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快3彩票网址_赋能行业变革 传感器融合的挑战和机遇
2021-04-04 [86484]

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快3彩票官网:传感器融合的概念已经明确提出,但直到最近才真正开始应用实际规模。(威廉莎士比亚、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合)事实上,传感器融合已经迅速发展,并开始从发源地的智能手机和便携式设备扩大到普遍的物联网传感器、新一代自动驾驶汽车和无人机的环境感。这种爆炸性的快速增长给了我们机会,当然也明确提出了许多挑战,不仅是纯粹的技术挑战,而且对隐私、安全和未来基础设施发展具有更普遍的影响。

传感器融合的定义很简单。本质上是智能集成一系列传感器数据的软件。

然后,使用合并结果提高性能。可以使用相同或相似类型的传感器阵列来创建非常准确的测量。还可以整合不同类型的传感器输出,构建更简单的功能。

消费电子领域市场需求仅次于传感器融合,潜在应用普遍,产业分析人士寄予厚望。据Max咨询公司称,传感器融合系统市场需求预计在未来5年将迅速增长到约19.4%的充电年增长率(CAGR),市场规模将从2017年的26.2亿美元迅速增长到2023年的75.8亿美元。2016年北美地区是仅次于传感器融合市场的第二大生产基地,市场占有率为32.84%,欧洲地区的市场占有率也达到31.51%。

传感器融合的传统用法更偏向于产业应用,但近年来,客户群再次发生了根本性的变化。2016年传感器融合系统市场需求的54.86%来自消费者电子行业。

传感器融合提高了构建情境感传感器集线器(包括MCU在内的软硬件融合解决方案)的实用性,推动了消费者电子产业的巨大市场需求。无视显示软件的“传感器融合”,传感器集线器为特定传感器集构建特定的传感器融合算法,包括典型的传感器类型和算法。基于硬件的传感器集线器减少了对系统CPU的负担,从智能手机到可穿戴的现代设备都非常简单。

基本上,减少CPU阻抗会缩短电池寿命,增加热量。这两个都是可穿戴设备和智能手机设计师面临的主要课题。例如,谷歌(Google)需要销售Android(安卓)传感器集线器,连接生物传感器、加速度计、陀螺仪等智能手机传感器。

运行Google自定义算法的微处理器需要独立理解手势和活动,消耗主CPU的资源。到目前为止,该传感器集线器已构建在众多Android和苹果Iphone手机上,作为高通(Qualcomm)Snapdragon芯片组的一部分,已经转移到大量的着床设备和智能家庭设备上,自动驾驶是适用于恩智浦(NXP)汽车传感器融合系统传感器融合的另一个主要市场,是可用于汽车碰撞预防系统等多种传感器的汽车产业。压力传感器、加速度计、陀螺仪、超声波传感器等。

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传感器人力组超过阈值时,可以自动进行适当的调用(例如,与启动相关的安全气囊)。大部分目前的3级自动驾驶车辆依赖传感器融合,将激光雷达和红外摄像机、红外摄像机、超声波传感器、雷达阵列等传感器一起构建。

这些传感器每秒需要生成约1000万个点,并且由于重要的安全原因,需要实时处理。自动驾驶产业的目标是逐渐向人类驾驶员发展对话较少的4级和5级(5级显然不需要),大大提高传感器、传感器融合硬件/软件和处理器的可靠性,拒绝高于智能手机和着装设备的水平。也许智能手表遇到故障后自行重新启动与高速公路上Level 5级自动驾驶车的防碰撞系统截然不同。

整个系统的可靠性是一个非常简单的任务。这是因为传感器融合在获得更慢、更有效的环境变量监测时,可以在单个传感器的异常输出开始时启动安全系统。因此,汽车设计师必须确保系统所有部分的有效输出和验证。

也许传感器融合对未来自动驾驶最重要的好处是获得的验证环境感,利用不同的感知技术了解他们所处的环境。(威廉莎士比亚、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合、传感器融合)例如,如果GPS信号不可靠,如中的激光雷达和雷达系统、无人机系统的压力传感器,则自动驾驶是飞行中控制和定位的最重要工具。

应用于该传感器融合的智能城市衍生环境在物联网和智能家居/智能城市的发展中尤为重要。连接到这些网络的众多“绝望”传感器顺利融合后,就可以构建在城市规模的电话系统中。如果家庭数据以可识别的方式使用,当然不会有隐私和安全问题,也不会有城市整个系统不存在的更普遍的公共安全问题。但是,作为监测城市空气污染(如苯和微尘)的早期测试网络,需要通过车辆系统、建筑物建设、专用监视站的建设,自动收到警报,缓解交通流量,这表明前景已经有很大的应用。

例如,2018年7月开始的监测伦敦污染水平的计划整合了两辆经过改造的谷歌街景汽车,与污染最严重地区的100个相同传感器相似,以跟踪伦敦街道的污染水平。这两款谷歌街景汽车每隔30米就不收集一次空气质量数据,而是通过一年内累积的数据显示伦敦污染的“热点”。

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人工智能有助于传感器融合。当然,在各种实施方案中,除了从各种传感器中提取简单的数据外,还有很多其他任务。

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特别是,它正在挑战能够相信环境变化的呼吁。其中任何一个都可以在数据收集过程中减少设备误差、噪音和遗漏。几年前,顺利处理这些错误是完全不可能的,但随着比较经济的机器学习和人工智能(AI)工具的蓬勃发展,传感器融合带来的实际潜力呈指数级快速增长。当然,人工智能技术应用的前景为传感器供应商和设计师创造了新的用例,创造了新的市场,更加令人高兴。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)短期内,人工智能和传感器融合可以通过增强的本地数据处理,将安全风险降至最低,从而大大减少安全传输、废弃和拒绝异地个人数据存储。这可能是减少业务风险和间接成本,并为最终用户提供更明确利益的重要价值反映。

以后可能看不到更多的网络传感器映射车辆、家庭、城市。为了将这些快速收缩的数据流添加到场景中,构建准确的传感器融合的必要性不会变得更加严重。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),)一旦建立融合,这些数据将为消费者提供从身体健康和休闲娱乐到供应链管理效率提高的新服务,以及更慢、更方便、更少污染的交通网络。

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