传感器融合是指组合来自多个传感器的数据，以获得更为完整和准确的结果。通过使用由多个感测装置提供的信息，可以实现更好的环境感知。人体是传感器融合的一个最好例证，人通过组合从各种“传感器”(眼睛、耳朵、鼻子、舌头、皮肤)中收集的信息，来了解ufc竞猜 周围的环境，从而决定如何应对各种情况。因此，传感器融合和人工智能 (AI) 很自然地同时成为了关键趋势。

传感器融合成功有三个要求：传感器的小型化、从传感器产生的数据流中提取相关信息的复杂算法，以及在可用功耗和成本预算内提供执行算法所需性能的 SoC。

为了让尺寸更小，同时成本更低，以适用于大规模应用，传感器通常通过微机电系统 (MEMS) 来实现。因此，在许多消费设备中，都可以看到加速度计、陀螺仪、磁力计等MEMS传感器，以及摄像头和麦克风的身影。雷达传感器很快就会亮相于众多的消费类设备，从而以超低功耗预算实现手势控制。

复杂的算法主要有两个功能， (1) 从传感器信号中提取信息，(2) 组合来自不同传感器流的信息。根据应用的不同，性能要求会大不相同，算法的复杂程度可能也会有很大差异。只有当检测到某个语音命令时，始终在线的智能家居设备才会醒来，但 ADAS 系统必须持续监控其环境。

复杂的算法需要能够提供执行算法所需性能的 SoC。与任何设计一样，它需要满足可用功耗和面积的限制，因为这将在很大程度上影响总体盈利能力。散热和有限的电池容量是两个主要驱动因素，具体情况视应用而定。例：一款手机中可能都安装有计步器。它包含多个传感器，例如加速度计、陀螺仪、磁力计，有时还有压力和温度传感器(用于海拔跟踪)。这些传感器的生产成本相对低廉，而且生成的信息流是恒定的。需要 10-50 MIPS 来处理数据，并将其合并为有意义的输出，此类融合信息通过小型 MCU 处理即可。

对于始终在线的智能家居设备，用户可能还会看到麦克风、摄像头和雷达的组合。这些设备可以在检测到用户存在时与用户进行智能交互，然后响应命令。“智能”传感器将用于限制功耗，例如仅在检测到某个面部(简单算法、低性能要求)之后，才进行启动面部识别(复杂算法、高性能要求)。计算要求会随着时间的推移而出现巨大的差异。该系统必须在有需要时提供峰值性能，但需要动态地管理计算资源及其消耗的功率。随着来自视觉、语音和雷达传感器的数据量增加，处理数据需要数十亿次操作/秒 (GOPS)。

高效实现传感器融合所需的关键特性

传感器融合包含两个主要阶段：(1) 提取信息，(2) 结合信息以得出结果。

第 1 阶段也可以称为传感器融合的前端。根据传感器和相关的信息，应用不同的数字信号处理算法。第 2 阶段是信息结合(后端处理)。由于这些特定但不同的要求，传感器融合需要一款满足下列关键要求的数字信号处理器 (DSP)。多功能性算法和数据类型在很大程度上取决于应用。因此，DSP 架构必须支持丰富的指令集，以便高效实现不同的算法，并特别关注 FFT 或线性代数等性能关键型操作。DSP 必须支持不同精度的整数和浮点数据类型。

最后，小面积对成本以及漏电有直接影响。

高效的软件开发软件开发必须高效，因为对于几乎所有项目来说，大笔的投资(以及相关人员)都耗费在了软件开发和测试上。

得益于低成本传感器的可用性，以及先进的算法，传感器融合几乎已进入任何应用领域,现在未来都将会是一个快速增长的市场。了解有关压力、温度、液位等传感器及变送器产品请联系ufc竞猜 ！0731-82561520！