高性能慣性傳感器促進“可移動的物聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展

　　隨著高質(zhì)量的傳感器日益普及，并結(jié)合可靠的連接能力和數(shù)據(jù)分析，創(chuàng)造了新的工業(yè)效率，同時也使得這些智慧節(jié)點越來越具有自主性和移動化。在許多情況下，傳感器節(jié)點進行精密的動作擷取與定位追蹤，成為應(yīng)用是否成功的主要核心。

　　例如，智慧農(nóng)場可以利用自動化的地面與空中交通工具，依據(jù)豐富的地理位置定位(geolocation)傳感器內(nèi)容與分析學(xué)習(xí)，更有效率的指引地面作業(yè)。智能手術(shù)室將典型的導(dǎo)航技術(shù)帶到手術(shù)臺上，采用傳感器融合的精密導(dǎo)引機械手臂，確保在所有情況下都能夠精確的指引。在許多領(lǐng)域中，以動作為基礎(chǔ)的傳感器能讓移動應(yīng)用的價值得到加乘效果。

　　消費型慣性傳感器應(yīng)用已廣泛用于智能手機中，但也造成使用者普遍認為其準確度差強人意;因此，迄今為止，在推動“可移動的物聯(lián)網(wǎng)”(Internet of Moving Things;IoMT)概念上一直成效不彰。然而，新世代的高效能工業(yè)傳感器能夠支持分度(sub-gegree)指向精確度與精密的地理位置定位，同時提供必要的尺寸與成本效率，而且正開始致力于推動IoMT的發(fā)展。

　　工業(yè)系統(tǒng)中的智能感測驅(qū)動力

　　工業(yè)機械與制程中最有價值的進展就是專注于有形的系統(tǒng)級優(yōu)點，而其通常會帶來設(shè)計與實作上的挑戰(zhàn)，另一方面也進而轉(zhuǎn)化為新的解決方案與商業(yè)模式。目前有三種這一類型的系統(tǒng)級驅(qū)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(shè)計。著眼于這些增強功能的應(yīng)用分布在不同的產(chǎn)業(yè)，橫跨空中/陸地/海洋、室內(nèi)/室外、短期/長期以及人類/機械等方面，但無論如何，這些應(yīng)用領(lǐng)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，如表1中所列。

表1：在IoMT應(yīng)用中，有價值系統(tǒng)屬性轉(zhuǎn)化為具挑戰(zhàn)性的設(shè)計需求

　　具有多種類型的傳感器成為目標應(yīng)用設(shè)計任務(wù)的核心。然而，為了因應(yīng)設(shè)計的系統(tǒng)復(fù)雜度，開發(fā)者必須在廣泛變化的情況中謹慎考慮傳感器的質(zhì)量與耐用度。雖然有些產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)會從頭開始定義傳感器套件，并依據(jù)精密度加以挑選，再以智慧化的方式進行整合，以實現(xiàn)完整可靠且涵蓋所有預(yù)期的系統(tǒng)狀態(tài)。

　　智慧感測

　　這些智能且可存取的系統(tǒng)藉由傳感器豐富的情境架構(gòu)，徹底改變了原本已經(jīng)成熟的產(chǎn)業(yè)，讓農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型為智慧農(nóng)業(yè)，基礎(chǔ)設(shè)施升級為智能基礎(chǔ)設(shè)施，城市過渡至智慧城市。當為了收集與環(huán)境相關(guān)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(chǎn)量或交通狀況與模式等基礎(chǔ)架構(gòu)，透過云端分析其如何隨時間進展)的數(shù)據(jù)庫管理與通訊(而非單純傳感器對傳感器)也帶來了新的復(fù)雜度，如圖1所示。

圖1：新興的工業(yè)需求結(jié)合情境架構(gòu)，以及動作感測與多層融合

　　對于能夠從設(shè)備與環(huán)境中可靠擷取信息的解決方案，成為這些創(chuàng)新企業(yè)最終效用與成長的主要衡量依據(jù)。準確度帶動效率，并轉(zhuǎn)化為必要的經(jīng)濟規(guī)模，同時也是安全與可靠作業(yè)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(yīng)用(其中的是/否、上/下或開/關(guān)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(guān)重要

