传感器融合时代来袭,你准备好了吗?
随着时间的推移，传感器已经从简单的模拟和机械结构演变为芯片化的数字器件，可以连接到某个机器来监测它的运行状况和环境条件。同样的，传感器融合（多种传感器协同工作来解决问题）可以结合多种其它技术，创造出令人耳目一新的全新事物。
利用计算装置对来自多个传感器的数据进行分类、组合并得出结论的想法可以上溯到二十世纪五十年代，但实现起来难度很大。1960年左右，数学家开发了一套算法，试图借助机器根据多个传感器的输入得出某个结论，并通过筛选将噪声或其它来源引入的无效数据滤除。不久之后，军方决定采用这项技术，通过对多来源输入进行处理并与存储的数据进行比较，军方得以更好地跟踪和识别潜在的空中目标，甚至计算出确切位置。随着更先进的计算机和传感器的出现，该技术也在不断进步，但仍然存在一些过于复杂的问题，需要付出很高的代价。
潜在应用
微处理器在刚刚问世时曾被称为一种解决方案，传感器融合也可以这样考虑。如果你可以通过某种方式监控多个传感器，实时分析数据，并能发出简单的指示命令或控制某个动作，那么传感器融合可以实现的应用将远远超出你的想想！下面只列出了一些简单的示例：
健康监测—包括健身运动、病人监护以及研究
老人健康监测—健康监控，以减少人员负担
汽车、交通运输系统—监测和控制运输效率及安全性
公共安全—相较于简单的消防和安全系统能更加准确地识别潜在的危险情况
娱乐—游戏，包括控制器和虚拟现实头戴式耳机
天气—智能天气预报站，不仅能够预测天气条件变化，还可以控制系统以便为风暴来临做好准备（如关闭风暴百叶窗，关闭阀门等）
暖通空调/空气质量监测—对室内温度、湿度、空气质量、系统维护等进行智能控制
尽管上述功能均已存在多年，但系统通过检测多个传感器并得出智能结论、甚至采取行动的能力，却是革命性的创新。
如同其它电子领域一样，一些ic厂商也已经着手研究技术融合这一繁重任务。目前，可以通过现成的传感器融合和传感器中枢芯片或者其他途径，有效地连接各种数字传感器，而且无需自己去开发算法。
这些ic厂商所采用的方法可能会有所不同，有些会修改现有的产品线，有些会为解决传感器融合问题开发新的产品，但最终都要通过专门的控制芯片实现，比如mcu、传感器中枢或传感器融合处理器。现在，这项技术已经成功地应用在了智能手机、运动监测器以及其它消费性产品上。
苹果、三星等新一代智能手机甚至不需要外部连接，便能结合多个强大的传感器，包括三轴磁力计、三轴加速度计和三轴陀螺仪。这种结合通常被称为9-dof，即九自由度。
多数情况下，手机中的这些功能要“始终开启”。如果这些传感数据全部由手机中央微控制器来处理，将会大大缩短电池寿命。相反，使用高效的专用微控制器芯片作为传感器中枢来处理数据，便能大幅降低功耗。nxp的arm m3系列mcu就是一个示例。eetimes报道称芯片分析公司chipworks的调查结果显示，苹果的m7处理器采用了nxp的定制版m3芯片，来监控iphone5s中的各个传感器，包括陀螺仪、加速计和罗盘。而三星手机采用的是atmel的8位avr mcu。
通过强大的板级传感技术，应用程序可以利用手机中的9-dof功能来监测健康和运动情况，或者结合gps和外部数据来为用户提供更多信息。现在，还可以通过蓝牙通信为那些多功能传感器添加外部数据，并且几乎不受限。芯片制造商的目标是让工程师可以设计出能够提供实时传感数据的系统，这类系统不仅可以提供所需的上下文相关信息，而且功耗低，电池寿命也长。除了智能手机，高度优化的解决方案也能够满足平板电脑、超级本、物联网设备、游戏机、医疗保健、环境监测和穿戴式电脑等各类应用需求。
现在市面上已经推出了可以帮助工程师轻松体验这项传感技术的开发板，比如atmel公司的atavrsbin2。atmel将融合传感器集成在了很多产品中，并称之为“完整传感器生态系统”。atmel意识到同时分析和融合多种传感器数据并非一项独立的任务。为了解决这一复杂的问题，该公司与多家知名传感器制造商和传感器融合专家合作，希望能提供一个完整的、易于实现的传感器中枢。
