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傳感器
測試系統(tǒng)
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在消費類便攜設(shè)備中實現(xiàn)準(zhǔn)確的運動跟蹤

時間:2021/4/19閱讀:1061
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  以智能手機為主,包括智能腕表、健身追蹤器和可聽戴設(shè)備等在內(nèi)的各類便攜式聯(lián)網(wǎng)電子設(shè)備,*改變了我們的生活。這些設(shè)備在數(shù)據(jù)采集中融入了處理功能和無線聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。
 
但是,相比其他所有功能特性,運動傳感器
對于
  便攜式設(shè)備的實用和直觀的重要性很容易被忽略。無論是在手機上改變屏幕方向、在智能腕表上統(tǒng)計步數(shù)、匹配頭部運動和擴展現(xiàn)實(XR)眼鏡,還是輕敲耳塞式耳機來更換歌曲,動作感測始終是用戶體驗和界面的重要組成部分。
 
對于嵌入式工程師而言,選擇和集成運動傳感器
可能會很棘手。如何確保在不增加不必要的成本或功耗的前提下,選擇正確的技術(shù)以獲得所需的準(zhǔn)確度?以及如何確保最大限度地利用傳感器
,并且不會錯過可以改進最終產(chǎn)品的性能或功能?
1   運動傳感器#FormatImgID_3#基本原理
 
首先,快速回顧一下我們所說的運動傳感器
。常用的有三種:加速計、陀螺儀和磁強計。加速計用于測量加速度(包括重力加速度)。這意味著它可以感測重力相對于傳感器的方向(基本上是朝上的方向)。陀螺儀通過測量角速度來測量角位置的變化。
  加速計和陀螺儀各有3 個自由度(或3 個軸),兩者結(jié)合就可以得到一個6 軸運動傳感器,或稱IMU(慣性測量單元,見圖1)。在許多應(yīng)用中,我們還需要增加一個測量地球磁場強度和方向的磁強計,以便于估計我們前進的方向。在加速計和陀螺儀上添加一個3 軸磁強計,就可以得到一個9 軸IMU。
 
  因此,本文我們將深入探討IMU。雖然我們討論的某些特性可以單獨應(yīng)用于加速計、陀螺儀或磁強計本身,但我們想要闡述的是將至少兩種傳感器結(jié)合起來所面臨的挑戰(zhàn)。
 
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圖1 IMU實現(xiàn)運動感測 (來源: CEVA)
 
  2   保持準(zhǔn)確
 
  現(xiàn)在我們已經(jīng)回顧了IMU 的理論知識,如何在實踐中實施?我們?nèi)绾尾拍塬@得所需的準(zhǔn)確度?對于IMU 來說,在確定設(shè)備行進方向時所獲得的準(zhǔn)確度是一個我們可以作為起始點的基礎(chǔ)度量標(biāo)準(zhǔn)。我們的要求可能在一到兩度范圍內(nèi),而較低的準(zhǔn)確度可以被其他應(yīng)用程序接受。例如,XR 耳機的準(zhǔn)確度要求遠遠超過兒童的機器人玩具。然后我們應(yīng)該考慮該數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,以及它是否會隨時間和溫度發(fā)生變化。
 
  從我們的IMU 獲得高準(zhǔn)確度輸出需要應(yīng)用感測融合概念,即融合多個傳感器的數(shù)據(jù)以創(chuàng)建整體大于部分的總和。IMU 的每個傳感器都各有優(yōu)劣勢,將其融合在一起可形成更好的解決方案。考慮感測融合的一種方式是基于“信任”。在這種情況下,我們可以使用“信任”表示,來自特定傳感器的數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確性和相關(guān)性方面具有合理的可信度。假設(shè)你是一個國家的“總統(tǒng)”,則必須由你決定相關(guān)政策。你有經(jīng)濟、衛(wèi)生和軍事顧問。每個人都可
 