　　在大多數(shù)情況下，物聯(lián)網(wǎng)是處于運動狀態(tài)的。即使它不在動態(tài)時(例如固定式工業(yè)安全攝影機)，精準指向仍然至關(guān)重要，或者意識到出現(xiàn)不想要的動作(如竄改)也具有價值。以采用光學(xué)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(jié)果，而且，如果光學(xué)數(shù)據(jù)能夠精確地套用地理映像，還能夠進行數(shù)據(jù)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(dǎo)航系統(tǒng)。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)。表2列出將動作(M)加入IoMT中事件范例，顯示動作對于應(yīng)用效用的相關(guān)性。

表2：充份掌握與動作相關(guān)的知識或是相對缺乏，成為許多應(yīng)用成功與否的關(guān)鍵

　　假如有特定的機會與方法能擷取設(shè)備或人的自然慣性，那么就能增強所擷取系統(tǒng)狀態(tài)的知識重要性，而且可以恰當?shù)厝诤系郊扔械那榫承畔⒅校绫?所示。

表3：對于物聯(lián)網(wǎng)而言，定位感測提供極具價值的加乘效果

　　可靠且安全的IoMT節(jié)點

　　IoMT節(jié)點輸出的有效性與價值最為仰賴的就是核心傳感器的質(zhì)量，以及其以高傳真度擷取應(yīng)用情境架構(gòu)的能力。其次，對于持續(xù)的傳感器校正/增強以及理想的傳感器對傳感器狀態(tài)等動態(tài)(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(yīng)用級的處理被分層至解決方案中，并且針對環(huán)境的細節(jié)(包括適當?shù)南拗茥l件)進行優(yōu)化。雖然這些節(jié)點分別具有自主性，但在某些狀況中會協(xié)同運作，例如在地面或空中集結(jié)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，如圖2所示。

圖2：彼此互連的安全傳感器結(jié)合情境架構(gòu)與位置

　　位于自主核心的傳感器

　　就像人體一樣，自主性IoMT節(jié)點仰賴多重感測輸入，以實現(xiàn)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(yōu)化，最終隨著時間而予以改善。如表4中所注記的，由基本量測轉(zhuǎn)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(jié)點具備高層次的互連與自主學(xué)習(xí)能力，它們正朝向人體與機器聚合的方向發(fā)展。

表4：從高質(zhì)量傳感器基礎(chǔ)開始，提高整合度與智能，驅(qū)動自主性與人機聚合

　　無需基礎(chǔ)架構(gòu)的定位途徑

　　GPS無所不在，除非衛(wèi)星訊受阻或是停止運作。如果能順利存取的話，可以實現(xiàn)極其精密的無線測距技術(shù)。如果能不受到干擾的話，磁場讀數(shù)會一直存在著。慣性也可以獨立自主作業(yè)。很顯然的，慣性MEMS傳感器存在自身的不足(漂移)，但這些問題都是可以管控的，而且新世代的工業(yè)慣性測量單元(IMU)以小巧又具有成本效益的封裝提供了前所未有的穩(wěn)定度。

　　慣性MEMS組件采用標準的半導(dǎo)體制程、精密的封裝以及整合方案，藉以直接感測、測量與解譯其動作，它通常是以線性加速度(g)或是角度旋轉(zhuǎn)(°/秒或速率)的形式呈現(xiàn)，如圖3所示。因為幾乎所有的理想應(yīng)用都具有所謂的多重自由度(事實上，動作能在任何以及所有軸上發(fā)生，而設(shè)備在其動作中則相對不受限制)，所以，g與速率的測量必須分別針對x、y與z軸進行擷取;或是在某些狀況下稱為滾動、俯仰與偏航軸。將這些結(jié)合起來，有時候可被稱為6自由度慣性量測單元。

圖3：用于判定精密動作的微機電結(jié)構(gòu)

