傳感器融合作為一個(gè)應(yīng)用空間正在蓬勃發(fā)展。幾乎在任何給定的一周內(nèi)，至少有一些關(guān)于新的傳感器聚變創(chuàng)新的故事，無(wú)論是軍方考慮多光譜傳感器聚變以提高飛行員在惡劣天氣下飛行時(shí)的安全性，還是更智能的傳感器中樞減少用電量。

　　我們嵌入的傳感器越多，生成的數(shù)據(jù)就越多。這些數(shù)據(jù)非常有用，并推動(dòng)了健身和健康跟蹤等應(yīng)用以及虛擬現(xiàn)實(shí)耳機(jī)的最新進(jìn)展。隨著我們生成更多的數(shù)據(jù)，我們也消耗更多的能量，在越來(lái)越復(fù)雜的應(yīng)用中產(chǎn)生“傳感器感”。

　　傳感器融合是對(duì)不同傳感器饋送的智能組合和解釋，使應(yīng)用程序能夠更深入地了解用戶的行為或移動(dòng)。然而，用戶體驗(yàn)的質(zhì)量在很大程度上不是由傳感器本身驅(qū)動(dòng)的，而是由傳感器融合算法驅(qū)動(dòng)的，這些算法將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的、應(yīng)用就緒的信息。

　　傳感器體積小，噪聲大，信號(hào)容易失真，容易受到干擾；傳感器融合和處理軟件增加了校準(zhǔn)、融合等功能，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、可靠，并隨時(shí)可以暴露在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中。傳感器融合本身并不簡(jiǎn)單，可以與冰山相提并論——可見的傳感器融合是一組相當(dāng)小、相對(duì)簡(jiǎn)單的算法。然而，這些算法依賴于一個(gè)隱藏的、復(fù)雜的世界，其中包含更大的系統(tǒng)挑戰(zhàn)，必須解決這些挑戰(zhàn)，才能為融合系統(tǒng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。當(dāng)良好的傳感器融合正確集成到傳感器系統(tǒng)中時(shí)，它會(huì)對(duì)用戶體驗(yàn)產(chǎn)生巨大影響。

　　語(yǔ)境為王

　　傳感器融合還有另一個(gè)要素：它可以幫助根據(jù)設(shè)備上下文節(jié)省功耗。例如，如果手機(jī)放在辦公室的桌子上，并且?guī)讉€(gè)小時(shí)內(nèi)沒有移動(dòng)，則不必對(duì)GPS進(jìn)行采樣或以其他方式計(jì)算位置。類似的技術(shù)可以在您在汽車或公共交通工具中時(shí)自動(dòng)管理電話功能。雖然這些看似很小的步驟，但相關(guān)的節(jié)能效果卻相加。

　　為了實(shí)現(xiàn)這些用戶體驗(yàn)優(yōu)勢(shì)，我們需要傳感器始終在線并收集數(shù)據(jù)，而不管設(shè)備是否正在使用。因此，我們需要一種方法來(lái)收集，過濾和分析來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)，而無(wú)需消耗大量手機(jī)的電池或處理資源。這導(dǎo)致了一種“傳感器中樞”處理器的興起，該處理器是一種通常基于ARM Cortex-M系列的專用處理器，用于處理傳感器處理。通過優(yōu)化處理器、傳感器融合和處理軟件，我們可以實(shí)現(xiàn)始終在線處理的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)將對(duì)設(shè)備電池壽命的影響降至最低。

　　讓我們來(lái)看看傳感器融合方法，這些方法利用這種優(yōu)化并產(chǎn)生良好的結(jié)果。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）系統(tǒng)欺騙大腦相信虛擬世界是真實(shí)的。這意味著系統(tǒng)必須以最高的精度和盡可能低的延遲將現(xiàn)實(shí)世界的操作轉(zhuǎn)換為虛擬世界?，F(xiàn)代可穿戴設(shè)備的常用架構(gòu)使用 Cortex-A 處理器來(lái)運(yùn)行豐富的操作系統(tǒng)，提供復(fù)雜的用戶界面，同時(shí)將需要確定性實(shí)時(shí)響應(yīng)的傳感器融合功能卸載到 Cortex-M 處理器。隨著傳感器數(shù)據(jù)處理需求的增長(zhǎng)，Cortex-M7 CPU 是適合此功能的處理器。

　　以延遲為例，它被廣泛認(rèn)為是“模擬器病”的主要原因。延遲是頭部移動(dòng)和圖像調(diào)整之間的時(shí)間，對(duì)應(yīng)于該運(yùn)動(dòng)。許多系統(tǒng)因素都會(huì)影響延遲，但收集、處理傳感器數(shù)據(jù)并將其傳遞到系統(tǒng)是一個(gè)值得注意的因素。

　　Cortex-M7 可實(shí)現(xiàn)高分辨率傳感器采樣和傳感器融合，包括動(dòng)態(tài)傳感器校準(zhǔn)。目前主流磁頭跟蹤器中使用的典型傳感器融合輸出數(shù)據(jù)速率（ODR）約為100 Hz，但M7內(nèi)核的額外處理能力允許其擴(kuò)展到1 kHz以上。首先，這種增加的ODR意味著在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間收集數(shù)據(jù)包以進(jìn)行圖形渲染時(shí)延遲最小，因?yàn)橐曨l幀速率與傳感器融合處理速率不同。此外，它還能夠?qū)崿F(xiàn)更密集的樣品，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)性頭部跟蹤。通過分析模式和預(yù)測(cè)未來(lái)移動(dòng)，可以減少延遲，但幾毫秒內(nèi)可用的數(shù)據(jù)密度對(duì)于頭部跟蹤性能至關(guān)重要。我們必須進(jìn)一步調(diào)查過去以獲得用于預(yù)測(cè)的適當(dāng)數(shù)據(jù)，估計(jì)的可靠性就越低。較高的 ODR（1 kHz 或更高）可提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，從而提高用戶體驗(yàn)的質(zhì)量。

　　可穿戴設(shè)備面臨的挑戰(zhàn)

　　傳感器采用的增長(zhǎng)最為強(qiáng)勁，尤其是在腕戴式可穿戴設(shè)備中。這些設(shè)備具有更多的傳感器，通常包含壓力，心率，陀螺儀等，以向用戶提供更多數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)更好的用戶界面。包括陀螺儀和磁力計(jì)在內(nèi)的其他運(yùn)動(dòng)傳感器將有助于增加個(gè)人上下文跟蹤的豐富性和準(zhǔn)確性。環(huán)境傳感器，如紫外線、濕度和溫度，將實(shí)現(xiàn)更好的用戶環(huán)境和增強(qiáng)的個(gè)人舒適度。生物傳感器將測(cè)量水合作用、血氧和葡萄糖飽和度、皮膚溫度和汗液等，以提供有關(guān)用戶身體和健康的獨(dú)特見解。

　　組合來(lái)自這些不斷擴(kuò)展的傳感器陣列的數(shù)據(jù)需要一個(gè)功能強(qiáng)大且高能效的處理器。這對(duì)于低功耗上下文分類尤其重要。高級(jí)上下文檢測(cè)需要復(fù)雜的算法，這些算法可以利用 M7 的高級(jí)功能為豐富的用戶應(yīng)用提供準(zhǔn)確而低功耗的上下文檢測(cè)。

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