ADI、飛思卡爾、PNI傳感器公司和MEMS實業(yè)集團聯(lián)合組建了加速改革聯(lián)盟(AIC)，致力于為傳感器提供開源算法。AIC還計劃與MIPI聯(lián)盟合作發(fā)布用于傳感器的一種I/O標(biāo)準(zhǔn)。

 

工程師不應(yīng)該“在每次需要增加或修改產(chǎn)品功能時重復(fù)開發(fā)常用算法。”MEMS實業(yè)集團(MIG)公司執(zhí)行總監(jiān)Karen Lightman表示，“訪問入門算法的開源庫將從根本上改變?nèi)藗兊拈_發(fā)模式。”

 

飛思卡爾是AIC的早期籌建者，已經(jīng)為3軸、6軸和9軸傳感器融合增加了諸如C源代碼庫等開源算法。傳感器融合是用于傳感器數(shù)據(jù)分析和運動跟蹤的一種基本構(gòu)建模塊，飛思卡爾的Ian Chen指出。

 

“簡單地說，傳感器融合就是將來自多個傳感器的相關(guān)數(shù)據(jù)集中在一起以便更好地描繪系統(tǒng)中正在發(fā)生的事情。”MIG公司首席戰(zhàn)略官、Intel前傳感器總監(jiān)Steve Whalley向EE Times表示。AIC的宗旨是讓工程師“將他們自己真正的差異化能力專注于開發(fā)當(dāng)前產(chǎn)品需要的更加復(fù)雜的算法，這些算法的復(fù)雜性將遠遠超出AIC的入門算法。”

 

傳感器融合的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是有效地分離信號、運動和噪聲，Chen指出。AIC算法主要用于接收觀察相同事件的不同傳感器發(fā)送的冗余數(shù)據(jù)，進而區(qū)分噪聲和信號，然后計算出更加精確的信息。

 

“傳感器融合包含了各種各樣的技術(shù)，它們能夠充分利用各自固有的優(yōu)勢并對這些單個傳感器的動作進行監(jiān)視，最終獲得比單個元件自身可以取得的精度更高的結(jié)果。”Chen在接受EE Times采訪時表示。

 

算法的開發(fā)需要得到捕獲實際用例的傳感器數(shù)據(jù)的支持，Chen指出，而采集這樣的數(shù)據(jù)對于小型創(chuàng)新算法開發(fā)人員來說將是個巨大的挑戰(zhàn)。開源聯(lián)盟將很好地減輕這種挑戰(zhàn)，他補充道。

 

雖然這些算法有時可以補償傳感器的缺失或低性能，但在某些方面(如功耗、代碼規(guī)模、成本或開發(fā)時間)通常會有折衷。為了減輕這種折衷程度，MIG和AIC正在努力開發(fā)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，如IEEE的“傳感器參數(shù)定義”。另外，MIG和MIPI聯(lián)盟最近還將發(fā)布一種用于傳感器的I/O標(biāo)準(zhǔn)。不過AIC在創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)方面發(fā)揮的作用似乎不是很大。

 

Whalley希望AIC站點能充實各種算法，并增加對消費電子、互聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備和移動健康等領(lǐng)域中基于傳感器的產(chǎn)品的了解。作為其中的一部分工作，飛思卡爾公司將提供傳感器融合開發(fā)套件和軟件開發(fā)支持包。

圖1：飛思卡爾傳感器融合套件中的開發(fā)板。

 

傳感器融合功能是由傳感器公司和算法公司提供的，雖然由于許多公司被兼并收購的原因，目前仍在運轉(zhuǎn)的獨立算法公司幾乎沒有了。作為其中的一部分工作，PNI公司將提供針對運動、心率監(jiān)視和計步器方面的算法。Whalley希望其它MEMS實業(yè)集團成員能在今后30至60天時間內(nèi)給AIC貢獻更多的算法。

 

目前存在著“競相試圖保持基本算法私有的傾向，這將從根本上限制創(chuàng)新的速度和整個傳感器市場的擴張。”Chen指出，“將傳感器融合軟件帶入開源環(huán)境后，使用傳感器技術(shù)給新應(yīng)用增加智能就會變得容易得多。”

 

Whalley希望AIC能夠說服一些傳感器和算法公司以及大學(xué)提供原始算法。隨著時間的推移，他希望產(chǎn)品公司能夠增加更多自己的算法，以便回過頭去改進現(xiàn)有的算法。