  以為你提供一份信息,但他們分屬不同領(lǐng)域。他們會考慮各自的觀點將如何影響“同僚”,最終要由你來處理和融合他們的信息,以形成良好決策。
 
  你同樣有兩至三個可以從IMU 獲得定向數(shù)據(jù)的“顧問”:加速計、陀螺儀以及磁強計。陀螺儀最容易解釋。消費級陀螺儀無疑可以在短短幾秒鐘內(nèi)進行相對方向的更改,但輸出將漂移較長的時間間隔,甚至?xí)_到數(shù)十秒以上。加速計有助于長期測量重力,但可能無法識別特定場景,比如汽車的恒定加速度。我們可以在穩(wěn)定的磁場環(huán)境中(例如鄉(xiāng)村或森林)使用磁強計,但如果有磁場干擾,比如在鋼結(jié)構(gòu)建筑物內(nèi),可信度就會降低。
 
  總之,陀螺儀適用于短期測量,加速度計和磁強計適用于長期測量。詳細了解它們的局限性后,就可以把它們的數(shù)據(jù)融合在一起,獲得更準(zhǔn)確的設(shè)備方位圖。
 
  對于多個傳感器輸出信息(如9 軸IMU),感測融合使我們有機會整合并對比數(shù)據(jù),從而提高精度。例如,如果我們的感測融合軟件包含一種算法,可以檢測由于磁場干擾而導(dǎo)致磁強計輸出發(fā)生的意外或突然變化,那么在磁強計恢復(fù)穩(wěn)定之前,算法可以自動提升對加速計和陀螺儀數(shù)據(jù)的信心。
 
  采樣率對于精度也很重要——所選傳感器提供的數(shù)據(jù)是否足夠滿足需求?當(dāng)然,這具體取決于應(yīng)用程序:例如,對于一個基礎(chǔ)計步器而言,每秒幾次讀數(shù)可能已經(jīng)足夠,但對于大多數(shù)應(yīng)用來說,建議采樣頻率達到100 Hz 到400 Hz。然而,在XR 應(yīng)用中,精的頭部跟蹤可能需要1kHz 或更高的采樣率(此處XR 是VR、MR 和AR 的統(tǒng)稱)。快速采樣率對于實現(xiàn)低延遲同樣重要,在我們的頭部跟蹤示例中,這代表著沉浸式VR 體驗和運動暈眩感受之間的本質(zhì)區(qū)別!
 
  我們還需要考慮校準(zhǔn)。許多傳感器都是按“原樣”提供,輸出信息比僅供參考的數(shù)據(jù)表沒有太多變化。任何類型的校準(zhǔn)都將有助于最大限度保持不同個體傳感器之間的性能一致性。工廠校準(zhǔn)是提高個體性能的一種強有力方式,但成本相對昂貴。現(xiàn)場動態(tài)校準(zhǔn)是另一種方案,需要對傳感器本身或至少對應(yīng)用程序有詳細的了解。傳感器的應(yīng)用偏差如果不解釋清楚,就會對整體輸出產(chǎn)生可能加劇現(xiàn)有任何錯誤的負面影響。
 
  最后,我們需要考慮如何驗證我們獲得的傳感器數(shù)據(jù),并將它們?nèi)诤显谝黄稹km然這取決于我們的追蹤目標(biāo),但基本原則是利用另一個獨立的信息源來提供真實狀態(tài)支持我們檢查傳感器輸出。例如,機器人的手臂可以非常準(zhǔn)確地重復(fù)移動到已知點,然后我們可以查看傳感器是否給我們提供相同的位置數(shù)據(jù)。當(dāng)我們檢測到錯誤時,有可能通過計算進行彌補,或者將其標(biāo)記為需要進一步關(guān)注的錯誤。
 
  圖2 可聽戴設(shè)備 (來源:CEVA)
 
