傳感器融合是指組合來自多個傳感器的數據，以獲得更為完整和準確的結果。通過使用由多個感測裝置提供的信息，可以實現更好的環境感知。人體是傳感器融合的一個最好例證，人通過組合從各種“傳感器”(眼睛、耳朵、鼻子、舌頭、皮膚)中收集的信息，來了解我們周圍的環境，從而決定如何應對各種情況。因此，傳感器融合和人工智能 (AI) 很自然地同時成為了關鍵趨勢。

傳感器融合成功有三個要求：傳感器的小型化、從傳感器產生的數據流中提取相關信息的復雜算法，以及在可用功耗和成本預算內提供執行算法所需性能的 SoC。

為了讓尺寸更小，同時成本更低，以適用于大規模應用，傳感器通常通過微機電系統 (MEMS) 來實現。因此，在許多消費設備中，都可以看到加速度計、陀螺儀、磁力計等MEMS傳感器，以及攝像頭和麥克風的身影。雷達傳感器很快就會亮相于眾多的消費類設備，從而以超低功耗預算實現手勢控制。

復雜的算法主要有兩個功能， (1) 從傳感器信號中提取信息，(2) 組合來自不同傳感器流的信息。根據應用的不同，性能要求會大不相同，算法的復雜程度可能也會有很大差異。只有當檢測到某個語音命令時，始終在線的智能家居設備才會醒來，但 ADAS 系統必須持續監控其環境。

復雜的算法需要能夠提供執行算法所需性能的 SoC。與任何設計一樣，它需要滿足可用功耗和面積的限制，因為這將在很大程度上影響總體盈利能力。散熱和有限的電池容量是兩個主要驅動因素，具體情況視應用而定。例：一款手機中可能都安裝有計步器。它包含多個傳感器，例如加速度計、陀螺儀、磁力計，有時還有壓力和溫度傳感器(用于海拔跟蹤)。這些傳感器的生產成本相對低廉，而且生成的信息流是恒定的。需要 10-50 MIPS 來處理數據，并將其合并為有意義的輸出，此類融合信息通過小型 MCU 處理即可。

對于始終在線的智能家居設備，用戶可能還會看到麥克風、攝像頭和雷達的組合。這些設備可以在檢測到用戶存在時與用戶進行智能交互，然后響應命令。“智能”傳感器將用于限制功耗，例如僅在檢測到某個面部(簡單算法、低性能要求)之后，才進行啟動面部識別(復雜算法、高性能要求)。計算要求會隨著時間的推移而出現巨大的差異。該系統必須在有需要時提供峰值性能，但需要動態地管理計算資源及其消耗的功率。隨著來自視覺、語音和雷達傳感器的數據量增加，處理數據需要數十億次操作/秒 (GOPS)。

高效實現傳感器融合所需的關鍵特性

傳感器融合包含兩個主要階段：(1) 提取信息，(2) 結合信息以得出結果。

第 1 階段也可以稱為傳感器融合的前端。根據傳感器和相關的信息，應用不同的數字信號處理算法。第 2 階段是信息結合(后端處理)。由于這些特定但不同的要求，傳感器融合需要一款滿足下列關鍵要求的數字信號處理器 (DSP)。多功能性算法和數據類型在很大程度上取決于應用。因此，DSP 架構必須支持豐富的指令集，以便高效實現不同的算法，并特別關注 FFT 或線性代數等性能關鍵型操作。DSP 必須支持不同精度的整數和浮點數據類型。

最后，小面積對成本以及漏電有直接影響。

高效的軟件開發軟件開發必須高效，因為對于幾乎所有項目來說，大筆的投資(以及相關人員)都耗費在了軟件開發和測試上。

得益于低成本傳感器的可用性，以及先進的算法，傳感器融合幾乎已進入任何應用領域,現在未來都將會是一個快速增長的市場。了解有關壓力、溫度、液位等傳感器及變送器產品請聯系我們！0731-82561520！