　　雖然經(jīng)濟因素很自然地驅(qū)使MEMS設(shè)計者采用最少的芯片空間，在每個軸(x、y、z)上擷取多重感測類型(g，速率)，但是為了滿足更具挑戰(zhàn)性的工業(yè)感測規(guī)范，刻意采用更平衡設(shè)計性能的觀點是有必要的。事實上，有些MEMS結(jié)構(gòu)嘗試以單一MEMS質(zhì)量測量這六種模式。在檢查這類方案進行高性能感測的有效性之前，很重要的一點是先了解即使必須使用MEMS組件擷取動作數(shù)據(jù)，但是，同樣的組件是否能夠排除會被解譯為其他型式的錯誤動作，這點也是同等重要的。舉例來說，當陀螺儀在量測角速率時，應(yīng)該也要能夠忽略加速度或是重力對于角速率量測的影響。試圖以小巧結(jié)構(gòu)進行各種測量的簡單MEMS組件，很自然地(在設(shè)計上)也會受到其它干擾的誤差來源所影響，因而無法分辨需要與不需要的動作。最終，這將會在導(dǎo)航或是指向應(yīng)用中轉(zhuǎn)化為噪聲和誤差。

　　對于在必要時提供所承諾的寶貴資源效率、安全增強或是臨界精確度的IoMT來說，它所需要的精密度比目前移動裝置中無所不在的簡單傳感器更高。針對性能的設(shè)計可轉(zhuǎn)化為分別為每一種感測模式與每個感測軸進行設(shè)計，但必須以融合與整合的方向進行。最后，重要的一點是必須了解：針對性能的設(shè)計，并不需要以犧牲成本效益的設(shè)計做為代價。

　　特點或性能

　　有些應(yīng)用可能只是意味著增加特點(以裝置的姿勢/方向切換模式)的實質(zhì)價值，而這些特點透過簡單的MEMS組件就能輕易地擷取。工業(yè)或是專業(yè)裝置或許更易于測量價值，因為具備了多個方向精確度與次級之間的差異，或是更高一個數(shù)量級的精確位置辨認能力，而且又可以在高振動環(huán)境下運作。低階與高階傳感器之間的性能差異并非十分微小，事實上其差異大到在挑選組件時必須確保經(jīng)過謹慎的考慮。

　　終端應(yīng)用將會決定所需的精確程度，而所挑選的傳感器質(zhì)量則將會決定是否能達成目標。表5比較兩種解決方案，顯示傳感器挑選的重要性不僅只針對設(shè)計的過程，同時也影響設(shè)備的精密度。低精密度傳感器如果只在有限的情況使用，而且應(yīng)用裝置具有容錯能力，那么它或許是適用的;換個方式說，它適用于無關(guān)乎安全性、無性命攸關(guān)，或是相對精密度不需要太高即已足夠的情況。雖然大部份的消費級傳感器具有低噪聲，而且可在良好條件下充份的運作，但并不適用于處在動態(tài)動作(包括振動)中的機械，因為在低性能慣性量測單元中無法將其所需要的部份從簡單的線性加速度或是傾斜測量中分離出來。為了在工業(yè)環(huán)境中運作時具有優(yōu)于一度以上的精確度，傳感器挑選的重點在于能針對來自振動或溫度影響造成的漂移進行拒斥的設(shè)計。像這樣的高精密度傳感器才能支持更大范圍的預(yù)期應(yīng)用狀態(tài)，而且可以經(jīng)歷更長的使用時間。

表5：傳感器的質(zhì)量驅(qū)動精確度與效用，而非由傳感器融合所驅(qū)動

　　精密儀器的設(shè)計者通常最感興趣的就是使用慣性量測單元，因為其輸出是經(jīng)過校正的g以及速率，而非行進的角度或是距離，因為此系統(tǒng)級信息是高度應(yīng)用特定的，因此也成為了系統(tǒng)設(shè)計者(而非慣性傳感器設(shè)計者)所專注的活動。在此所產(chǎn)生的課題在于辨識，例如慣性傳感器規(guī)格表中的指向精確度。

　　在表6中，中階工業(yè)組件的規(guī)格被拿來與手機中常見的典型消費型傳感器做比較。值得一提的是更高階的工業(yè)組件也是可以取得的，其規(guī)格較此處所列舉的更優(yōu)一個數(shù)量級。最低階的消費組件提供的參數(shù)規(guī)格并不包括線性加速度效應(yīng)、振動校正、角度隨機游走等參數(shù)，以及其它實際上可能是工業(yè)應(yīng)用中最大誤差來源的參數(shù)。

