常喜欢的一个功能。简单说芯片内部集成了一组可以运行决策树的硬件逻辑你可以用ST官方的Unico GUI工具训练决策树把训练好的决策树参数通过寄存器写入芯片之后传感器内部直接对加速度计和陀螺仪的统计特征做分类。举个例子我之前做过一个“静止/走路/跑步/骑车”四分类应用。传统做法是MCU定时读取原始数据算均值、方差、峰值等特征再用阈值或简单模型判断。用了MLC之后特征提取和分类都在传感器内部完成MCU只需要等中断、读结果标志位代码量大幅减少功耗也低了很多。这里要提醒一句MLC不是万能的。它的决策树深度和节点数有限适合特征差异明显的动作识别。像复杂手势识别这种需要卷积神经网络的任务还是老老实实把数据搬到MCU或应用处理器上处理。3.3 内置计步器和倾斜检测的实际体验除了MLCLSM6DSO还内置了计步器Step Counter和倾斜检测Tilt Detection这类成熟算法。计步器输出的是累计步数直接读寄存器就能拿到。倾斜检测则是判断设备当前相对重力方向是否发生了明显变化非常适合做“设备是否被拿起”这种检测。我实际用下来内置计步器在常规步行和快走场景下准确率不错但在颠簸路面的“伪步数”还是存在。所以如果你做专业运动算法不能完全依赖内置计步器最好还是用MLC或者MCU端算法做二次校准。倾斜检测则非常稳做抬腕亮屏功能时几乎不需要额外调参省了不少事。4. 实操初始化配置、数据读取与中断流程4.1 硬件连接与接口选择LSM6DSO支持I2C、SPI和I3C。大部分低功耗项目我会优先选I2C因为只用两根线还能和其他传感器挂同一条总线。SPI的优势是速率高、时序可控适合高速采样或FIFO大批量读取的场景。I3C属于较新的接口普通MCU不一定支持目前我用得少。需要注意地址问题。I2C模式下芯片的7位地址由SA0引脚的电平决定SA0接高电平地址是0x6ASA0接地地址是0x68。如果总线上挂了多颗传感器记得检查地址冲突。我在一个项目里把LSM6DSO和另一颗芯片的地址都配成了0x68结果通信一直异常排查了半天才发现是SA0没拉好。供电方面VDD和VDDIO都要加去耦电容而且去耦电容要尽量靠近芯片电源引脚。VDDIO的电平要和MCU的I/O电压匹配否则I2C上拉电阻的电平逻辑可能出问题。4.2 初始化配置流程初始化可以拆成三步软件复位、配置加速度计和陀螺仪、配置中断与FIFO。下面的代码是我在一个Cortex-M0项目里用的简化版本寄存器名和STM32的HAL驱动库保持一致方便你对照数据手册查。#include lsm6dso_reg.h static void lsm6dso_write_reg(uint8_t reg, uint8_t value) { uint8_t data value; /* 这里按实际使用的I2C/SPI接口封装去实现 */ hal_i2c_write(LSM6DSO_I2C_ADDR, reg, data, 1); } static void lsm6dso_read_regs(uint8_t reg, uint8_t *buf, uint8_t len) { hal_i2c_read(LSM6DSO_I2C_ADDR, reg, buf, len); } void lsm6dso_init(void) { uint8_t reg; /* 1. 软件复位 */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL3_C, 0x01); do { lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_CTRL3_C, reg, 1); } while (reg 0x01); /* 2. 配置加速度计ODR26Hz量程±4g */ /* 注意ODR和FS的具体编码值参考芯片手册CTRL1_XL表格 */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL1_XL, (LSM6DSO_ODR_26HZ 4) | (LSM6DSO_FS_4G 2)); /* 3. 配置陀螺仪ODR26Hz量程±2000dps */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL2_G, (LSM6DSO_ODR_26HZ 4) | (LSM6DSO_FS_2000DPS 2)); /* 4. 开启Block Data Update避免高低字节读取时数据跳变 */ lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_CTRL3_C, reg, 1); reg | 0x40; lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL3_C, reg); }代码里的关键点有两个软件复位后必须等待复位位自动清零不能马上去写其他寄存器否则配置可能丢Block Data UpdateBDU建议务必打开它保证你先读低字节时高字节不会在这个瞬间更新避免读到错位数据。