目前的趋势是将三个或更多的mems传感器与mcu封装在一起，比如stmicroelectronics的lis331eb，它在3×3×1mm的封装中集成了一个高精度三轴数字加速度计与一个微控制器。此微控制器采用超低功耗arm cortex-m0，并具有64k字节的闪存、128k字节ram、嵌入式定时器、2个i²c（主/从）和一个spi（主/从）。lis331eb也可以处理外部传感器数据，包括陀螺仪、磁力计和压力传感器等共九个外部传感器。stmicroelectronics的inemo引擎传感器融合软件套件采用了一套自适应预测和滤波算法来处理（或融合）多个传感器的复杂信息。lis331eb则用作传感器中枢，通过inemo引擎软件将所有输入融合在一起。
freescale也推出了一个将微控制器和传感器封装在一起的产品系列。他们的fxlc95000 xtrinsic运动传感平台集成了一个mems加速度计和一个32位coldfire微控制器。类似于上述stmicroelectronics器件，fxlc95000可以同时管理内部和外部传感器数据。freescale是第一家提供集成传感中枢微控制器的公司，这类微控制器还可根据具体应用程序和算法进行设置。此系列器件可管理多达16个传感器输入，能够将校准、补偿和传感功能从应用处理器中分离出来，但需要搭配使用freescale自带或第三方的驱动程序。
带加速度计的freescale xtrinsic fxlc9500 32位mcu传感器融合中枢，提供了一个可扩展的自主、高精度多传感器中枢解决方案，能够在开放式架构下提供本地计算和传感器管理功能
bosch、fairchild、honeywell、microchip以及ti等厂商也在此领域颇有建树。
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什么是特种电阻
高通已推出第二代5G调制解调器和射频前端解决方案
我国制造业内正兴起一场机器人革命，将会形成一轮机器人电缆风潮
工业物联网架构将如何演变
云+AI加速产业变革 百度迎来新机遇
可靠性设计技术的发展与现状分析
Pasternack发布正斜率均衡器系列新型，可安装在电路板应用中
利用计算装置对来自多个传感器的数据进行分类、组合并得出结论的想法可以上溯到二十世纪五十年代，但实现起来难度很大。1960年左右，数学家开发了一套算法，试图借助机器根据多个传感器的输入得出某个结论，并通过筛选将噪声或其它来源引入的无效数据滤除。不久之后，军方决定采用这项技术，通过对多来源输入进行处理并与存储的数据进行比较，军方得以更好地跟踪和识别潜在的空中目标，甚至计算出确切位置。随着更先进的计算机和传感器的出现，该技术也在不断进步，但仍然存在一些过于复杂的问题，需要付出很高的代价。
潜在应用
微处理器在刚刚问世时曾被称为一种解决方案，传感器融合也可以这样考虑。如果你可以通过某种方式监控多个传感器，实时分析数据，并能发出简单的指示命令或控制某个动作，那么传感器融合可以实现的应用将远远超出你的想想！下面只列出了一些简单的示例：
健康监测—包括健身运动、病人监护以及研究
老人健康监测—健康监控，以减少人员负担
汽车、交通运输系统—监测和控制运输效率及安全性
公共安全—相较于简单的消防和安全系统能更加准确地识别潜在的危险情况
娱乐—游戏，包括控制器和虚拟现实头戴式耳机
天气—智能天气预报站，不仅能够预测天气条件变化，还可以控制系统以便为风暴来临做好准备（如关闭风暴百叶窗，关闭阀门等）
暖通空调/空气质量监测—对室内温度、湿度、空气质量、系统维护等进行智能控制
尽管上述功能均已存在多年，但系统通过检测多个传感器并得出智能结论、甚至采取行动的能力，却是革命性的创新。
如同其它电子领域一样，一些ic厂商也已经着手研究技术融合这一繁重任务。目前，可以通过现成的传感器融合和传感器中枢芯片或者其他途径，有效地连接各种数字传感器，而且无需自己去开发算法。
