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使传感器融合工作：多通道ADC，MCU等
使传感器融合工作：多通道ADC，MCU等
复杂的系统大量使用数据，尤其是利用当今的嵌入式和云计算功能。如果您的新产品需要使用来自大量传感器的输入来提供预期的功能，该怎么办？这是传感器融合的中心思想。通常在汽车电子方面讨论这个概念，因为现代汽车集成了来自多个传感器的数据，但是其他产品可以使用相同的概念来提供一系列所需的功能。如果您的下一个系统将使用传感器融合来集成来自多个源的数据，那么这里是创建工作系统所需的一些组件。
什么是传感器融合？
顾名思义，传感器融合就是：来自大量传感器的数据被收集并馈送到处理器中，然后将其用于一系列应用中。一些需要传感器融合的最终应用包括自动驾驶汽车，机器人技术，控制系统，工业自动化，人工智能，增强现实等等。甚至高级医疗监视器，智能设备和智能家居系统等产品也将越来越多地使用传感器融合技术。
那么，什么使传感器融合与其他涉及读取和处理传感器数据的事物不同呢？这完全取决于规模以及如何使用数据。典型的数据采集系统可能仅将少量传感器用于不同任务，并且不同传感器输入可能不会始终一起用于做出半自治决策。传感器融合既是嵌入式编程思想，也是硬件思想，因为嵌入式软件处理更多的数据并使用它来做出更复杂的决策。
如果这听起来像是机器学习或AI之类的东西，那不是太遥不可及。可以构建AI / ML模型以容纳不同的数据结构以及来自单个推理任务的一系列来源的数据。它们基本上与数据类型和数据结构无关，就像其他具有多个数据流并且不使用ML模型进行决策的系统一样。
此框图显示了传感器融合中涉及的高级应用程序。注意，ADC级可以集成到嵌入式处理器中。如果您愿意，处理甚至可以在外部设备或云上进行。
设计师面临的主要问题是：如何“融合”并处理来自传感器的多个数据流？这既是软件工程问题，又是硬件设计问题。我们将不在这里讨论算法方面，因为这仍然是计算机科学家和软件工程师中积极开发的领域。在硬件方面，需要大量组件来实现数据收集和处理，并将其作为传感器融合的一部分。
传感器融合系统的组件
传感器融合所需的确切组件集部分取决于应用领域：
诸如可穿戴设备之类的小型设备可能需要较小的组件才能使外壳尺寸保持较小。考虑集成组件或较小的SMD组件。
诸如自动驾驶汽车之类的高度特定的系统对形状系数的限制更为宽松。芯片制造商可能会开始发布特殊组件，以帮助新型汽车中的传感器融合。
具有非特定或模块化形状因数的其他系统使设计人员可以自由选择组件，并且可能不开发用于这些系统的SoC。
传感器融合全部从采集模拟数据开始，然后再将其输入到嵌入式处理器中。
多通道ADC
采用多通道ADC进行传感器融合的路线，为将多个信号输入集中到一个封装中提供了一种便捷的方法。传感器融合中使用的多通道ADC通常不需要非常高的采样率。每秒采样数约为〜的delta-sigma ADC将在超声波范围内提供准确的信号采集，该范围涵盖了广泛的模拟传感器。
德州仪器（TI）的LMP92018多通道ADC包括8个同时输入和串行输出。它还包括一个用于与其他模拟组件接口的4通道DAC。
请注意，ADC可以串行或并行输出，并且它们可以包括其他功能，例如可编程增益或输入滤波。上面显示的德州仪器（TI）LMP92018是多通道ADC的一个示例，该ADC还包括4个具有GPIO和SPI接口的DAC。这种类型的组件非常适合传感器融合，因为它提供了高采样率和可选的外部参考电压连接。
特定应用处理
使用ADC收集传感器数据后，您的某些输入可能需要在小型MCU或ASIC中进行后续的特定于应用程序的处理。例如，DSP组件可用于执行某些信号调理任务，而这些信号调理任务可能是特定应用领域所必需的（视频数据的计算机视觉就是一个很好的例子）。如果ASIC无法提供所需的DSP步骤，则可以使用通用处理器来实现这些步骤。
通用处理
这是您的应用程序将被实现和执行的地方。像小型MCU或FPGA这样简单的东西可用于接收来自串行或并行多通道ADC或DSP IC的输入。来自大量并行传感器的融合将需要更高的处理速度，板载内存，位深度和与其他组件接口的I / O。
如果有一个将多个处理和通信功能集成到单个封装中的SoC，那么将该组件用作传感器融合的处理器不会有任何危害。并非所有这些专用组件都包括用于传感器融合的多个ADC通道，而某些专用组件可能包含您的应用程序不需要的其他功能，这会增加组件的价格。
对于嵌入式AI等极端的计算工作负载，您必须走GPU路线来获得强大的处理能力，直到芯片制造商开发出低功耗ASIC来实现AI模型。借助Jetson平台，NVIDIA可以说是在这一领域的市场垄断者，但是这些系统在传感器融合方面仍然受到限制。这可能需要一个多通道ADC和主板，具体取决于您使用的传感器的数量。
查找传感器融合所需的组件
到目前为止，我们已经研究了传感器融合的一系列不同组件。这些组件很容易获得，可用于开发概念证明，专用组件的评估模块，测量和采集设备等等。对于更专业的产品，例如支持AI的IoT产品，芯片制造商正在开发一系列专用SoC，这些芯片将此处看到的许多或全部组件集成到单个芯片中。这些用于传感器融合任务的更高级的组件仍在开发中，它们可能无法提供系统所需的通道号，采样率或增益。