4.3 读取加速度计和陀螺仪数据初始化完成后读取数据就很简单了。加速度计和陀螺仪的输出寄存器是连续的可以从OUTX_L_A一次读12个字节把三轴加速度和三轴角速度一次性取回来。示例代码如下typedef struct { float ax, ay, az; float gx, gy, gz; } imu_data_t; #define ACC_SENSITIVITY_4G (4.0f / 32768.0f) #define GYRO_SENSITIVITY_2000DPS (2000.0f / 32768.0f) void lsm6dso_read_imu(imu_data_t *data) { uint8_t buf[12]; int16_t raw_ax, raw_ay, raw_az; int16_t raw_gx, raw_gy, raw_gz; lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_OUTX_L_A, buf, 12); raw_ax (int16_t)((buf[1] 8) | buf[0]); raw_ay (int16_t)((buf[3] 8) | buf[2]); raw_az (int16_t)((buf[5] 8) | buf[4]); raw_gx (int16_t)((buf[7] 8) | buf[6]); raw_gy (int16_t)((buf[9] 8) | buf[8]); raw_gz (int16_t)((buf[11] 8) | buf[10]); > LSM6DSO低功耗IMU实战：从寄存器配置到Always-on设计
去年做一款低功耗运动手环时我在选IMU这件事上纠结了很久。板子已经画了一版用的还是老一代六轴方案结果样机测试时待机电流一直压不下去后来把传感器换成了LSM6DSO整机续航才算真正能看。这篇笔记就聊聊这颗始终开启的3D加速度计和3D陀螺仪从芯片定位、Always-on功耗设计思路到寄存器初始化、FIFO和机器学习内核的用法最后再把实际项目里踩过的坑翻出来晾一晾。不管你是刚接触ST传感器的初学者还是已经在做低功耗可穿戴设备的嵌入式工程师这篇内容应该都能给你省点时间。先说清楚LSM6DSO能解决什么问题。传统六轴方案里MCU要不停唤醒去轮询传感器数据哪怕陀螺仪和加速度计都开了低功耗模式系统整体电流也容易上去。LSM6DSO不一样它把“感知”这件事做在了传感器内部支持硬件级的运动识别、倾斜检测、计步和唤醒中断MCU平时可以深度睡眠只有传感器检测到指定事件才发出中断喊你起来干活。这个机制带来的续航红利在纽扣电池供电的小设备上尤其明显。1. LSM6DSO的定位与核心特性1.1 这颗料在ST IMU产品线里处在什么位置ST的IMU产品线铺得很开从简单的三轴加速度计LIS3DH到带陀螺仪的低功耗六轴LSM6DS系列再到集成更多处理资源的LSM6DSOX每颗料都有自己的针对性。LSM6DSO属于LSM6DS家族里的中坚型号定位就是“始终开启”的低功耗六轴传感器手里同时握着3D加速度计和3D陀螺仪两个通道都能独立配置采样率和量程。选型时经常有人拿它和LIS3DH比。LIS3DH是三轴加速度计没有陀螺仪虽然也有低功耗模式和运动中断但做不了完整的六轴姿态解算。LSM6DSO多了陀螺仪意味着你可以算横滚、俯仰、偏航角做抬腕唤醒、跌落检测、室内导航之类的功能。而和更高端的LSM6DSOX相比DSO同样内置了Machine Learning Core机器学习内核只是DSOX在机器学习方面的资源更宽裕适合跑更复杂的决策树。如果你只是需要基本的动作识别和姿态解算DSO完全够用。1.2 关键硬件指标速览这颗芯片采用LGA封装体积非常小标准的2.5mm x 3.0mm板级空间紧张的项目也能放得下。供电方面分模拟电源和数字接口电源VDD和VDDIO分开设计好处是I/O口电平可以单独匹配MCU的电压平台不用额外做电平转换。加速度计量程可选 ±2g、±4g、±8g、±16g陀螺仪量程可选 ±250dps、±500dps、±1000dps、±2000dps加速度计和陀螺仪的输出数据速率ODR最高都能达到6.66kHz支持I2C、SPI和I3C接口内置3KB FIFO支持批量存储传感器数据内置可编程有限状态机FSM和机器学习内核MLC工作电压范围宽低功耗模式下电流能压到微安级别这些参数里我实际项目中最看重的就是“独立ODR配置”和“3KB FIFO”。以前用老方案加速度计和陀螺仪必须绑在同一个采样率上做低功耗时很被动。LSM6DSO允许加速度计低速采样待机、陀螺仪按需开启加上FIFO的缓冲能力MCU可以把读取频率降到最低这个机制后面会详细展开。