传感器融合来自时代

随着时间的推移,传感器已经从简单的模拟和机械结构变为基于芯片的数字设备,连接到机器以监测机器的健康状况以及环境条件。类似地,传感器融合 - 多种类型的传感器一起工作来解决问题 - 结合了许多其他技术的线索,创造出一个非常新鲜和令人兴奋的东西。
至少在20世纪50年代以来,使用计算设备来整理来自多个传感器的数据并组合信息以得出结论的想法一直存在。但这是非常困难的。1960年左右,几位数学家开发了一套算法,以便让机器根据多个传感器的输入得出结论。这些滤波器还从噪声或其他来源中消除了无意义的数据。当然,不久之后,军方决定这项技术在其应用中是有用的。能够处理来自多个来源的输入并将其与存储的数据进行比较可以使军方更好地跟踪和识别潜在的空中目标,甚至计算结果的确定性。有了更好的电脑和传感器,这项技术正在推进,

潜在应用

当微处理器第一次可用时,人们将其描述为解决问题的解决方案。同样的情况可以用于传感器融合。如果您有权力和智能来监控多个传感器,请实时分析数据,并提供一个简单的方向或控制一个动作,以前 - 毫无疑问的应用程序几乎是无限的。以下示例只是划伤表面:
  • 健康监测 - 包括健康运动,病人监测和研究
  • 监测老年人 - 健康监测,减轻人员负担
  • 汽车,运输系统 - 监控和控制效率和安全功能
  • 公共安全 - 比简单的防火和安全系统更准确地识别潜在的危险状况
  • 娱乐 - 游戏,包括控制器和虚拟现实耳机
  • 天气 - 智能天气预报站,不仅警告变化的条件,而且控制系统准备风暴(例如关闭风门,关闭阀门等)
  • HVAC /空气质量 - 智能控制室温,湿度,空气质量,系统维护等。
虽然所有这些类型的能力已经以某种形式存在多年,但是系统观察多个传感器并获得智慧结论甚至启动动作的能力是革命性的。
传感器融合技术在活动监视器
图1:活动和其他健康监测器是首选采用传感器融合技术的消费产品。
技术的融合幸运的是,像其他电子领域一样,一些集成电路制造商已经承担了重中之重的任务。使用现成的传感器融合和传感器集线器芯片,现在可以有效地与各种数字传感器以及其他路径接口。创建自己的算法的负担已被消除。
虽然它们的术语确实有所不同,但是许多IC制造商已经改编了现有的产品线,或者创建了全新的产品线来解决传感器融合任务。该处理由专门的控制器芯片完成,其可以被识别为MCU,传感器集线器或传感器融合处理器。我们已经将这项技术应用于智能手机,活动监视器和其他设备的消费市场。
苹果,三星等最新一代智能手机包含强大而多样的感应功能,即使不需要外部接口。这些包括三轴磁力计,三轴加速度计和三轴陀螺仪。这种组合能力通常被称为9-DoF,九个自由度。
在大多数情况下,这些功能在手机中始终处于开启状态。如果这些传感器的数据处理由手机的中央微控制器进行管理,电池寿命会大大缩短。相反,高效率的专用MCU芯片将数据作为传感器集线器处理,使用一小部分功率。恩智浦ARM M3系列MCU是一个例子。据EETimes公布的一项产品拆解专家Chipworks表示,苹果公司使用NXP芯片的定制版本来监控iPhone 5S中的传感器。“M7控制来自各种离散传感器的功能,包括陀螺仪,加速度计和罗盘。”三星与Atmel(内核8位AVR MCU)的微控制器相同。
凭借强大的车载感应技术,出现了利用9-DoF手机硬件提供健康和活动监控的应用程序,或与GPS和外部数据协同工作,为用户提供更多信息。现在,添加到已经不同的传感器输入数据,通过蓝牙进行通信的外部设备,这些功能看起来是无限的。芯片制造商的目标是为工程师设计提供实时传感器数据的系统,使其可用于以最小的功耗和最长的电池寿命来提供所需的语境意识。超越智能手机,高度优化的解决方案可以解决平板电脑,超极本,支持IoT的设备,游戏,医疗保健,环境监控和可穿戴计算等应用。
开发板可以让设计工程师在这项技术中轻松自如地弄湿。一个这样的例子是Atmel的ATAVRSBIN2。爱特梅尔采用了传感器融合技术,并将其称为“完整的传感器生态系统”。Atmel认为,不同传感器和传感器类型的数据的同时分析和融合不是一个可以独立处理的任务。为了解决这些复杂问题,该公司与多家领先的传感器制造商和传感器融合专家合作,提供完整,易于实施的传感器集线器解决方案。
目前的趋势将MCU与三个或更多MEMS传感器组合在一个封装中。一个例子是意法半导体的LIS331EB,它将高精度三轴数字加速度计与单个3 x 3 x 1 mm封装的微控制器相结合。微控制器是一款超低功耗ARM Cortex-M0,具有64 KB闪存,128 KB RAM,嵌入式定时器,2xI²C(主/从)和SPI(主/从))。LIS331EB还可以内部处理由外部传感器(总共九个)感测到的数据,例如陀螺仪,磁力计和压力传感器。作为传感器集线器,它将所有输入与iNEMO Engine软件融合在一起。意法半导体的iNEMO引擎传感器融合软件套件应用了一套自适应预测和滤波算法,以便了解(或保险)来自多个传感器的复杂信息。
飞思卡尔还提供了将MCU和传感器组合在一个封装中的产品系列产品。他们的FXLC95000 Xtrinsic运动感应平台集成了一个MEMS加速度计和一个32位ColdFire MCU。与意法半导体器件类似,FXLC95000可以同时管理来自内部和外部传感器的数据。飞思卡尔是第一家通过嵌入式传感集线器销售MCU的公司,也可针对客户特定的应用和算法进行编程。多达16个传感器输入可以由单个设备进行管理,允许从应用处理器卸载校准,补偿和传感器功能。它与飞思卡尔或第三方驱动程序配合使用。
飞思卡尔的Xtrinsic FXLC9500 32位MCU
图2:飞思卡尔的Xtrinsic FXLC9500 32位MCU传感器融合集线器与加速度计可实现可扩展的,自主的,高精度的多传感器集线器解决方案,具有开放架构中的本地计算和传感器管理。
其他根深蒂固的制造商包括博世,飞兆半导体霍尼韦尔微芯片和TI

