Smartphones und Wearables aktivieren die Sensor-Fusion-Innovation

- Jun 12, 2019-

Laut Mamms Consulting kann die Sensorfusion für die Datenanalyse in mehrere Sensoren integriert werden und wird in Smartphones, Wearables, Automobilen und im Internet der Dinge (IoT) schnell eingesetzt. Sensorfusion verleiht auch aufkommenden Technologieanwendungen wie Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), autonomen Fahrzeugen, Vitalität.


Smart phones and wearables turn on sensor fusion innovation era


Zunächst ist es wichtig, den Unterschied zwischen Sensorfusion und Sensornabe zu verstehen. Durch die Sensorfusion werden Daten von allen Sensoren erfasst und anschließend mithilfe von Softwarealgorithmen Querverweise zu mehreren Quellen erstellt, um ein konsistentes Bild zu erstellen. Beispielsweise werden Daten von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen integriert, um das Bewegungskontextbewusstsein für fitnessverfolgbare tragbare Geräte bereitzustellen.


Sensor-Hubs hingegen verwenden Sensor-Fusion, um Informationen bereitzustellen und in aussagekräftige Inhalte umzuwandeln. In der Regel handelt es sich um einen Mikrocontroller (MCU) oder Mikroprozessor (MPU), der spezielle Aufgaben wie die Schrittzählerfunktion im Schrittzähler ausführt.


In den letzten Jahren haben die Sensorfusionstechnologie und Sensor-Hubs das Design von Smartphones, Tablets, Wearables, Gamecontrollern und IoT-Geräten verändert. Es ist zu einem wesentlichen Element bei der Optimierung von Sensorarchitekturen geworden und zielt darauf ab, neue Erfahrungen für mobile Benutzer zu schaffen.


Alles begann mit Smartphones, mit denen Sensordaten wie Beschleunigungsmesser, Gyroskope und Magnetometer für Navigations- und Aktivitätsüberwachungsanwendungen nach Apple sortiert wurden. Seitdem versucht Sensor Fusion, unterschiedliche Benutzererfahrungen zu erzielen, indem verschiedene Sensorkombinationen auf mehreren mobilen Plattformen koordiniert werden.


Smartphones und andere tragbare Geräte


Nahezu alle High-End-Android-Smartphones verfügen mittlerweile über Sensoren als Verbindungsknoten für Beschleunigungsmesser, Gyroskope und andere Sensoren. Erstens versuchen die Smartphone-Hersteller in Gebäuden, in denen GPS-Signale nicht verfügbar oder schlecht sind, die Ortung und Wahrnehmung von GPS mithilfe der Sensorfusion zu verbessern.


Zu diesem Zeitpunkt kann die Sensorfusion dazu beitragen, die genaue Position des Geräts zu ermitteln, indem Daten von Beschleunigungsmessern, Gyroskopen und anderen Sensoren integriert werden. Beispielsweise verbessert ein integrierter Luftdrucksensor viele Funktionen des Smartphones, darunter Wettervorhersage, Höhenerkennung und andere Positionierungsfunktionen.

Kein Wunder also, dass die meisten neuen Smartphones mit mehreren Sensoren für eine genaue Positionierung in Innenräumen ausgestattet sind.


Im mobilen Bereich ist die Entwicklung tragbarer Geräte die nächste Grenze der Sensorfusionstechnologie. Hier wird die Sensorkonvergenz zu einer Schlüsseltechnologie für tragbare Geräte in den Bereichen Fitness, Gesundheitswesen und Verbraucher.


Nehmen Sie als Beispiel den Snapdragon Wear 2500-Chip von Qualcomm. Dieser Chip ist für intelligente Kinderuhren konzipiert. Es nutzt die Sensorfusionstechnologie, um die Positionserfassung zu ermöglichen, anstatt sich auf ein separates GPS-Gerät zu verlassen. Der Chip verfügt über einen eingebauten Sensor-Hub und ist mit Sensoralgorithmen vorintegriert, die es tragbaren Geräteherstellern ermöglichen, zusätzliche Sensoren hinzuzufügen.


Der Stromverbrauch ist ein zentrales Thema bei kompakten tragbaren Designs, die die Entwicklung energieeffizienter Algorithmen vorantreiben. Gleichzeitig spielen Sensorfusionsalgorithmen eine entscheidende Rolle bei der Förderung tragbarer Geräte für aktive Bewegungen, klinische Studien und AR / VR-Elektronik mit beispielloser Präzision und Genauigkeit.


Software-Ergänzung


Beim Design von Sensorfusionen bilden Algorithmen zur Wahrnehmung von Position, Orientierung und Haltung eine wichtige Grundlage für die komplexe Datenanalyse. Beispielsweise können Positionierungs- und Verfolgungsalgorithmen auf unvollständige Daten schließen, Redundanz und Fehlertoleranz einführen und auf relevante Informationen wie Menschen schließen.


