資料介紹
傳感器融合可以使上下文感知,其中有巨大的潛力在物聯網(物聯網)。語境有許多定義,涉及很多方面,包括地點、時間、溫度、使用者的情緒狀態、方位,甚至是環境中人們的喜好或身份。所有這些數據可以是有用的,如果它可以準確地獲得和分析。信息涉及上下文感知需要被定位,描述,測量,分析在飛,這,當然,是傳感器的工作范圍,并在特定的傳感器融合。
不過,這需要的不僅僅是安裝組合多軸傳感器更先進的傳感器融合技術難以滿足上下文感知的要求有以下幾個原因:1)由于計算和分析必須在移動環境中進行;2)可用的傳感器通常廣泛分布;3)為基于上下文的系統是商業上的成功的,所采用的傳感器必須便宜。為了實現這些目標,高度復雜的算法來優化傳感器的輸出和與其他技術的整合(如GPS、Wi-Fi和藍牙)提供物理世界所需的圖片,可以使各種(物聯網)的應用,包括搜索、定位和定向援助、移動廣告、電子商務(這最后的應用提升客戶體驗由從事實時通過他們的移動設備,提供及時的報價和相關信息,根據其當前的位置和喜好)。
Cell phones are ubiquitous and a truly context-aware phone could move from one profile to the next as a user drives a car, enters a store, or arrives at home. When the device is fully context aware, it is technologically easy to apply rules that produce smart behavior in the device.
The sensors that would make up this context-aware smartphone would need to rely on certain sensor elements being true. For example, they all need to comparatively low power. Also required is a precision three-axis accelerometer. The 834M1 Accelerometer by Measurement Specialties, for example, is a low-cost, board-mountable tri-axial accelerometer designed for use in high-amplitude embedded applications and wake-up switch applications. The accelerometer features a maximum current consumption of 22 micro-amps and incorporates full power and signal conditioning.
Consider also the Freescale FXOS87000CQ 6-axis sensor with integrated linear accelerometer and magnetometer (Figure1), used in such applications as e-compasses in mobile devices, orientation detection, augmented reality, and real-time activity analysis and power management for mobile devices that use inertial- and magnetic event detection.
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