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技術(shù)專題
使傳感器融合工作：多通道ADC，MCU等
使傳感器融合工作：多通道ADC，MCU等
復(fù)雜的系統(tǒng)大量使用數(shù)據(jù)，尤其是利用當(dāng)今的嵌入式和云計算功能。如果您的新產(chǎn)品需要使用來自大量傳感器的輸入來提供預(yù)期的功能，該怎么辦？這是傳感器融合的中心思想。通常在汽車電子方面討論這個概念，因為現(xiàn)代汽車集成了來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，但是其他產(chǎn)品可以使用相同的概念來提供一系列所需的功能。如果您的下一個系統(tǒng)將使用傳感器融合來集成來自多個源的數(shù)據(jù)，那么這里是創(chuàng)建工作系統(tǒng)所需的一些組件。
什么是傳感器融合？
顧名思義，傳感器融合就是：來自大量傳感器的數(shù)據(jù)被收集并饋送到處理器中，然后將其用于一系列應(yīng)用中。一些需要傳感器融合的最終應(yīng)用包括自動駕駛汽車，機器人技術(shù)，控制系統(tǒng)，工業(yè)自動化，人工智能，增強現(xiàn)實等等。甚至高級醫(yī)療監(jiān)視器，智能設(shè)備和智能家居系統(tǒng)等產(chǎn)品也將越來越多地使用傳感器融合技術(shù)。
那么，什么使傳感器融合與其他涉及讀取和處理傳感器數(shù)據(jù)的事物不同呢？這完全取決于規(guī)模以及如何使用數(shù)據(jù)。典型的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可能僅將少量傳感器用于不同任務(wù)，并且不同傳感器輸入可能不會始終一起用于做出半自治決策。傳感器融合既是嵌入式編程思想，也是硬件思想，因為嵌入式軟件處理更多的數(shù)據(jù)并使用它來做出更復(fù)雜的決策。
如果這聽起來像是機器學(xué)習(xí)或AI之類的東西，那不是太遙不可及。可以構(gòu)建AI / ML模型以容納不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及來自單個推理任務(wù)的一系列來源的數(shù)據(jù)。它們基本上與數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無關(guān)，就像其他具有多個數(shù)據(jù)流并且不使用ML模型進行決策的系統(tǒng)一樣。
此框圖顯示了傳感器融合中涉及的高級應(yīng)用程序。注意，ADC級可以集成到嵌入式處理器中。如果您愿意，處理甚至可以在外部設(shè)備或云上進行。
設(shè)計師面臨的主要問題是：如何“融合”并處理來自傳感器的多個數(shù)據(jù)流？這既是軟件工程問題，又是硬件設(shè)計問題。我們將不在這里討論算法方面，因為這仍然是計算機科學(xué)家和軟件工程師中積極開發(fā)的領(lǐng)域。在硬件方面，需要大量組件來實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和處理，并將其作為傳感器融合的一部分。
傳感器融合系統(tǒng)的組件
傳感器融合所需的確切組件集部分取決于應(yīng)用領(lǐng)域：
諸如可穿戴設(shè)備之類的小型設(shè)備可能需要較小的組件才能使外殼尺寸保持較小?？紤]集成組件或較小的SMD組件。
諸如自動駕駛汽車之類的高度特定的系統(tǒng)對形狀系數(shù)的限制更為寬松。芯片制造商可能會開始發(fā)布特殊組件，以幫助新型汽車中的傳感器融合。
具有非特定或模塊化形狀因數(shù)的其他系統(tǒng)使設(shè)計人員可以自由選擇組件，并且可能不開發(fā)用于這些系統(tǒng)的SoC。
傳感器融合全部從采集模擬數(shù)據(jù)開始，然后再將其輸入到嵌入式處理器中。
多通道ADC
采用多通道ADC進行傳感器融合的路線，為將多個信號輸入集中到一個封裝中提供了一種便捷的方法。傳感器融合中使用的多通道ADC通常不需要非常高的采樣率。每秒采樣數(shù)約為?的delta-sigma ADC將在超聲波范圍內(nèi)提供準(zhǔn)確的信號采集，該范圍涵蓋了廣泛的模擬傳感器。
德州儀器（TI）的LMP92018多通道ADC包括8個同時輸入和串行輸出。它還包括一個用于與其他模擬組件接口的4通道DAC。
請注意，ADC可以串行或并行輸出，并且它們可以包括其他功能，例如可編程增益或輸入濾波。上面顯示的德州儀器（TI）LMP92018是多通道ADC的一個示例，該ADC還包括4個具有GPIO和SPI接口的DAC。這種類型的組件非常適合傳感器融合，因為它提供了高采樣率和可選的外部參考電壓連接。
特定應(yīng)用處理
使用ADC收集傳感器數(shù)據(jù)后，您的某些輸入可能需要在小型MCU或ASIC中進行后續(xù)的特定于應(yīng)用程序的處理。例如，DSP組件可用于執(zhí)行某些信號調(diào)理任務(wù)，而這些信號調(diào)理任務(wù)可能是特定應(yīng)用領(lǐng)域所必需的（視頻數(shù)據(jù)的計算機視覺就是一個很好的例子）。如果ASIC無法提供所需的DSP步驟，則可以使用通用處理器來實現(xiàn)這些步驟。
通用處理
這是您的應(yīng)用程序?qū)⒈粚崿F(xiàn)和執(zhí)行的地方。像小型MCU或FPGA這樣簡單的東西可用于接收來自串行或并行多通道ADC或DSP IC的輸入。來自大量并行傳感器的融合將需要更高的處理速度，板載內(nèi)存，位深度和與其他組件接口的I / O。
如果有一個將多個處理和通信功能集成到單個封裝中的SoC，那么將該組件用作傳感器融合的處理器不會有任何危害。并非所有這些專用組件都包括用于傳感器融合的多個ADC通道，而某些專用組件可能包含您的應(yīng)用程序不需要的其他功能，這會增加組件的價格。
對于嵌入式AI等極端的計算工作負載，您必須走GPU路線來獲得強大的處理能力，直到芯片制造商開發(fā)出低功耗ASIC來實現(xiàn)AI模型。借助Jetson平臺，NVIDIA可以說是在這一領(lǐng)域的市場壟斷者，但是這些系統(tǒng)在傳感器融合方面仍然受到限制。這可能需要一個多通道ADC和主板，具體取決于您使用的傳感器的數(shù)量。
查找傳感器融合所需的組件
到目前為止，我們已經(jīng)研究了傳感器融合的一系列不同組件。這些組件很容易獲得，可用于開發(fā)概念證明，專用組件的評估模塊，測量和采集設(shè)備等等。對于更專業(yè)的產(chǎn)品，例如支持AI的IoT產(chǎn)品，芯片制造商正在開發(fā)一系列專用SoC，這些芯片將此處看到的許多或全部組件集成到單個芯片中。這些用于傳感器融合任務(wù)的更高級的組件仍在開發(fā)中，它們可能無法提供系統(tǒng)所需的通道號，采樣率或增益。