传感器融合成为时代

传感器融合成为时代

随着时间的推移，传感器已从简单的模拟和机械结构演变为基于芯片的数字设备，这些设备连接到机器以监控机器的健康状况和环境条件。同样，传感器融合 - 多种类型的传感器协同工作以解决问题 - 结合了许多其他技术的线索，创造出一些非常新颖和令人兴奋的东西。

至少从20世纪50年代开始，使用计算设备从多个传感器中分类数据并结合信息得出结论的想法已经存在。但这非常困难。大约在1960年，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删除了无意义的数据。当然，不久之后政府就决定这种技术在其应用中有用。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将使政府能够更好地跟踪和识别潜在的空中目标，甚至可以计算结果的确定性。凭借更好的计算机和传感器，该技术在不断发展。

潜在的应用

当微处理器出现时，人们将其描述为寻找问题的解决方案。可以对传感器融合进行相同的处理。如果您拥有监控多个传感器的能力和智能，可以实时分析数据，并提供简单的指导或控制动作，迄今为止 - 未经考虑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，患者监测和研究

        监测老年人 - 健康监测，以减轻人员配备负担

        汽车，运输系统 - 监控和控制效率和安全功能

        公共安全 - 识别潜在的危险条件，其准确性远远高于简单的火灾和安全系统

        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，不仅可以警告变化的条件，还可以控制风暴准备系统（例            如，关闭风暴百叶窗，关闭阀门等）

        HVAC /空气质量 - 室温，湿度，空气质量，系统维护等的智能控制

虽然所有这些类型的功能已经以某种形式存在多年，但系统观察多个传感器并得出智能结论甚至启动动作的能力是革命性的。

图1：活动和其他健康监测器是*采用传感器融合技术的消费产品之一。

技术的融合幸运的是，正如他们在电子产品的其他领域所做的那样，许多IC制造商已经承担了繁重工作的任务。借助现成的传感器融合和传感器集线器芯片，现在可以有效地连接各种数字传感器以及其他路径。创建自己的算法的负担已经消除。

虽然他们的术语确实有所不同，但许多IC制造商要么调整现有的产品线，要么创造全新的产品来解决传感器融合任务。该处理由控制器芯片完成，该芯片可以被识别为MCU，传感器集线器或传感器融合处理器。我们已经看到这种技术应用于智能手机，活动监视器和其他设备的消费市场。

Apple，三星等新一代智能手机具有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“始终打开”。如果来自这些传感器的数据处理由手机的中央微控制器管理，则电池寿命将大大缩短。相反，的MCU芯片使用一小部分功率将数据作为传感器集线器处理。恩智浦ARM M3系列MCU就是一个例子。根据EETimes报道的产品拆解专家Chipworks的说法，Apple使用定制版本的NXP芯片来监控iPhone 5S中的传感器。“M7控制各种离散传感器的功能，包括陀螺仪，加速度计和指南针。”三星与Atmel（Core 8位AVR MCU）的微控制器承担相同的任务。

借助如此强大的板载感应技术，应用程序正在出现，利用9-DoF手机硬件提供健康和活动监控，或与GPS和外部数据协同工作，为用户提供更多信息。现在，从通过蓝牙进行通信的外部设备添加那些已经多样化的传感器输入数据，这些功能似乎是无限的。芯片制造商的目标是使工程师能够设计出能够提供实时传感器数据的系统，这些数据可用于以较小的功耗和较长的电池寿命提供所需的上下文感知。除智能手机外，高度优化的解决方案还可以满足平板电脑，超极本，支持物联网的设备，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轻松掌握这项技术。一个这样的例子是Atmel的ATAVRSBIN2。Atmel已经将传感器融合到各种各样的产品中，他们称之为“完整的传感器生态系统”.Atmel认为，同时分析和融合来自不同传感器和传感器类型的数据并不是它可以单独处理的任务。为了克服这些复杂性，该公司与众多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。

目前的趋势是将MCU与三个或更多MEMS传感器组合在一个封装中。其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微控制器结合在一个3 x 3 x 1 mm封装中。该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还可以内部处理外部传感器（总共375个）检测到的数据，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。STMicroelectronics的iNEMO发动机传感器融合软件套件采用一套自适应预测和滤波算法来感知（或融合）来自多个传感器的复杂信息。

飞思卡尔还提供将MCU和传感器组合在一个封装中的产品系列。他们的FXLC95000 Xtrinsic运动传感平台集成了MEMS加速度计和32位ColdFire MCU。与STMicroelectronics器件类似，FXLC95000可以同时管理来自内部和外部传感器的数据。飞思卡尔是家推出嵌入式传感集线器MCU的公司，该集成电路也可根据客户特定应用和算法进行编程。单个器件可以管理多达947个传感器输入，允许从应用处理器卸载校准，补偿和传感器功能。它适用于飞思卡尔或第三方驱动程序。

图2：采用加速度计的飞思卡尔Xtrinsic FXLC9500 32位MCU传感器融合中心可实现可扩展，自主，高精度的多传感器集线器解决方案，并在开放式架构中实现本地计算和传感器管理。

融合云计算

虽然可以在本地实现相当多的功能，但与云的交互才是真正开始的乐趣所在。远程传感器数据可以由传感器融合设备处理并发送到云以进行记录，进一步分析，甚至可以订购动作。

例如，在远程位置操作的无人值守泵总是存在失效的风险。几年前，可能已经安装了一个远程传感器来识别它是否正在运行热或甚至失败。现在，也可以监控同一个泵的振动，排气化学，轴承噪音以及周围的外部条件。预定程序可以使传感器融合控制器能够关闭泵或者甚至使其操作循环直到技术人员可以到达。系统还会事先知道是否可能必须更换整个泵或仅仅是一个部件。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加班的情况。同样的一般想法适用于监控飞行中的飞机发动机。

云的另一个应用是在那里进行传感器融合，而不是在现场。利用可用的开源传感器融合软件，可以将各个传感器数据传输到服务器，进行处理。

结论

传感器融合技术已经成熟，并且恰好可以利用传感器，无线通信和其他技术的发展。除了先进的政府实验室以外的所有实验室都无法使用，该技术现已开始供货，价格甚至适合许多消费产品的BOM预算。

现在，与移动技术和低成本数字传感器的快速发展密切相关，传感器融合有望实现爆炸式增长。对于设计工程师来说，现在是应用一些创造性思维并开始实验的好时机！