如何利用傳感器融合增強設備性能

　　隨著智能手機等功能強大的智能設備不斷進步，新的應用層出不窮，系統開發經常跟不上不斷變化的新要求。如今，諸如室內導航和增強現實等使用運動或位置數據的新應用，都要求用戶接受原本是為簡單游戲應用開發的、不太完美的傳感器融合。但是，最終用戶很容易發現這些實現具有相當多的缺點，并且精度很低。

　　傳感器融合是一種創新的工程技術，通過整合來自各種系統傳感器的數據，來保證更加精確、完整和可靠的傳感器信號或感知信息。要想實現始終精確的傳感器融合，工程師在決定如何優化整合來自這些傳感器的數據之前，深入理解傳感器的優缺點很重要。一種可成功實現的方法是使用基于加速度計、磁力計和陀螺儀等傳感器信號的融合數據庫，并通過補償每種傳感器的缺點，來提供高精度、可靠和穩定的方位數據。

　　隨著最終用戶不斷接觸到這些新的應用，他們希望能有更加精確和可靠的解決方案。將傳感器用于在已知固定位置之間跟蹤用戶的室內導航與早期的GPS設備非常類似，只有質量優異的傳感器融合，才可以提供所要求的逼真度、精度乃至用戶信心。OEM廠商都明白這一點，因此大多數廠商都認為這是實現產品差異化的良好契機。

　　另外一個例子是從虛擬現實到增強現實的進步。在虛擬現實(VR)系統中，用戶與現實世界相隔離，沉浸于一個人造世界中。而在增強現實(AR)系統中，用戶仍能與現實世界相接觸，同時又能與他們周圍的虛擬物體進行互動。利用現有的技術，信息傳送的延遲對用戶來說是不能忍受的—增強現實中的這種錯位可能導致非常糟糕的用戶體驗。

　　對OEM廠商和平臺開發人員(即操作系統開發人員)來說，最大的挑戰是需要確保所有器件都能提供滿足這些應用穩定工作要求的性能。舉例來說，安卓設備中有許多不同的軟硬件組合，每種組合都會產生不同的輸出質量。目前沒有標準的測試程序，這意味著應用開發人員不能依靠安卓傳感器數據在許多不同平臺上實現相同的性能。以下是用運動跟蹤攝像頭系統分析和比較不同軟硬件組合性能從而設定最小性能標準的建議。性能分析是通過測量系統的4個關鍵性能指標(KPI)實現的，這些指標是：靜態精度、動態精度、方位穩定時間和校準時間。

　　攝像頭系統通過跟蹤物體上的標記根據物體(智能手機)的運動產生方位矢量，這些矢量再與手機中傳感器創建的矢量進行比較。數據記錄應用程序對這些矢量進行同時記錄，該應用程序支持最終用戶設備的直接比較。

　　本文將介紹智能手機環境中傳感器融合的概念，討論如何使用傳感器融合軟件提高總體精度，并介紹在許多旗艦智能手機上執行的、包括性能結果測量在內的一種測試方法。

　　文章所描述的融合庫使用加速度計、磁力計和陀螺儀傳感器信號補償彼此的缺點，并提供高精度、可靠和穩定的方位數據。下面著重分析這些關鍵器件的優缺點，以及它們是如何補償彼此缺點的(圖1)。

　　圖1：MEMS傳感器的固有特性。

　　物體的方位描述了它在三維空間中是如何放置的，一般來說，方位是相對于一個坐標系中規定的參考系進行定義的。至少需要3個獨立的值作為三維矢量的一部分，用于描述真正的方位。物體的所有點在旋轉過程中都會改變它們的位置，位于旋轉軸上的點除外。

　　磁力計

　　磁力計對干擾性的本地磁場和畸變高度敏感，它們容易造成計算得到的磁航向出現錯誤。陀螺儀可以用來在沒有旋轉記錄的情況下檢測這種干擾和航向變化。傳感器融合隨后通過給陀螺儀數據提供比磁力計數據更多的權重，就可以精確地進行補償。

　　地球磁場的水平分量用于計算磁航向，而俯仰角和滾轉角分別是沿著水平(X)和垂直(Y)軸的傾斜角。這些傾斜角影響XY軸方向的磁場。當設備不處于水平位置時，即傾斜角不是零時，航向計算將不正確。因此在利用加速度計，通過旋轉XY平面對方位進行計算之前，確保這些傾斜角得到補償很重要。