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傳感器融合的挑戰和機遇
文章出處：Naichuang 人氣： 發表時間：2019-04-30 16:50
盡管傳感器融合的概念早就提出了，但直到最近我們才開始真正看到實際的規模應用。事實上，傳感器融合已經迅速發展成為一種熱門趨勢，從發源的智能手機和便攜式設備，現在開始拓展到廣泛的物聯網傳感器、新一代自動駕駛汽車以及無人機的環境感知應用。
這種爆炸式增長帶來了機遇，當然也提出了許多挑戰，不僅是純粹的技術挑戰，還涉及隱私、安全以及對未來基礎設施發展的更廣泛影響。
傳感器融合的定義相對簡單，本質上是一種智能整合一系列傳感器數據的軟件，然后利用整合結果來提高性能，可以是使用相同或類似類型的傳感器陣列來實現極高精度的測量，也可以通過整合不同類型的傳感器輸入來實現更復雜的功能。
消費電子領域需求最大
傳感器融合的潛在應用非常廣泛，產業分析師非常看好。據麥姆斯咨詢報道，傳感器融合系統需求預計將在未來5年內以約19.4%的復合年增長率（CAGR）增長，市場規模預計將從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元。2016年，北美地區是傳感器融合市場最大的生產基地，市場份額接近32.84%，而歐洲地區的市場份額也超過了31.51%。
雖然傳感器融合的傳統用例更傾向于工業應用，但近年客戶群發生了重大轉變。2016年， 54.86%的傳感器融合系統市場需求源自消費電子行業。
傳感器融合實現情境感知
傳感器中樞（一種包含MCU的軟硬件結合解決方案）日益增長的實用性，推動了消費電子產業的巨大需求。與純軟件的“傳感器融合”相反，傳感器中樞為特定的一組傳感器實現了特定的傳感器融合算法，涉及廣泛的傳感器類型及算法。基于硬件的傳感器中樞減輕了系統CPU的沉重負擔，這對于從智能手機到可穿戴設備的現代設備非常有用。實際上，降低CPU負載可以延長電池壽命并減少熱量，這兩者都是可穿戴設備和智能手機設計師面臨的關鍵挑戰。
例如，谷歌（Google）推出了安卓（Android）傳感器中樞，旨在直接連接生物識別傳感器、加速度計和陀螺儀等智能手機傳感器。其運行谷歌自定義算法的微型處理器，可以獨立解讀手勢和活動，無需消耗主CPU的資源。
目前為止，這種傳感器中樞已經集成在無數的安卓和蘋果iPhone手機中，作為高通（Qualcomm）Snapdragon芯片組的一部分，也已經進入了大量的可穿戴設備和智能家居設備，在這些用例中，電池壽命都是至關重要的。
自動駕駛應用
恩智浦（NXP）汽車傳感器融合系統
傳感器融合的另一個主要市場是汽車產業，例如汽車防碰撞系統，其中可以使用各種不同的傳感器，包括壓力傳感器、加速度計、陀螺儀和超聲波傳感器等。如果傳感器組合達到了閾值，則可以自動執行相應的響應（例如啟動相關的安全氣囊）。大多數目前的Level 3級自動駕駛車輛，依靠傳感器融合將激光雷達與可見光攝像頭、紅外相機、超聲波傳感器和雷達陣列等傳感器集成在一起。這些傳感器每秒能夠產生高達數千萬個點，出于明顯的安全原因，這些點需要實時處理。
自動駕駛產業的目標是逐步向人類駕駛員互動更少的Level 4級和Level 5級（在Level 5級時根本不需要）發展，對傳感器、傳感器融合硬件/軟件以及處理器的可靠性要求不斷提高，這要求比智能手機和可穿戴設備更高的水平。很顯然，智能手表遇到故障自己重新啟動，跟高速公路上Level 5級自動駕駛汽車的防碰撞系統截然不同。整個系統的可靠性是一項很復雜的挑戰，因為傳感器融合在提供更快、更有效的環境變量監測時，也意味著來自單個傳感器的非正常輸入可能會觸發安全系統，這就需要汽車設計人員在系統的所有部分都確保有效輸入和冗余。