Mamms Consulting ist es wert, dass Entwickler, die an Tracking- und Navigationssystemalgorithmen arbeiten, häufig einige interne Softwaretools erstellen, die schwierig zu warten und wiederzuverwenden sind. Aus diesem Grund bieten Unternehmen wie MathWorks Toolsets an, mit denen Ingenieure Systeme mit Multisensordatenfusion entwerfen, simulieren und analysieren können.


Mit dem Sensorfusions- und -verfolgungs-Toolkit von MathWorks können Ingenieure mehrere Konstruktionen untersuchen, ohne eine benutzerdefinierte Bibliothek schreiben zu müssen. Dies hilft dem Algorithmus, Daten zu korrelieren und die Fusionsarchitektur unter Verwendung von realen und synthetischen Daten zu bewerten. Darüber hinaus gibt es Multi-Target-Tracker, Sensorfusionsfilter sowie Bewegungs- und Sensormodelle, die das Toolset ergänzen.


Multi-platform radar detection generation with MathWorks Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Generierung einer plattformübergreifenden Radarerkennung mit MathWorks Sensor Fusion und Tracking Toolbox


Das Tool-Set erleichtert die Datensynthese für aktive und passive Sensoren, einschließlich Hochfrequenz-, Schall-, Infrarot-, GPS- und Trägheitsmesseinheitensensoren (IMU) sowie Tools zum Erzeugen von Szenen und Trajektorien. Es erweitert auch MATLAB-basierte Workflows, um Ingenieuren bei der Entwicklung genauer Erfassungsalgorithmen für Sensorfusionssysteme zu helfen.


TDK InvenSense, Anbieter von Sensorchips, bietet auch Algorithmen für die Sensorfusion und Firmware für die Laufzeitkalibrierung an. Dies eliminiert nicht nur die Notwendigkeit diskreter Komponenten, sondern stellt auch sicher, dass das Kalibrierungsverfahren und der Sensorfusionsalgorithmus sich gegenseitig ergänzen, um eine genaue und absolute Positionierung bereitzustellen.


Ebenso hat der Sensorlieferant Bosch Sensortec mit dem InterDigital-Softwareunternehmen Hillcrest Labs zusammengearbeitet, um eine Lösung für die Sensorfusion aus einer Hand bereitzustellen. In den BNO080- und BNO085-Modulen von Bosch sind beispielsweise ein Dreiachsen-Beschleunigungsmesser, ein Dreiachsen-Gyroskop und ein Magnetometer sowie ein 32-Bit-Cortex-M0 + -Mikrocontroller mit der Hillcrest SH-2-Firmware integriert.


Bosch BNO085 System-in-Package (SiP) Module Runs Hillcrest's SH-2 Firmware

Bosch BNO085 System-in-Package (SiP) -Modul mit Hillcrests SH-2-Firmware


Der SH-2 enthält die MotionEngine-Software, die fortschrittliche Signalverarbeitungsalgorithmen zur Verarbeitung von Sensordaten sowie genaue Echtzeit-3D-Positionierung, -Positionierung, -Kalibrierungsbeschleunigung und -Kalibrierungswinkelgeschwindigkeit bietet. Die MotionEngine-Software verwendet eine fortschrittliche Kalibrierungs- und Sensorfusionstechnologie, um einzelne Sensordaten in Bewegungsanwendungen wie Motion Tracking, Context Awareness, Advanced Gaming und Head Tracking zu konvertieren.


Innovations-Hotspot


Sensoren sind nahezu allgegenwärtig und machen die Sensorfusion zu einem wichtigen Bestandteil des Mobilgeräte-Designs. Infolgedessen wird sich die Sensorfusionstechnologie mit dem Aufkommen neuer Anwendungen für Smartphones, Wearables und andere mobile Geräte weiterentwickeln.


Die Sensorfusion ist seit mehr als einem Jahrzehnt Bestandteil des Designs von Smartphones und anderen Mobilgeräten. Es stellt sich jedoch heraus, dass die Sensorfusion immer noch eine wichtigere Rolle spielen kann. Beispielsweise spielt die Sensorfusionstechnologie eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des Rauschens und der Ungenauigkeit der Sensorrücklaufdaten. Insbesondere für die derzeit beliebte Sprachaktivierungsplattform Smart Sensor wird dies die Verarbeitungszeit erheblich verkürzen. Zusätzlich bieten Bluetooth-fähige Smart Headsets und Wearables End-to-End-Unterstützung für Alexa-Sprachdienste.


In einigen Anwendungen, in denen Sprache immer eingeschaltet ist oder gehört wird, spielt die Sensorfusion auch eine Schlüsselrolle bei der Verhinderung der Batterieentladung und bei der Sicherstellung, dass Auslösewörter wirksam sind. Gleichzeitig werden neue standortbasierte Dienste und aktionsbasierte Spielumgebungen die Sensorkonvergenz weiterhin in eine neue Ära der Innovation führen.


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