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                如何利用传感器》融合增强设备性能
                发布时间:2015-4-14 14:57:56 点击:852

                随着智能手机等功能强大的智能设备◢不断进步,新的应用层出不穷,系统开发经常跟不上不断变ξ化的新要求。如今,诸如室内导航和增强现实等使用运动或位置★数据的新应用,都要求用户接受原本是为简单游戏应用开发的、不太完美↘的传感器融合。但是,最终用户很容易发现这些实现具有相当多的缺点,并且精度←很低。

                传感器融合是一种创新的工程技术,通过整合来自各种系╲统传感器的数据,来保证更加精确、完整和可〒靠的传感器信号或感知信息。要想实现始终精确的传感器融合,工程师在决定如何优化整合来自这些传感器的数据之前,深入理解传感器的优缺点很重要。一种可成功实现的↘方法是使用基于加速度计、磁力计和陀螺仪等传感器信号的融合数据库,并通过补偿每种传感器的缺点,来提★供高精度、可靠和稳定的方位数据。

                随着最终用户不断接触到这些新的应用,他们希望能有更加精确和可靠的解决方案。将传感器用于在已知固定位置之间跟踪用户的室内导航与早期的GPS设备非常类似,只有质量优异的传感器融合,才可以提供所要求的逼真度、精度乃至用户信心。OEM厂商都明白这一点,因■此大多数厂商都认为这是实现产品差异化的良好契机。

                另外一个例子是从虚拟现实到增强现实的进步。在虚拟现实(VR)系统中,用户与现实世界相隔离,沉浸于一个人造世界中。而在增强现实(AR)系统中,用户仍能与现实世界相接触,同时又能与他们周围的虚拟物体进行互动。利用现有的技术,信息传送的延迟对用户来说是不能忍受的—增强现实中的这种□错位可能导致非常糟糕的用户体验。

                对OEM厂商和平台□ 开发人员(即操作系统开发人员)来说,最大的挑战是需要确保所有器件都能提供满足这些应用稳定工作要求的性能。举例来说,安卓设备中有许多不同的软硬件组合,每种组合都会产生不同的输出质量。目前没有标准的测试程序,这意味着应用开发人员不能依靠安卓传感器数据在许多不同平台上实现相同的性能。以ㄨ下是用运动跟踪摄像头系统分析和比较不同软硬件组合性能从而设定最小性能标准◥的建议。性能分析是通过测量系统的4个关键性能指标(KPI)实现的,这些指标是:静态精度、动态精度、方位稳定时间和校准时间。

                摄像头系统通过跟踪物体上的标记根据物体(智能手机)的运动产生方位矢量,这些矢量再与手机中传感器创建的矢量进行比较。数据记录应用程序对这些矢量进行同时记录,该应用程序支持最终用户设备的直接比较。

                 
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