  3   啟用新功能
 
  一旦我們獲得了高精度測量運動的能力,它不僅有助于現(xiàn)有的應(yīng)用程序,還可以讓便攜式設(shè)備的新功能付諸實現(xiàn)。例如,可聽戴設(shè)備(圖2)的傳統(tǒng)用戶界面存在問題:用戶不想取出手機進行控制,而且可聽戴設(shè)備本身太小,沒有方便的按鈕。相反,輕敲可聽戴設(shè)備可以用來跳過曲目,探測從耳朵里取出的動作可以用來靜音所有音頻——因為該動作很可能表明希望音頻停止播放。利用運動跟蹤以及“遙感分類器”等識別不同動作的算法,提供更方便和直觀的用戶體驗。
 
  運動傳感器提供的準(zhǔn)確信息同樣意味著便攜式設(shè)備可以更好地了解周圍發(fā)生的事情,或者攜帶者正在進行的活動。這就是所謂的情境感知,可以用來提供更身臨其境的體驗,比如當(dāng)你走到人行橫道時,音樂音量會自動調(diào)低,以便讓你聽到附近救護車的警報聲。
 
  對于健身跟蹤應(yīng)用程序,提高精度可以區(qū)分不同的用戶活動。例如,如果你的步動跟蹤器可以測量運動的規(guī)模、速度或其他特征,它就可以判斷出你是正常行走,還是爬樓梯或下樓梯。融合其他傳感器數(shù)據(jù),如氣壓和GPS 定位, 軟件可以建立詳細的運動圖像,并估算出燃燒的卡路里。
 
圖3 綜合感測融合和算法(來源:CEVA)
 
  4   合而為一:感測融合與軟件
 
  正如我們所討論的,為了運動數(shù)據(jù)的精度和有效性,僅僅生成一個原始數(shù)據(jù)提要是不夠的。設(shè)備需要處理數(shù)據(jù),補償系統(tǒng)的不準(zhǔn)確性,并整合來自多個傳感器的信息。
 
  其中有很多信息需要處理。感測融合非常復(fù)雜,需要特定的專業(yè)技術(shù)才能在小身軀的設(shè)備中達到良好效果。然而,目前有各種產(chǎn)品集成了所需的傳感器和處理程序——例如,由Bosch 和CEVA Hillcrest Labs合作開發(fā)的BNO080/085,集成了高性能加速計、磁強計和陀螺儀,以及低功耗MCU。
 
  Hillcrest Labs 的MotionEngine™ 傳感器中心軟件在BNO085 上預(yù)先編程,提供6 軸和9 軸運動跟蹤,以及其他智能功能,例如對行走、跑步和站立等用戶活動進行分類(圖3)。MotionEngine 傳感器中心兼容的嵌入式處理架構(gòu)和操作系統(tǒng),專業(yè)版適用于可聽戴設(shè)備、智能電視、機器人、移動計算、遙控、低功耗移動應(yīng)用程序等。
 
  實時整合所有數(shù)據(jù)具有很大挑戰(zhàn)性,并且所需的處理性能非同小可。選擇集成傳感器在傳感器設(shè)備本身的MCU 核心上運行這些算法,而不是通過一個主應(yīng)用處理器來承擔(dān)這些繁瑣事項。尤其是對于像計步這樣“始終開啟”的任務(wù),如果我們能夠避免每次檢測到移動時都喚醒主處理器,就可以保持睡眠模式,從而可以減少總功耗,并延長電池壽命。回到我們前面的“總統(tǒng)”類比,專注于感測融合的SiP(系統(tǒng)級封裝)就像讓一位“副總統(tǒng)”來處理某些決策,以便作為“總統(tǒng)”的主處理器可以專注于更緊迫的任務(wù)。
 
  5   結(jié)論
 
  運動傳感器在諸多應(yīng)用中都扮演著重要角色,至于說如何選擇適當(dāng)?shù)脑O(shè)備以及如何達到應(yīng)用所需的精度,乃至需要多高的精度,則并不總是那么簡單明確。不同的用例需要不同的精度級別,并且需要不同的數(shù)據(jù)類型。
 
  集成傳感器和感測融合通常可以為這一問題提供解決方案。通過與適當(dāng)?shù)墓?yīng)商合作,可以確保毫無保留地獲得準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)以及特定應(yīng)用程序的增值功能——同時將成本和功耗限制在較低水平。

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