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傳感器融合的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

更新時(shí)間:2022-04-24      點(diǎn)擊次數(shù):843

傳感器融合的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

       盡管傳感器融合的概念早就提出了,但直到最近我們才開始真正看到實(shí)際的規(guī)模應(yīng)用。事實(shí)上,傳感器融合已經(jīng)迅速發(fā)展成為一種熱門趨勢(shì),從發(fā)源的智能手機(jī)和便攜式設(shè)備,現(xiàn)在開始拓展到廣泛的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、新一代自動(dòng)駕駛汽車以及無人機(jī)的環(huán)境感知應(yīng)用。
       這種爆炸式增長帶來了機(jī)遇,當(dāng)然也提出了許多挑戰(zhàn),不僅是純粹的技術(shù)挑戰(zhàn),還涉及隱私、安全以及對(duì)未來基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的更廣泛影響。
       傳感器融合的定義相對(duì)簡單,本質(zhì)上是一種智能整合一系列傳感器數(shù)據(jù)的軟件,然后利用整合結(jié)果來提高性能,可以是使用相同或類似類型的傳感器陣列來實(shí)現(xiàn)*精度的測量,也可以通過整合不同類型的傳感器輸入來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能。

消費(fèi)電子領(lǐng)域需求最大
       傳感器融合的潛在應(yīng)用非常廣泛,產(chǎn)業(yè)分析師非常看好。據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道,傳感器融合系統(tǒng)需求預(yù)計(jì)將在未來5年內(nèi)以約19.4%的復(fù)合年增長率(CAGR)增長,市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元。2016年,北美地區(qū)是傳感器融合市場最大的生產(chǎn)基地,*接近32.84%,而歐洲地區(qū)的*也超過了31.51%。
       雖然傳感器融合的傳統(tǒng)用例更傾向于工業(yè)應(yīng)用,但近年客戶群發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。2016年, 54.86%的傳感器融合系統(tǒng)市場需求源自消費(fèi)電子行業(yè)。

傳感器融合實(shí)現(xiàn)情境感知
       傳感器中樞(一種包含MCU的軟硬件結(jié)合解決方案)日益增長的實(shí)用性,推動(dòng)了消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)的巨大需求。與純軟件的“傳感器融合"相反,傳感器中樞為特定的一組傳感器實(shí)現(xiàn)了特定的傳感器融合算法,涉及廣泛的傳感器類型及算法?;谟布膫鞲衅髦袠袦p輕了系統(tǒng)CPU的沉重負(fù)擔(dān),這對(duì)于從智能手機(jī)到可穿戴設(shè)備的現(xiàn)代設(shè)備非常有用。實(shí)際上,降低CPU負(fù)載可以延長電池壽命并減少熱量,這兩者都是可穿戴設(shè)備和智能手機(jī)設(shè)計(jì)師面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
       例如,谷ge推出了安卓(Android)傳感器中樞,旨在直接連接生物識(shí)別傳感器、加速度計(jì)和陀螺儀等智能手機(jī)傳感器。其運(yùn)行自定義算法的微型處理器,可以獨(dú)立解讀手勢(shì)和活動(dòng),無需消耗主CPU的資源。
       目前為止,這種傳感器中樞已經(jīng)集成在無數(shù)的安卓和蘋果iPhone手機(jī)中,作為高通(Qualcomm)Snapdragon芯片組的一部分,也已經(jīng)進(jìn)入了大量的可穿戴設(shè)備和智能家居設(shè)備,在這些用例中,電池壽命都是至關(guān)重要的。