2. Always-on的功耗设计思路这颗芯片怎么做到“一直开”2.1 传统方案为什么做不到真正的Always-on很多低功耗产品的IMU待机方案是这样的MCU开一个定时器每几十毫秒醒来一次通过I2C/SPI读取加速度计数据计算完再睡回去。这么做的问题有两个一是MCU每次唤醒都要消耗电流唤醒越频繁电流越大二是总线通信本身有开销哪怕只读6个字节拉起来的总线时序也要消耗能量。还有一些方案把加速度计设置为中断触发模式静止时传感器不产生中断有运动时才上报。这样确实能省电但问题是运动检测的阈值和窗口都需要MCU参与配置一旦应用场景变化就得唤醒MCU重新设置寄存器。LSM6DSO的做法是把这些判断都下沉到传感器内部内部状态机直接处理“当前是什么运动状态”这件事MCU彻底退出高频工作循环。2.2 嵌入式唤醒与中断链路的实际设计我项目里的做法是MCU上电后完成一次传感器初始化把加速度计设为低ODR采样打开倾斜检测和唤醒中断把中断脚接到MCU的一个EXTI引脚然后MCU直接进入睡眠模式。之后所有“是否有人抬腕”“设备是否静止”的判断都由LSM6DSO内部完成只有满足条件时传感器才在INT1脚上拉一个脉冲把MCU从睡眠里拽出来。这里有个容易忽略的细节中断脚极性、脉冲宽度和锁存行为都要在寄存器里配置清楚。我习惯把中断设置为脉冲模式而不是锁存模式因为锁存模式需要MCU读寄存器清标志才能释放中断万一程序跑飞中断脚一直拉着系统会很尴尬。脉冲模式只要MCU响应一次就结束降低了对固件健壮性的要求。2.3 功耗估算示例功耗估算时不能只看数据手册里的一两个典型电流。传感器手册通常会给出不同ODR、不同量程组合下的电流曲线设计前期要按实际场景估算。给你一个我常用的估算思路假设设备用一块90mAh的锂电池MCU深度睡眠电流3µALSM6DSO在低ODR加速度计模式下的典型电流取几十µA量级具体以手册曲线为准其他外设漏电加起来算5µA。那么系统常驻电流大概就是几十µA出头。按这个电流估算理论待机时间大约是 90mAh ÷ 0.05mA ≈ 1800小时约75天。如果只靠加速度计不常开陀螺仪这个续航水平对于手环、胸贴、货架标签这类设备是能接受的。当然实际项目还有电池自放电、DC-DC效率、温漂等因素理论续航通常要打个六七折。但至少LSM6DSO的低功耗机制让“整机常驻电流控制在百微安以内”这个目标变得容易实现。你要是把MCU轮询方案放上去光MCU加通信的电流可能就吃掉一半预算。3. FIFO与机器学习内核把算力放进传感器里3.1 3KB FIFO的三种工作模式先说说FIFO。LSM6DSO内置的3KB FIFO看着不大但设计得很灵活。它支持Bypass、FIFO、Continuous这三种基础模式还能做Continuous FIFO的混合模式。Bypass模式就是FIFO不启用数据直接输出适合调试阶段。FIFO模式是存满后停止采集适合“记录触发前一段数据”的场景。Continuous模式是FIFO满了之后覆盖最旧的数据相当于一个环形缓冲区适合“记录触发后一段数据”的场景。我实际最常用的是连续模式加水位中断。比如手环摔落检测设备平时高速采集数据写入FIFOFIFO快满时自动覆盖旧数据当MLC判断出“跌落”事件时触发中断MCU立刻把FIFO里现有的几秒数据全部读出来。这样既不会漏掉事件又不用MCU一直读数据总线压力和功耗都很低。3.2 MLC到底是干什么用的MLCMachine Learning Core是LSM6DSO系列里我非常喜欢的一个功能。简单说芯片内部集成了一组可以运行决策树的硬件逻辑你可以用ST官方的Unico GUI工具训练决策树把训练好的决策树参数通过寄存器写入芯片之后传感器内部直接对加速度计和陀螺仪的统计特征做分类。举个例子我之前做过一个“静止/走路/跑步/骑车”四分类应用。传统做法是MCU定时读取原始数据算均值、方差、峰值等特征再用阈值或简单模型判断。用了MLC之后特征提取和分类都在传感器内部完成MCU只需要等中断、读结果标志位代码量大幅减少功耗也低了很多。这里要提醒一句MLC不是万能的。它的决策树深度和节点数有限适合特征差异明显的动作识别。像复杂手势识别这种需要卷积神经网络的任务还是老老实实把数据搬到MCU或应用处理器上处理。3.3 内置计步器和倾斜检测的实际体验除了MLCLSM6DSO还内置了计步器Step Counter和倾斜检测Tilt Detection这类成熟算法。计步器输出的是累计步数直接读寄存器就能拿到。倾斜检测则是判断设备当前相对重力方向是否发生了明显变化非常适合做“设备是否被拿起”这种检测。我实际用下来内置计步器在常规步行和快走场景下准确率不错但在颠簸路面的“伪步数”还是存在。所以如果你做专业运动算法不能完全依赖内置计步器最好还是用MLC或者MCU端算法做二次校准。倾斜检测则非常稳做抬腕亮屏功能时几乎不需要额外调参省了不少事。4. 实操初始化配置、数据读取与中断流程4.1 硬件连接与接口选择LSM6DSO支持I2C、SPI和I3C。大部分低功耗项目我会优先选I2C因为只用两根线还能和其他传感器挂同一条总线。SPI的优势是速率高、时序可控适合高速采样或FIFO大批量读取的场景。