或許，傳感器融合對未來自動駕駛最重要的優勢是所提供的冗余環境感知，利用各種不同的傳感技術解讀它們所處的環境。例如自動駕駛垂直應用中的激光雷達和雷達系統，以及無人機系統中的壓力傳感器，在GPS信號不可靠的情況下是飛行控制和定位的重要工具。
智慧城市應用
這種傳感器融合的衍生環境在物聯網和智能家居/智慧城市的發展中尤為重要。這些聯網的無數“沉默”傳感器一旦成功融合，就可以構建到城市規模的響應系統中。如果家庭數據以可識別的方式使用，那么當然會存在隱私和安全問題，以及城市范圍系統存在的更廣泛的公共安全問題。不過，設計用于城市空氣污染（例如苯和顆粒物）監測的早期測試網絡，通過車載系統、建筑集成和專用監測站構建，能夠自動發出警報、疏導交通流量，已經顯示出巨大的應用前景。
例如，2018年7月發起的一項監測倫敦污染水平的計劃，整合了污染最嚴重地區的100個固定傳感器和兩輛經過特殊改裝的谷歌街景汽車，一起追蹤倫敦街頭的污染水平。這兩輛谷歌街景汽車每隔30米就會收集一次空氣質量讀數，以通過一年內的累積數據來標記倫敦污染的“熱點區域”。
人工智能助力傳感器融合
當然，除了在各種實施方案中從各種傳感器中提取有用數據的挑戰，還有許多其它挑戰，尤其是可靠地響應環境變化的挑戰，其中任何一個都可能增加數據收集過程中的設備誤差、噪聲以及缺陷。
數年前，平滑地處理這些誤差幾乎是不可能完成的任務，但隨著相對經濟的機器學習和人工智能（AI）工具的興起，傳感器融合所帶來的真正潛力呈現了指數級增長。當然，人工智能技術應用的前景更加喜人，為傳感器供應商和設計師創造了新的用例，從而打造了新的市場。短期內，人工智能和傳感器融合可以通過增強的本地數據處理來使安全風險最小化，從而顯著降低安全傳輸、處理和存儲異地個體數據的要求。這可能成為一個至關重要的價值體現，降低商業風險和間接成本，并為最終用戶提供更清晰的利益。
很顯然，未來我們會看到越來越多的互聯傳感器嵌入我們的車輛、家庭和城市。為這些迅速膨脹的數據流添加情境，實現真正傳感器融合的必要性將會變得更加緊迫。一旦實現融合，這些數據將賦能現有應用并開啟全新的服務，從面向消費者的健康和休閑娛樂，到提高供應鏈管理效率，以及更快、更方便、污染更少的運輸網絡。
這種爆炸式增長帶來了機遇，當然也提出了許多挑戰，不僅是純粹的技術挑戰，還涉及隱私、安全以及對未來基礎設施發展的更廣泛影響。
傳感器融合的定義相對簡單，本質上是一種智能整合一系列傳感器數據的軟件，然后利用整合結果來提高性能，可以是使用相同或類似類型的傳感器陣列來實現極高精度的測量，也可以通過整合不同類型的傳感器輸入來實現更復雜的功能。
消費電子領域需求最大
傳感器融合的潛在應用非常廣泛，產業分析師非常看好。據麥姆斯咨詢報道，傳感器融合系統需求預計將在未來5年內以約19.4%的復合年增長率（CAGR）增長，市場規模預計將從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元。2016年，北美地區是傳感器融合市場最大的生產基地，市場份額接近32.84%，而歐洲地區的市場份額也超過了31.51%。
雖然傳感器融合的傳統用例更傾向于工業應用，但近年客戶群發生了重大轉變。2016年， 54.86%的傳感器融合系統市場需求源自消費電子行業。
傳感器融合實現情境感知傳感器中樞（一種包含MCU的軟硬件結合解決方案）日益增長的實用性，推動了消費電子產業的巨大需求。與純軟件的“傳感器融合”相反，傳感器中樞為特定的一組傳感器實現了特定的傳感器融合算法，涉及廣泛的傳感器類型及算法。基于硬件的傳感器中樞減輕了系統CPU的沉重負擔，這對于從智能手機到可穿戴設備的現代設備非常有用。實際上，降低CPU負載可以延長電池壽命并減少熱量，這兩者都是可穿戴設備和智能手機設計師面臨的關鍵挑戰。
例如，谷歌（Google）推出了安卓（Android）傳感器中樞，旨在直接連接生物識別傳感器、加速度計和陀螺儀等智能手機傳感器。其運行谷歌自定義算法的微型處理器，可以獨立解讀手勢和活動，無需消耗主CPU的資源。