表6：工業(yè)MEMS組件提供所有已知潛在誤差來源的特性，并且實現(xiàn)了較消費組件更高幾個數(shù)量級的精密度

　　該工業(yè)傳感器樣本是針對在預(yù)期相對快速或是極端運動(2000°/s，40g)的方案中使用而設(shè)計的，而在這種狀況下如果要實現(xiàn)最佳的訊號辨識，廣大帶寬的傳感器輸出也極為重要。運作期間偏移的最小漂移(運作穩(wěn)定度)是希望減少對較大互補傳感器的依賴，以修正性能。而在某些情況下，在無法提供后端系統(tǒng)濾波修正所需時間的應(yīng)用中，啟動漂移的最小化(重復(fù)性)也是極為重要的。低噪聲加速度計被用來與陀螺儀搭配，協(xié)助分辨與修正任何與重力相關(guān)的漂移。

　　陀螺儀傳感器實際上已經(jīng)被設(shè)計成能夠直接消除任何在組件偏移上重力事件(如振動、沖擊、加速度、重力)的影響，以線性g的方式提供了實質(zhì)上的優(yōu)勢，并且透過校正使溫度漂移與校準獲得了修正。如果沒有校準修正，即便是整合到單芯片結(jié)構(gòu)當中的典型多軸MEMS組件，也可能無法對準而成為誤差預(yù)算主要原因。

　　雖然近年來噪聲已經(jīng)不再是判別傳感器類型的主要因素，但像是線性g效應(yīng)以及未校準之類的參數(shù)已經(jīng)成為在任何應(yīng)用中使噪聲增加的來源，無論是透過芯片設(shè)計方案或是零件特定的校正來加以改善都是最耗費成本的，而非簡單或是相對靜態(tài)的動作判定。

　　傳感器融合能解決傳感器質(zhì)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(jié)合的濾波功能與算法，與環(huán)境、動作動力學(xué)以及應(yīng)用狀態(tài)有關(guān)。它可以提供確定性的校正像是溫度補償，而且能依據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)知識，管理從一個傳感器到另一個傳感器的協(xié)調(diào)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(shè)計中最具關(guān)鍵性的任務(wù)，首要就是開發(fā)應(yīng)用狀態(tài)的深度知識，藉以驅(qū)動其它的設(shè)計程序。接下來是針對特定應(yīng)用裝置挑選適當?shù)膫鞲衅?，這需要透過詳細的分析以了解它們在總體任務(wù)不同階段中的權(quán)重(相關(guān)性)。在行人定位推算的范例中，解決方案主要受到現(xiàn)有設(shè)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(shè)計所導(dǎo)致。因為這個緣故而會變得相當仰賴GPS與其它現(xiàn)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(wù)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(zhàn)性的城市環(huán)境或室內(nèi)時，GPS無法使用，而其它可用傳感器的質(zhì)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(zhì)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(zhì)量的傳感器，但是想要實質(zhì)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，如圖4所示。

圖4：應(yīng)用級的精密度是由傳感器質(zhì)量決定，而非傳感器融合的復(fù)雜度

　　與之形成鮮明對比的是，工業(yè)航位推算方案是針對具有系統(tǒng)定義的性能而設(shè)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(zhì)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(yōu)化權(quán)重、協(xié)調(diào)管制以及交叉相關(guān)，以及環(huán)境意識與實時動作動力學(xué)，而不只是在可靠的傳感器讀數(shù)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(zhì)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(yè)傳感器具備了幾乎等同于前一代用來導(dǎo)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(shè)想的傳感器架構(gòu)，以及經(jīng)濟上可行且能擴展的制程，使這些新世代工業(yè)傳感器在性價比與性能尺寸比方面是完全獨一無二的，如圖5中所示。

圖5：工業(yè)用六自由度IMU ADIS1647x與ADIS1646x，針對即使在復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中也能夠維持精密度而設(shè)計

　　精密的動作感測不再孤立于利基應(yīng)用，而只能投資于其他昂貴的追蹤解決方案。憑借采用迷你IMU尺寸的工業(yè)級精密度，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計者現(xiàn)在可以透過整合高質(zhì)量的動作感測并結(jié)合嵌入式情境感知以加乘其所提供的價值，從而驅(qū)動IoMT進展。