传感器融合能够通过整合多个传感器进行数据分析，目前正快速应用于智能手机、可穿戴设备、汽车和物联网（IoT）。传感器融合也为新兴技术应用注入了活力，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）、自动驾驶汽车。
首先，搞清楚传感器融合和传感器中枢（Sensor Hub）的区别非常重要。传感器融合从所有传感器中获取数据，然后使用软件算法交叉引用多个信息源，最后创建出一致的图像。例如，它整合了来自加速度计和陀螺仪的数据，从而为健身追踪的可穿戴设备提供运动情境感知。
另一方面，传感器中枢利用传感器融合提供的信息，并将其转换为有意义的内容。它通常是一个微控制器（MCU）或微处理器（MPU），用于执行专门的任务，比如计步器中的计步功能。
在过去几年中，传感器融合技术以及传感器中枢已经改变了智能手机、平板电脑、可穿戴设备、游戏控制器和物联网设备设计。它已成为优化传感器架构的基本要素，致力于为移动用户创造新的体验。
这一切都始于智能手机开始整理传感器的数据，比如加速度计、陀螺仪和磁力计，用于后苹果（iPhone）时代的导航和活动监控应用。自那时起，传感器融合一直试图在多个移动平台上协调不同的传感器组合，从而创造新的用户体验。
几乎所有高端安卓（Android）智能手机现在都将传感器融合作为加速度计、陀螺仪和其它传感器的连接中枢。首先，在GPS信号不可用或很差的建筑物内，智能手机制造商正试图利用传感器融合改善GPS位置跟踪和感知。
这时，传感器融合可以通过整合来自加速度计、陀螺仪和其它传感器的数据，来帮助跟踪设备的确切位置。例如，集成气压传感器可以增强智能手机的多项功能，包括天气预报、高度感知以及其它定位的功能。
因此，毫不奇怪，为获得准确的室内定位，大多数新的智能手机在设计时配备了多个传感器。
在移动领域，传感器融合技术的下一个前沿是可穿戴设备的发展领域。在这里，传感器融合正成为跨越健身、医疗保健和消费市场的可穿戴设备的关键技术。
以高通公司Snapdragon Wear 2500芯片为例，这款芯片专为儿童智能手表而设计。它采用传感器融合技术来提供位置跟踪，而不是依靠一个独立的GPS设备。该芯片内置传感器中枢并预先集成了传感器算法，它允许可穿戴设备制造商增置其它传感器。
功耗是紧凑型可穿戴设计中的一个关键问题，它持续推动着节能算法的发展。同时，在促进可穿戴设备为主动运动、临床试验和AR/VR电子产品达到前所未有的精度和准确性方面，传感器融合算法发挥着至关重要的作用。
在传感器融合设计中，用于保持位置、方向和姿态感知的算法，为复杂数据分析奠定了至关重要的基础。例如，定位和跟踪算法可以对不完整的数据进行推论，引入冗余和容错，并像人类那样推断出相关的信息。
值得麦姆斯咨询提醒的是，从事跟踪和导航系统算法的设计人员，通常会创建一些内部用的软件工具，但这些工具很难维护和重复使用。因此，像MathWorks这样的公司会提供一些工具集，允许工程师对多传感器数据融合的系统进行设计、仿真和分析。
MathWorks的传感器融合和跟踪工具箱使工程师无需编写自定义库就可以探索多种设计。这有助于算法进行数据关联，利用真实和合成的数据对融合架构进行评估。此外，还有多目标跟踪器、传感器融合过滤器以及运动和传感器模型，可以补充工具集。
利用MathWorks传感器融合和跟踪工具箱实现多平台雷达探测生成功能（来源：MathWorks）
该工具集有助于有源和无源传感器的数据合成，包括射频（RF）、声学、红外、GPS和惯性测量单元（IMU）传感器，它还包括生成场景和轨迹的工具。它还扩展了基于MATLAB的工作流程，帮助工程师开发传感器融合系统的精确感知算法。
传感器芯片供应商TDK InvenSense公司同时还提供传感器融合算法和运行时间校准固件。这反过来不仅消除了对分立元件的需求，又保证了校准程序与传感器融合算法相辅相成，以提供精确和绝对的定位。
同样，传感器供应商Bosch Sensortec公司与InterDigital旗下的软件公司Hillcrest Labs合作，提供一站式传感器融合解决方案。例如，博世的BNO080和BNO085模块集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪和磁力计，以及一个32位Arm Cortex-M0+微控制器，运行Hillcrest的SH-2固件。
博世BNO085系统级封装（SiP）模块运行Hillcrest的SH-2固件（来源：Hillcrest Labs）
SH-2包含了MotionEngine软件，该软件提供先进的信号处理算法来处理传感器数据，并提供精确的实时3D定位、航向、校准加速度和校准角速度。MotionEngine软件采用先进的校准和传感器融合技术将单个传感器数据转换成运动应用，如运动跟踪、情境感知、高级游戏和头部跟踪。
创新热土
传感器几乎无处不在，这使得传感器融合成为移动设备设计方案的重要组成部分。因此，传感器融合技术将随着智能手机、可穿戴设备和其它移动设备新应用的出现而不断发展。
传感器融合在智能手机和其他移动设备设计领域已经有十多年的历史了，但事实证明，传感器融合仍然可以发挥更多的作用。例如，传感器融合技术在改善传感器返回数据中的噪声和不准确方面发挥着重要作用。尤其是对于当前比较流行的智能传感语音激活平台，这将大大缩短处理时间。此外，还有支持蓝牙的智能耳机和可穿戴设备，为Alexa语音服务增加了端到端的支持。
在一些始终开启或收听语音的应用中，传感器融合还将在防止电池耗尽和确保触发词有效方面发挥关键作用。同时，新的基于位置的服务和基于动作的游戏环境将继续推动传感器融合技术进入新的创新时代。
（来源：微迷）
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