摘要

　　傳感器技術時代已經到來。現在，很難見到不使用傳感器為用戶創造新體驗的電子消費產品。傳感器正在經歷復興，這是由于微機電系統 （MEMS） 技術價格降低了，尺寸也縮小了，因此又推動了傳感器在新應用的使用，并為傳感器市場營造了新機遇。

　　1. 引言

　　傳感器現在用于各種應用中，如智能移動設備、汽車系統、工業控制、醫療保健、石油勘探和氣候監測。傳感器無處不在，現在傳感器技術已開始密切模仿終極感知設備，即人類。傳感器融合使這成為可能，該技術利用微控制器（“大腦”）將從多個傳感器采集的各個數據融合在一起，獲得的數據視圖比單獨使用各個離散傳感器獲得的視圖更準確、更可靠。使用傳感器融合整體采集的數據遠遠大于各傳感器獨立采集的數據之和。

　　傳感器融合支持環境感知，這對物聯網（IoT）來說蘊藏著巨大潛力。傳感器融合針對遠程情感計算（情感感測和處理）的演進在未來還可能產生激動人心的新應用，包括智能醫療。然而，這些功能也帶來了物聯網 監管中需要解決的嚴重的隱私問題。隨著傳感器融合和 REC 技術的使用不斷增加，將采集大量的環境感知數據。這些數據結合物聯網 對“空中全球神經網絡”和基于云的處理資源的訪問，將進一步推動為給定情況提供自定義的環境感知服務。這些服務可基于單個用戶正在做什么、設備正在做什么、基礎設施正在做什么，大自然正在做什么等環境，以及所有上述內容的各種組合。

　　圖1 傳感器融合：人體模型

　　2. 人類：終極傳感示例

　　為了了解傳感器融合如何工作，讓我們看看人體內感知的工作方式。一個人在許多方面體驗外部世界。視覺、聽覺、化學感覺（嗅覺和味覺）和表面感覺（觸覺）都提供關于一個人周圍環境的感官信息，這些信息通過外周神經系統 （PNS） 傳遞給大腦。然后大腦決定如何響應一個給定的情況或體驗。

　　PNS 對它傳輸的信息不制定復雜的決策；這些決策由大腦制定。對感覺輸入，大腦的反應是發送運動信息，這是人類對輸入的響應。例如，一個行人看到一輛汽車向他開過來，他的大腦告訴他的肌肉以更快的速度走到路的另一邊，避免發生事故。人還接收來自他們內臟器官的信息，其中一些信息非常明顯，如胃疼。還有其他類型的體內信息是人無法感知的，如血壓，這些信息用于調節人體的內部環境。

　　圖2 計步器案例分析

　　大腦是最終的決策者。然而，如果沒有外周神經系統帶來感知信息并發出運動信息，人將無法行走、說話或我們經常認為理所當然的許多其他功能。大腦經常使用數個感官輸入源驗證事件，并完善非“完整性”信息，從而做出決策。例如，人可能看不到汽車引擎蓋下的火焰，但橡膠燃燒的氣味和儀表盤散發的熱量將告訴大腦需要離開這輛汽車，因為引擎起火了。在這種情況下，使大腦做出反應的信息大于獨立感官輸入之和。

　　在技術世界，傳感器融合發揮的作用與此相似。傳感器融合將來自多個傳感器的輸入整合在一起，提供更準確、更可靠的傳感，能夠產生更高水平的認知，并提供新的應對措施。各個傳感器都有固有的局限性，可能產生錯誤，但這些錯誤可以由補充傳感節點進行糾正或進行補充。例如，陀螺儀會隨著時間的推移而產生偏移，可以使用配備的加速計來補償這些偏移。因此，（來自多個傳感器的）融合的傳感器信息比單獨的傳感器數據更準確、更可靠。

　　3.不斷發展的傳感器技術改善日常生活

　　讓我們看一個計步器的簡單示例。傳統的計步器使用一個鐘擺，需要以垂直的角度佩戴在髖關節，以避免錯誤讀數。當用戶走動時，計步器跟蹤鐘擺隨著髖關節的運動來回擺動，擺動一回便計數一次，以此對每一步進行計數。然而，由于步幅、攀登/步行角度的變化以及當用戶駕駛汽車或進行其他運動時的錯誤計步，無效讀數很常見。

　　基于 MEMS 的慣性傳感器帶來了很大的改進。第一代基于 MEMS 的計步器使用的加速計對人的加速度執行 1 軸、2 軸或3 軸（3D）檢測，更準確地測量步數。此外，老式機械計步器只根據擺動次數記錄步數，而加速計則每秒多次測量一個人的運動。

　　但是，如果您不僅想計量步數，還想準確地計算上下樓梯或上下山時燃燒的卡路里。下一代計步器添加了高度計，測量和計算人在行走時相對于某個固定參考點的高度變化。高度計技術用于檢測高度計或氣壓計 （BAP） 應用中的絕對氣壓。要獲得精確的壓力讀數還需要進行溫度測量，因此通常會增加某種溫度補償電路以提高測量精度。

　　繼掛在慢跑者手臂上的早期便攜式音樂播放器獲得成功后，現在有許多設計佩戴在手臂上的獨立計步器和有計步器功能的手機（而不是掛在髖關節的皮帶上）。在這個使用案例中，手臂運動引入了寄生運動。陀螺儀可測量手臂的旋轉運動并對其進行補償。

　　將三種傳感器（加速計、高度計和陀螺儀）和 MCU 結合在一起來測量和處理讀數，就產生了高精度計步器。