I3C属于较新的接口普通MCU不一定支持目前我用得少。需要注意地址问题。I2C模式下芯片的7位地址由SA0引脚的电平决定SA0接高电平地址是0x6ASA0接地地址是0x68。如果总线上挂了多颗传感器记得检查地址冲突。我在一个项目里把LSM6DSO和另一颗芯片的地址都配成了0x68结果通信一直异常排查了半天才发现是SA0没拉好。供电方面VDD和VDDIO都要加去耦电容而且去耦电容要尽量靠近芯片电源引脚。VDDIO的电平要和MCU的I/O电压匹配否则I2C上拉电阻的电平逻辑可能出问题。4.2 初始化配置流程初始化可以拆成三步软件复位、配置加速度计和陀螺仪、配置中断与FIFO。下面的代码是我在一个Cortex-M0项目里用的简化版本寄存器名和STM32的HAL驱动库保持一致方便你对照数据手册查。#include lsm6dso_reg.h static void lsm6dso_write_reg(uint8_t reg, uint8_t value) { uint8_t data value; /* 这里按实际使用的I2C/SPI接口封装去实现 */ hal_i2c_write(LSM6DSO_I2C_ADDR, reg, data, 1); } static void lsm6dso_read_regs(uint8_t reg, uint8_t *buf, uint8_t len) { hal_i2c_read(LSM6DSO_I2C_ADDR, reg, buf, len); } void lsm6dso_init(void) { uint8_t reg; /* 1. 软件复位 */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL3_C, 0x01); do { lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_CTRL3_C, reg, 1); } while (reg 0x01); /* 2. 配置加速度计ODR26Hz量程±4g */ /* 注意ODR和FS的具体编码值参考芯片手册CTRL1_XL表格 */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL1_XL, (LSM6DSO_ODR_26HZ 4) | (LSM6DSO_FS_4G 2)); /* 3. 配置陀螺仪ODR26Hz量程±2000dps */ lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL2_G, (LSM6DSO_ODR_26HZ 4) | (LSM6DSO_FS_2000DPS 2)); /* 4. 开启Block Data Update避免高低字节读取时数据跳变 */ lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_CTRL3_C, reg, 1); reg | 0x40; lsm6dso_write_reg(LSM6DSO_CTRL3_C, reg); }代码里的关键点有两个软件复位后必须等待复位位自动清零不能马上去写其他寄存器否则配置可能丢Block Data UpdateBDU建议务必打开它保证你先读低字节时高字节不会在这个瞬间更新避免读到错位数据。4.3 读取加速度计和陀螺仪数据初始化完成后读取数据就很简单了。加速度计和陀螺仪的输出寄存器是连续的可以从OUTX_L_A一次读12个字节把三轴加速度和三轴角速度一次性取回来。示例代码如下typedef struct { float ax, ay, az; float gx, gy, gz; } imu_data_t; #define ACC_SENSITIVITY_4G (4.0f / 32768.0f) #define GYRO_SENSITIVITY_2000DPS (2000.0f / 32768.0f) void lsm6dso_read_imu(imu_data_t *data) { uint8_t buf[12]; int16_t raw_ax, raw_ay, raw_az; int16_t raw_gx, raw_gy, raw_gz; lsm6dso_read_regs(LSM6DSO_OUTX_L_A, buf, 12); raw_ax (int16_t)((buf[1] 8) | buf[0]); raw_ay (int16_t)((buf[3] 8) | buf[2]); raw_az (int16_t)((buf[5] 8) | buf[4]); raw_gx (int16_t)((buf[7] 8) | buf[6]); raw_gy (int16_t)((buf[9] 8) | buf[8]); raw_gz (int16_t)((buf[11] 8) | buf[10]); >