融合了云

虽然在本地层面可以实现相当多的功能,但与云的交互是真正开始的乐趣。远程传感器数据可以由传感器融合设备处理,并发送到云端进行记录,进一步分析,甚至命令操作。
例如,在远程位置运行的无人值班泵始终处于失败的风险之中。几年前,遥控传感器可能已经到位,以识别其是否运行热或甚至失败。现在,同样的泵也可以被监测振动,排气化学,轴承噪声和周围的外部条件。预定的程序可以使传感器融合控制器关闭泵或甚至循环其操作直到技术人员到达。该系统还可以提前知道整个泵是否可能被更换,或者仅仅是组件。在这里,传感器融合解决方案可以消除停机时间以及昂贵的紧急服务呼叫,甚至可以收集数据来分析泵的工作时间。同样的一般想法适用于飞行中监视飞机发动机,
云的另一个应用是传感器融合发生在那里,而不是在现场。使用可用的开源传感器融合软件,可将单独的传感器数据传输到将进行处理的服务器。

结论

传感器融合技术已经成熟,并且在正确的时间利用传感器,无线通信和其他技术的发展。除了最先进的政府实验室之外,除了最先进的政府实验室之外,该技术现在已经可以实现,其价格甚至符合许多消费品的BOM预算。
现在,移动技术与低成本数字传感器的快速发展密切相关,传感器融合有望爆发式增长。对于设计工程师来说,现在应用一些创意思维开始尝试!

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