目前為止，這種傳感器中樞已經集成在無數的安卓和蘋果iPhone手機中，作為高通（Qualcomm）Snapdragon芯片組的一部分，也已經進入了大量的可穿戴設備和智能家居設備，在這些用例中，電池壽命都是至關重要的。
自動駕駛應用
恩智浦（NXP）汽車傳感器融合系統
傳感器融合的另一個主要市場是汽車產業，例如汽車防碰撞系統，其中可以使用各種不同的傳感器，包括壓力傳感器、加速度計、陀螺儀和超聲波傳感器等。如果傳感器組合達到了閾值，則可以自動執行相應的響應（例如啟動相關的安全氣囊）。大多數目前的Level 3級自動駕駛車輛，依靠傳感器融合將激光雷達與可見光攝像頭、紅外相機、超聲波傳感器和雷達陣列等傳感器集成在一起。這些傳感器每秒能夠產生高達數千萬個點，出于明顯的安全原因，這些點需要實時處理。
自動駕駛產業的目標是逐步向人類駕駛員互動更少的Level 4級和Level 5級（在Level 5級時根本不需要）發展，對傳感器、傳感器融合硬件/軟件以及處理器的可靠性要求不斷提高，這要求比智能手機和可穿戴設備更高的水平。很顯然，智能手表遇到故障自己重新啟動，跟高速公路上Level 5級自動駕駛汽車的防碰撞系統截然不同。整個系統的可靠性是一項很復雜的挑戰，因為傳感器融合在提供更快、更有效的環境變量監測時，也意味著來自單個傳感器的非正常輸入可能會觸發安全系統，這就需要汽車設計人員在系統的所有部分都確保有效輸入和冗余。
或許，傳感器融合對未來自動駕駛最重要的優勢是所提供的冗余環境感知，利用各種不同的傳感技術解讀它們所處的環境。例如自動駕駛垂直應用中的激光雷達和雷達系統，以及無人機系統中的壓力傳感器，在GPS信號不可靠的情況下是飛行控制和定位的重要工具。
智慧城市應用
這種傳感器融合的衍生環境在物聯網和智能家居/智慧城市的發展中尤為重要。這些聯網的無數“沉默”傳感器一旦成功融合，就可以構建到城市規模的響應系統中。如果家庭數據以可識別的方式使用，那么當然會存在隱私和安全問題，以及城市范圍系統存在的更廣泛的公共安全問題。不過，設計用于城市空氣污染（例如苯和顆粒物）監測的早期測試網絡，通過車載系統、建筑集成和專用監測站構建，能夠自動發出警報、疏導交通流量，已經顯示出巨大的應用前景。
例如，2018年7月發起的一項監測倫敦污染水平的計劃，整合了污染最嚴重地區的100個固定傳感器和兩輛經過特殊改裝的谷歌街景汽車，一起追蹤倫敦街頭的污染水平。這兩輛谷歌街景汽車每隔30米就會收集一次空氣質量讀數，以通過一年內的累積數據來標記倫敦污染的“熱點區域”。
人工智能助力傳感器融合
當然，除了在各種實施方案中從各種傳感器中提取有用數據的挑戰，還有許多其它挑戰，尤其是可靠地響應環境變化的挑戰，其中任何一個都可能增加數據收集過程中的設備誤差、噪聲以及缺陷。
數年前，平滑地處理這些誤差幾乎是不可能完成的任務，但隨著相對經濟的機器學習和人工智能（AI）工具的興起，傳感器融合所帶來的真正潛力呈現了指數級增長。當然，人工智能技術應用的前景更加喜人，為傳感器供應商和設計師創造了新的用例，從而打造了新的市場。短期內，人工智能和傳感器融合可以通過增強的本地數據處理來使安全風險最小化，從而顯著降低安全傳輸、處理和存儲異地個體數據的要求。這可能成為一個至關重要的價值體現，降低商業風險和間接成本，并為最終用戶提供更清晰的利益。
很顯然，未來我們會看到越來越多的互聯傳感器嵌入我們的車輛、家庭和城市。為這些迅速膨脹的數據流添加情境，實現真正傳感器融合的必要性將會變得更加緊迫。一旦實現融合，這些數據將賦能現有應用并開啟全新的服務，從面向消費者的健康和休閑娛樂，到提高供應鏈管理效率，以及更快、更方便、污染更少的運輸網絡。
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