智能传感器与智能算法

智能传感器，顾名思义，是指能够对外界环境信息进行感知、采集并自主判断、分析和处理的智能化传感系统。在移动终端、智能建筑、医疗设备和器械、物联网、智能制造、航空航天等领域发挥着日益重要的作用。

智能传感器组成

下图中，蓝色部分为传统传感器模块，传统传感器使用特定的传感技术来感知特定的物理量，如压力、流量、温度、重量等。传感模块测量的信号通过信号预处理模块的滤波、放大、处理等来得到特定输出信息。

绿色部分为微处理器模块，某组或多组传统传感器采集的信号经过A/D转换后送至微处理器，微处理器对接收的信号进行数据处理/融合，并进行存储后，一方面通过反馈回路对传感器采集模块和信号调理模块进行调节；另一方面将处理的结果送至通信模块，核对输出。

其中，微处理器中数据处理/融合部分负责将智能传感器采集到的数据预处理、补偿、融合、计算、校正等。最终通过软件算法来得到需要输出的物理量。

      所使用的软件算法通常为智能算法。这一部分工作是智能传感器的核心，是智能传感器的智能所在，也是我们未来工作的着眼点。

智能算法难点

从智能传感器研究、开发的角度来看，数据处理/融合部分的智能算法难点在于以下两方面：

1. 提高输出数据的精度

符合精度要求的传感器数据是智能传感器最为重要的输出量。没有准确的数据输出，智能传感器感知周围环境的功能也就无从谈起。

2. 提升输出数据的实时性

除了精度指标，智能传感器输出的数据还必须满足特定的采样率。同时，很多智能传感器应用场景又要求有极高的实时性、极短的反应时间。而数据处理/融合过程所使用的大量计算常常造成数据输出时延。这是制约智能传感器性能的一大难点。

面对数据精度、数据实时性这两大难点，智能传感器数据处理/融合智能算法研究有很多工作要做。市场潜力巨大。

智能算法常用技术

在智能传感器领域，数据处理/融合智能算法是多种多样的。随着人工智能等技术的普及和发展。越多基于机器学习的智能算法也逐渐被应用到智能传感器技术中。成为智能传感器中算法的核心。

目前，智能传感器中可以使用的智能算法包括但不限于如下图（来自于网络）所示的范围。

其中，神经网络、深度学习算法、最优化算法和基于概率方法的预测、估计算法都是国内外常用的数据处理/融合智能算法。

智能算法研究未来规划

智能传感器，是未来传感器技术发展的核心，数据处理/融合智能算法又是智能传感器的核心。研究开发先进的、高端的、实用的数据处理/融合算法必将在传感器技术发展过程中起到越来越关键的作用。

如下图所示，在未来，将聚焦于特定场景中应用的特定智能传感器的数据处理/融合算法研究。并以此为突破口，横向关联其他种类智能传感器，纵向关联特定算法的其他应用场景。形成多种算法、多种传感器、多种应用场景的关联网

智能传感器与智能算法实例

结合上文内容，以下以一个应用在航空航天领域中无人机系统的九轴智能运动传感器为实例，详细分析智能传感器的相关概念和应用技术，在此基础上说明我们未来能够探索的方向、开拓的领域和研究的范围。

上图为常见的无人机系统。从功能上来考虑，一个完整的无人机系统通常包含以下几个部分：

其中，传感系统是感知周边环境的“眼睛”（如上图所示），通过传感系统的信息采集功能，无人机能够完成姿态分析、位置和方向确定等功能。

在传统技术中，传感系统由不同的传感器完成，采集不同数据。在智能传感器中，使用一个智能运动传感器完成传感系统所有的功能，直接输出运动姿态信息或控制系统需要的其他物理量及中间量。

     一个九轴的智能运动传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴地磁计。除无人机外，这样的一个智能传感器还可以应用在包括VR、机器人、自动驾驶汽车、手机、平板电脑、游戏机的运动感测追踪等多个领域。

九轴智能运动传感器结构示意图如下图（来自于网络）所示。

智能运动传感器内部结构原理如下图所示：包括传感器晶片、硬件信号调理电路、处理器算法、通信电路等多个组件。其中传感器晶片部分由IC制作人员设计完成，信号调理电路和通信模块由硬件技术人员负责制作，这与传统传感器并无二致。

数据处理/融合部分（上图中红色方框）则与传统传感器不同，它负责将智能传感器采集到的数据预处理、补偿、融合、计算、校正等。最终通过智能软件算法来得到需要输出的物理量，如精确的实时偏转角度、角速度、或是飞行器姿态控制四元数等。在智能运动传感器中，使用的数据处理/融合智能算法通常包括卡尔曼估计、Mahony滤波、数字滤波变换等。

在其他智能传感器中，应用的智能算法可能会有所不同。设计、实验、验证合适的智能算法是智能传感器研究中的重要工作，是智能传感器数据处理/融合的核心，也是智能传感器的智能所在。