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暑假公司聯手為傳感器開放原始碼算法 促進傳感器融合
亞德諾（ADI）、飛思卡爾（Freescale）與PNI Sensor公司以及MEMS產業聯盟（MEMS Industry Group；MIG）聯手成立了‘加速創新聯盟’（AIC），致力於為傳感器提供開放原始碼算法。AIC還計劃與MIPI聯盟合作發布用於傳感器的一種I/O標準。
工程師不應該“在每次需要增加或修改產品功能時重複開發常用算法。” MIG執行總監Karen Lightman表示，“存取入門級算法的開放源碼庫將從根本上改變以往的開發模式。”
飛思卡爾是AIC的早期籌建者，已經為3軸、6軸和9軸傳感器融合增加了諸如C原始碼庫等開放源碼算法。傳感器融合是用於傳感器數據分析與運動追蹤的一種基本構建模組，飛思卡爾傳感器解決方案部門行銷主管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數據集中在一起，以便更有效地描繪係統中正在發生的事情。”MIG公司策略長Steve Whalley表示，“AIC的宗旨是讓工程師將自己真正的差異化能力專注於開發當前產品所需的更複雜算法，這些算法的複雜性遠遠超出AIC的入門級算法。” Steve Whalley曾經是英特爾公司前傳感器總監。
MEMS產業聯盟連接MEMS傳感器供應鏈生態
傳感器融合的鍵關挑戰是有效地分離信號、運動和雜訊，Chen指出。AIC的算法主要是從觀察相同事件的不同傳感器中取得重複數據，進而區分雜訊與信號，然後計算出更加精確的數據。
Chen說：傳感器融合包含了各式各樣的技術，能夠充分利用各自固有的優勢，並對這些單一傳感器的運動進行監測，最終取得比單一元件本身所能取得的更精確結果。”
Chen指出，算法的開發必須以取得實際用例的傳感器數據支持，而對於小型的創新算法開發人員來說，收集這樣的資料將是個巨大的挑戰。通過開放源碼聯盟的協助，將可有效地減輕這種挑戰，他補充道。
雖然這些算法有時能夠補償傳感器的缺失或較低性能，但在某些方麵（如功耗、程序碼大小、成本或開發時間）通常會有折衷。為了減輕這種折衷程度，MIG和AIC正在努力開發相關標準，如IEEE的‘傳感器參數定義’。另外，MIG和MIPI聯盟最近還將發布一種用於傳感器的I/O標準。不過AIC在建立標準方麵似乎尚未發揮太大的作用。
Whalley希望AIC網站能充實各種算法，並增加對於消費性電子、物聯網、可穿戴設備以及移動醫療等領域中基於傳感器的產品更進一步了解。其中，飛思卡爾公司將提供傳感器融合開發套件以及軟件開發支持套件。
飛思卡爾傳感器融合套件中的開發板
傳感器融合功能是由傳感器公司和算法公司共同提供的，雖然由於許多公司都被並購，使得目前還在經營的獨立算法公司幾乎都沒有了。因此，PNI公司將提供針對動作、心率監測以及計步器方麵的算法。Whalley希望其它的MIG成員能在今後30至60天的時間內為AIC貢獻更多的算法。
業界目前還存在著“競相試圖維持基本算法專有的傾向，這將從根本上限製創新的速度以及整個傳感器市場的擴展。”Chen指出，“將傳感器融合軟件帶入開放源碼的環境後，利用傳感器技術為新應用增加智慧就會變得容易得多。”
Whalley希望AIC能夠說服一些傳感器和算法公司以及大學提供原始算法。隨著時間的進展，他希望產品公司能夠開始增加更多自己的算法，以便回過頭去改進現有的算法。
最後更新：2017-08-16 15:32:17