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佛山传感器融合的挑战与机遇

2020/7/22 10:42:00 来源:http://fs.finehood.com.cn/news422626.html

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传感器融合的挑战与机遇

尽管传感器融合的概念已经存在了一段时间,但加速发展却是近年来的事情,我们现在才开始看到其在现实世界中的应用实现。如今,传感器融合正迅速发展成为一个热门趋势,其根源是手机和便携式技术的爆发,同时也已开始普及到物联网传感器,下一代自动驾驶车辆和无人机的环境感知应用中。

但是,从纯粹的技术角度来看,这种爆炸性的增长同时还带来了许多挑战和机遇,包括触及了隐私,安全性,甚至对未来基础设施的发展产生了更大的影响等。

从定义上讲,传感器融合相对简单,本质上是一种软件,可以智能地组合来自一系列传感器的数据,然后使用结果来提高性能。这可以是使用相同或相似类型的传感器阵列来获得极其准确的测量结果,也可以是通过整理不同类型的传感器输入来获得更复杂的结果。

设想传感器融合的潜在应用并不需要花费大量的想象力,而且分析师对此非常乐观。最近的一份报告预测,传感器融合系统的需求在未来5年中将以大约19.4%的复合年增长率增长,从2017年的26.2亿美元增长到2023年的75.8亿美元。也许可以预见,北美是最大的生产国,2016年占市场的近32.84%,而欧洲在2016年猛增了31.51%以上。

尽管传感器融合的传统用途往往在于更多的工业应用,但在发展过程中,其应用市场发生了重大变化。


一方面,消费电子成传感器融合最大的市场。2016年,消费电子行业产生了传感器融合系统市场需求的54.86%。传感器集线器(一种MCU硬件)的实用性不断增长,推动了这一巨大需求。该传感器集线器针对一组特定的传感器实现了特定的传感器融合算法,而纯软件“传感器融合”则可以涉及各种传感器类型以及算法。

基于硬件的传感器集线器减轻了系统CPU的负担,从智能手机到可穿戴设备,这本身就是许多现代设备所需要的。确实,降低CPU负载可以延长电池寿命并减少热量,这是可穿戴设备和智能手机设计师的最为闹心的问题。

例如,谷歌推出了Android传感器中心,该中心旨在直接挂接到手机传感器上,例如生物识别读取器,加速度计和陀螺仪。然后,运行Google自定义算法的微型处理器就可以独立解释手势和活动,而无需消耗主CPU的资源。


迄今为止,该集线器已集成到成千上万的Android和Apple手机中,并且作为Qualcomm Snapdragon芯片组的一部分,已进入无数可穿戴设备和最近的智能家居设备中,在许多情况下,这些问题会影响电池寿命也是最重要的。

传感器融合的另一个关键市场是汽车工业。例如在汽车碰撞系统中,可以采用一系列不同的传感器,包括佛山压力传感器,加速计,陀螺仪和超声波。如果该组中的传感器组合超出阈值,则可以自动做出各种相应的响应,例如展开相关的安全气囊。当前,大多数三级车依靠传感器融合将激光雷达与视觉和红外摄像机,超声传感器和雷达阵列集成在一起,这些传感器每秒产生数千万个点,出于明显的安全原因,这些点需要实时处理。


由于该行业的目标是朝着4级和5级车辆发展,需要更少的驾驶员交互(在5级完全不需要),因此传感器的可靠性,传感器融合硬件/软件以及处理器最终需要不断改进,以达到与移动电话和可穿戴设备相比,级别更高的性能。比如智能手表本身的重启与高速公路上5级自动驾驶汽车的碰撞系统是不同的。

全系统的可靠性是一个复杂的挑战,因为传感器融合可以提供更快,更有效的环境变量监控,同时这也意味着来自单个传感器的恶意输入可能会触发安全系统,从而迫使汽车设计人员必须保证融入系统的每个部分,同时处理好冗余性。



传感器融合对于未来最重要的好处也许是它所提供的上下文感知,它接受不同的输入并解释其在环境中的含义。这里的一个例子是垂直应用中的激光雷达和雷达系统,例如无人机系统,在GPS信号不可靠的情况下,压力传感器是进行飞行控制和定位的重要工具。

这种源自传感器融合的环境在物联网和智能家居/智能城市发展领域特别重要,一旦成功融合,成千上万的“哑”传感器联网,便可以构建到城市规模的响应系统中。

但是如果以可识别的方式使用家庭数据,那么这里当然会涉及隐私和安全问题,而对于整个城市的系统则存在更广泛的公共安全问题。不过,旨在通过车载,建筑集成和专用监视站网络监视城市空气污染(如苯和颗粒物)的早期测试网络显示了巨大的希望,该监视站然后发出自动警报并修改交通流量。


仅举一个例子,2018年7月的一个项目用于监测伦敦的污染水平,将最恶劣地区的100个固定传感器与两辆经过特殊改装的Google Street View车聚集在一起,这些车在上街行驶时跟踪污染水平。两辆Google街景车每30 m读取一次空气质量读数,目的是通过在一年中叠加数据来标记污染“热点”。

当然,这里存在许多挑战,尤其是在各种实现方式中,要从各种传感器中提取有意义的数据的挑战之外,要可靠地响应环境条件的变化,还存在许多困难,其中任何一个都可能会增加设备错误,噪声,以及数据收集过程中的缺陷。

仅仅几年前,消除这些错误就几乎是不可能的任务,但是随着相对实惠的机器学习和AI工具集的兴起,从传感器融合中获得真正好处的潜力呈指数增长。当然,人工智能技术的前景更加广阔,可以产生新的用例,从而为传感器供应商和设计师提供新的市场。在短期内,人工智能和传感器融合可通过提供增强的本地数据处理功能来最大程度地降低安全风险,从而显着降低异地安全传输,处理和存储个人数据的要求。


显然,未来将看到越来越多的连接传感器嵌入到我们的车辆,房屋和城市中。向这些新兴的数据流添加上下文的必要只会变得更加紧迫。但是,到了那一天,这些数据将用于启用现有服务和启动全新的服务,而网络也需要从面向消费者的健康和娱乐的应用增强升级到能提高供应链管理效率以及更快、更轻、功耗更少的高速网络。

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