傳感器融合的另一個(gè)主要市場是汽車產(chǎn)業(yè),例如汽車防碰撞系統(tǒng),其中可以使用各種不同的傳感器,包括壓力傳感器、加速度計(jì)、陀螺儀和超聲波傳感器等。如果傳感器組合達(dá)到了閾值,則可以自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)的響應(yīng)(例如啟動(dòng)相關(guān)的安全氣囊)。大多數(shù)目前的Level 3級(jí)自動(dòng)駕駛車輛,依靠傳感器融合將激光雷達(dá)與可見光攝像頭、紅外相機(jī)、超聲波傳感器和雷達(dá)陣列等傳感器集成在一起。這些傳感器每秒能夠產(chǎn)生高達(dá)數(shù)千萬個(gè)點(diǎn),出于明顯的安全原因,這些點(diǎn)需要實(shí)時(shí)處理。
       自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)是逐步向人類駕駛員互動(dòng)更少的Level 4級(jí)和Level 5級(jí)(在Level 5級(jí)時(shí)根本不需要)發(fā)展,對(duì)傳感器、傳感器融合硬件/軟件以及處理器的可靠性要求不斷提高,這要求比智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備更高的水平。很顯然,智能手表遇到故障自己重新啟動(dòng),跟高速公路上Level 5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車的防碰撞系統(tǒng)截然不同。整個(gè)系統(tǒng)的可靠性是一項(xiàng)很復(fù)雜的挑戰(zhàn),因?yàn)閭鞲衅魅诤显谔峁└?、更有效的環(huán)境變量監(jiān)測時(shí),也意味著來自單個(gè)傳感器的非正常輸入可能會(huì)觸發(fā)安全系統(tǒng),這就需要汽車設(shè)計(jì)人員在系統(tǒng)的所有部分都確保有效輸入和冗余。
       或許,傳感器融合對(duì)未來自動(dòng)駕駛最重要的優(yōu)勢(shì)是所提供的冗余環(huán)境感知,利用各種不同的傳感技術(shù)解讀它們所處的環(huán)境。例如自動(dòng)駕駛垂直應(yīng)用中的激光雷達(dá)和雷達(dá)系統(tǒng),以及無人機(jī)系統(tǒng)中的壓力傳感器,在GPS信號(hào)不可靠的情況下是飛行控制和定位的重要工具。

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智慧城市應(yīng)用
       這種傳感器融合的衍生環(huán)境在物聯(lián)網(wǎng)和智能家居/智慧城市的發(fā)展中尤為重要。這些聯(lián)網(wǎng)的無數(shù)“沉默"傳感器一旦成功融合,就可以構(gòu)建到城市規(guī)模的響應(yīng)系統(tǒng)中。如果家庭數(shù)據(jù)以可識(shí)別的方式使用,那么當(dāng)然會(huì)存在隱私和安全問題,以及城市范圍系統(tǒng)存在的更廣泛的公共安全問題。不過,設(shè)計(jì)用于城市空氣污染(例如苯和顆粒物)監(jiān)測的早期測試網(wǎng)絡(luò),通過車載系統(tǒng)、建筑集成和專用監(jiān)測站構(gòu)建,能夠自動(dòng)發(fā)出警報(bào)、疏導(dǎo)交通流量,已經(jīng)顯示出巨大的應(yīng)用前景。
       例如,2018年7月發(fā)起的一項(xiàng)監(jiān)測倫敦污染水平的計(jì)劃,整合了污染最嚴(yán)重地區(qū)的100個(gè)固定傳感器和兩輛經(jīng)過特殊改裝的谷ge街景汽車,一起追蹤倫敦街頭的污染水平。這兩輛谷ge街景汽車每隔30米就會(huì)收集一次空氣質(zhì)量讀數(shù),以通過一年內(nèi)的累積數(shù)據(jù)來標(biāo)記倫敦污染的“熱點(diǎn)區(qū)域"。
人工智能助力傳感器融合
       當(dāng)然,除了在各種實(shí)施方案中從各種傳感器中提取有用數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),還有許多其它挑戰(zhàn),尤其是可靠地響應(yīng)環(huán)境變化的挑戰(zhàn),其中任何一個(gè)都可能增加數(shù)據(jù)收集過程中的設(shè)備誤差、噪聲以及缺陷。
       數(shù)年前,平滑地處理這些誤差幾乎是不可能完成的任務(wù),但隨著相對(duì)經(jīng)濟(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)工具的興起,傳感器融合所帶來的真正潛力呈現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長。當(dāng)然,人工智能技術(shù)應(yīng)用的前景更加喜人,為傳感器供應(yīng)商和設(shè)計(jì)師創(chuàng)造了新的用例,從而打造了新的市場。短期內(nèi),人工智能和傳感器融合可以通過增強(qiáng)的本地?cái)?shù)據(jù)處理來使安全風(fēng)險(xiǎn)最小化,從而顯著降低安全傳輸、處理和存儲(chǔ)異地個(gè)體數(shù)據(jù)的要求。這可能成為一個(gè)至關(guān)重要的價(jià)值體現(xiàn),降低商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和間接成本,并為最終用戶提供更清晰的利益。
       很顯然,未來我們會(huì)看到越來越多的互聯(lián)傳感器嵌入我們的車輛、家庭和城市。為這些迅速膨脹的數(shù)據(jù)流添加情境,實(shí)現(xiàn)真正傳感器融合的必要性將會(huì)變得更加緊迫。一旦實(shí)現(xiàn)融合,這些數(shù)據(jù)將賦能現(xiàn)有應(yīng)用并開啟全新的服務(wù),從面向消費(fèi)者的健康和休閑娛樂,到提高供應(yīng)鏈管理效率,以及更快、更方便、污染更少的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。

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