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高質量傳感器可促進物聯網發展未來將成為行業發展的驅動力

發布時間:2017-11-25  來源:  作者: 查看:

傳感器

高質量傳感器可促進物聯網發展 各個行業都可使用,工業機械與制程中最有價值的進展就是專注于有形的系統級優點,而其通常會帶來設計與實作上的挑戰,另一方面也進而轉化為新的解決方案與商業模式。目前有三種這一類型的系統級驅動力,都是為了追求資源效率、臨界精確度以及提升安全性而設計。著眼于這些增強功能的應用分布在不同的產業,橫跨空中/陸地/海洋、室內/室外、短期/長期以及人類/機械等方面,但無論如何,這些應用領域都仰賴于共同的屬性;也就是精確度、可靠度、安全性以及智慧處理與分析。具有多種類型的傳感器成為目標應用設計任務的核心。然而,為了因應設計的系統復雜度,開發者必須在廣泛變化的情況中謹慎考慮傳感器的質量與耐用度。雖然有些產業可以基于方便性選擇傳感器(例如,利用手機中既有的傳感器套件),但是其他產業會從頭開始定義傳感器套件,并依據精密度加以挑選,再以智慧化的方式進行整合,以實現完整可靠且涵蓋所有預期的系統狀態。

智慧感測

這些智能且可存取的系統藉由傳感器豐富的情境架構,徹底改變了原本已經成熟的產業,讓農業轉型為智慧農業,基礎設施升級為智能基礎設施,城市過渡至智慧城市。當為了收集與環境相關的情境信息而部署更多的傳感器時,對于要求跨平臺與跨時間融合(例如,針對去年作物產量或交通狀況與模式等基礎架構,透過云端分析其如何隨時間進展)的數據庫管理與通訊(而非單純傳感器對傳感器)也帶來了新的復雜度,對于能夠從設備與環境中可靠擷取信息的解決方案,成為這些創新企業最終效用與成長的主要衡量依據。準確度帶動效率,并轉化為必要的經濟規模,同時也是安全與可靠作業的核心。雖然增加簡單的特點對于最基本的傳感器而言并不難,但是這種最小附加價值對于目標IoMT應用(其中的是/否、上/下或開/關等接口都會被更精密的解決方案取代)以及對傳感器選擇的附加影響而言其實都是不足的。

 “動作”至關重要

在大多數情況下,物聯網是處于運動狀態的。即使它不在動態時(例如固定式工業安全攝影機),精準指向仍然至關重要,或者意識到出現不想要的動作(如竄改)也具有價值。以采用光學負載擷取作物影像的無人機而言,假如可以在嚴苛的飛行狀況下維持精確的指向角度,就能更快提供較佳的結果,而且,如果光學數據能夠精確地套用地理映像,還能夠進行數據與趨勢的歷史比較。智能交通工具(無論是地面、空中或是海上)越來越依賴GPS導航系統。然而,無論是蓄意或是自然的因素(建筑物、樹木、隧道等等),GPS所受到的威脅也日益嚴重。如果選擇精確的傳感器,就能在中斷運作期間以更多傳感器進行可靠的航位推算(dead reckon)。 

假如有特定的機會與方法能擷取設備或人的自然慣性,那么就能增強所擷取系統狀態的知識重要性,而且可以恰當地融合到既有的情境信息中。

傳感器

可靠且安全的IoMT節點

 IoMT節點輸出的有效性與價值最為仰賴的就是核心傳感器的質量,以及其以高傳真度擷取應用情境架構的能力。其次,對于持續的傳感器校正/增強以及理想的傳感器對傳感器狀態等動態(例如,在任意特定時間點,哪一個傳感器最可靠)而言,融合處理是必要的。應用級的處理被分層至解決方案中,并且針對環境的細節(包括適當的限制條件)進行優化。雖然這些節點分別具有自主性,但在某些狀況中會協同運作,例如在地面或空中集結成群的無人駕駛車輛等。這些情況中都會部署安全的通信鏈接,并且加強可靠的傳輸以及受到保護的獨特身份等。

 位于自主核心的傳感器

就像人體一樣,自主性IoMT節點仰賴多重感測輸入,以實現獨立移動所需要的意識,并為將其隨機或甚至是混亂的事件進行優化,最終隨著時間而予以改善。由基本量測轉換成控制或是自主性,都必須在傳感器合并層級與嵌入式智慧方面提高精密度。由于這些節點具備高層次的互連與自主學習能力,它們正朝向人體與機器聚合的方向發展。

傳感器融合能解決傳感器質量差的問題嗎?

簡單的說,不能。傳感器融合是能夠合并與管理傳感器結合的濾波功能與算法,與環境、動作動力學以及應用狀態有關。它可以提供確定性的校正像是溫度補償,而且能依據系統狀態知識,管理從一個傳感器到另一個傳感器的協調管制。然而,它無法修正傳感器中的原生缺陷。

在傳感器融合設計中最具關鍵性的任務,首要就是開發應用狀態的深度知識,藉以驅動其它的設計程序。接下來是針對特定應用裝置挑選適當的傳感器,這需要透過詳細的分析以了解它們在總體任務不同階段中的權重(相關性)。在行人定位推算的范例中,解決方案主要受到現有設備(例如智能手機中的嵌入式傳感器)的限制,而非因為性能設計所導致。因為這個緣故而會變得相當仰賴GPS與其它現有的嵌入式慣性或磁性之類的傳感器,其對于判定有效位置信息的任務只能夠提供很少量的貢獻。這在戶外很自然地可以運作,但是在充滿挑戰性的城市環境或室內時,GPS無法使用,而其它可用傳感器的質量不佳,于是就會留下一個很大的差距,或者換個方式說,就是位置信息質量的不確定性。雖然先進的濾波器以及算法通常會被用來合并這些傳感器,因而不需要額外的傳感器或是更高質量的傳感器,但是想要實質上的填補不確定性差距,軟件所能做到的其實也只有微乎其微,最終則會顯著的降低回報位置的可信度。

傳感器

與之形成鮮明對比的是,工業航位推算方案是針對具有系統定義的性能而設計的,并依特定的精確度需求指示而進行組件選擇。很明顯的,質量較佳的慣性傳感器具有擔任主要角色的資格,其它傳感器則必須謹慎利用,以便降低不確定性差距。算法在概念上則更專注于傳感器之間的優化權重、協調管制以及交叉相關,以及環境意識與實時動作動力學,而不只是在可靠的傳感器讀數之間外推/估計位置。

不論是哪一種情況,精確度都可以藉由質量改善的傳感器而獲得加強,雖然傳感器過濾功能與算法是解決方案的重要部份,但它們本身無法消除因有限傳感器覆蓋范圍造成的差距。

新型工業傳感器具備了幾乎等同于前一代用來導引飛彈的傳感器性能。它利用了原本是為了車用裝置可靠度與精密度而設想的傳感器架構,以及經濟上可行且能擴展的制程,使這些新世代工業傳感器在性價比與性能尺寸比方面是完全獨一無二的。

 

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