这些ic厂商所采用的方法可能会有所不同，有些会修改现有的产品线，有些会为解决传感器融合问题开发新的产品，但最终都要通过专门的控制芯片实现，比如mcu、传感器中枢或传感器融合处理器。现在，这项技术已经成功地应用在了智能手机、运动监测器以及其它消费性产品上。
苹果、三星等新一代智能手机甚至不需要外部连接，便能结合多个强大的传感器，包括三轴磁力计、三轴加速度计和三轴陀螺仪。这种结合通常被称为9-dof，即九自由度。
多数情况下，手机中的这些功能要“始终开启”。如果这些传感数据全部由手机中央微控制器来处理，将会大大缩短电池寿命。相反，使用高效的专用微控制器芯片作为传感器中枢来处理数据，便能大幅降低功耗。nxp的arm m3系列mcu就是一个示例。eetimes报道称芯片分析公司chipworks的调查结果显示，苹果的m7处理器采用了nxp的定制版m3芯片，来监控iphone5s中的各个传感器，包括陀螺仪、加速计和罗盘。而三星手机采用的是atmel的8位avr mcu。
通过强大的板级传感技术，应用程序可以利用手机中的9-dof功能来监测健康和运动情况，或者结合gps和外部数据来为用户提供更多信息。现在，还可以通过蓝牙通信为那些多功能传感器添加外部数据，并且几乎不受限。芯片制造商的目标是让工程师可以设计出能够提供实时传感数据的系统，这类系统不仅可以提供所需的上下文相关信息，而且功耗低，电池寿命也长。除了智能手机，高度优化的解决方案也能够满足平板电脑、超级本、物联网设备、游戏机、医疗保健、环境监测和穿戴式电脑等各类应用需求。
现在市面上已经推出了可以帮助工程师轻松体验这项传感技术的开发板，比如atmel公司的atavrsbin2。atmel将融合传感器集成在了很多产品中，并称之为“完整传感器生态系统”。atmel意识到同时分析和融合多种传感器数据并非一项独立的任务。为了解决这一复杂的问题，该公司与多家知名传感器制造商和传感器融合专家合作，希望能提供一个完整的、易于实现的传感器中枢。
目前的趋势是将三个或更多的mems传感器与mcu封装在一起，比如stmicroelectronics的lis331eb，它在3×3×1mm的封装中集成了一个高精度三轴数字加速度计与一个微控制器。此微控制器采用超低功耗arm cortex-m0，并具有64k字节的闪存、128k字节ram、嵌入式定时器、2个i²c（主/从）和一个spi（主/从）。lis331eb也可以处理外部传感器数据，包括陀螺仪、磁力计和压力传感器等共九个外部传感器。stmicroelectronics的inemo引擎传感器融合软件套件采用了一套自适应预测和滤波算法来处理（或融合）多个传感器的复杂信息。lis331eb则用作传感器中枢，通过inemo引擎软件将所有输入融合在一起。
freescale也推出了一个将微控制器和传感器封装在一起的产品系列。他们的fxlc95000 xtrinsic运动传感平台集成了一个mems加速度计和一个32位coldfire微控制器。类似于上述stmicroelectronics器件，fxlc95000可以同时管理内部和外部传感器数据。freescale是第一家提供集成传感中枢微控制器的公司，这类微控制器还可根据具体应用程序和算法进行设置。此系列器件可管理多达16个传感器输入，能够将校准、补偿和传感功能从应用处理器中分离出来，但需要搭配使用freescale自带或第三方的驱动程序。
带加速度计的freescale xtrinsic fxlc9500 32位mcu传感器融合中枢，提供了一个可扩展的自主、高精度多传感器中枢解决方案，能够在开放式架构下提供本地计算和传感器管理功能
bosch、fairchild、honeywell、microchip以及ti等厂商也在此领域颇有建树。
智能变频电动执行器的电流检测电路介绍
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