《如何使用传感器融合技术改进工业4.0的生产流程与物流》
作者：Jeff Shepard
由 DigiKey 北美编辑团队贡献
2024年10月9日
传感器融合通过结合多个传感器的数据，为系统运行或环境提供更加详细和细致的理解。在许多情况下，单一传感器技术的不足可以通过添加（融合）来自第二种传感器技术的信息来弥补。再加入人工智能（AI）和机器学习（ML）后，传感器融合的威力可以得到进一步增强。
实施传感器融合时需要解决一些挑战。例如，开发一个平衡的解决方案可能很困难，容易导致偏向某一技术，进而影响可扩展性并降低性能。解决这一挑战的一种方法是将多种传感器技术集成到一个单一封装中。传感器融合并不仅限于使用多个独立的传感器。
无论传感器集成的水平如何，加入AI或ML都可以提高性能，但其训练过程可能复杂且耗时。设计者可以选择带有嵌入式AI和ML功能的自训练传感器。
本文首先介绍了使用离散传感器、32位MCU和ML软件的传感器融合实施方案，然后展示了一系列集成的传感器融合解决方案和应用示例，包括在物流设施、数据中心、流程自动化、物料搬运和农业设备中的应用。
文章最后介绍了一个集成了AI软件的环境传感器融合解决方案。在讨论过程中，会提到来自瑞萨电子（Renesas Electronics）、Sensirion、TE Connectivity、ACEINNA、博世传感器技术（Bosch Sensortec）和TDK InvenSense的典型设备。
### 使用参考设计板探索传感器融合选项
设计人员可以使用瑞萨电子的参考设计板探索传感器融合选项。该设计板基于一款32位MCU，配备120 MHz的Arm® Cortex®-M4内核，拥有高达2 MB的代码闪存和640 KB的SRAM，以及多个接口和连接选项。
相关的评估套件针对多传感器和传感器融合设计进行了优化。它包括空气质量传感器、光传感器、温湿度传感器、6轴惯性测量单元（IMU）、麦克风和蓝牙低功耗（BLE）连接功能（如图1所示）。该参考设计还包括一个用于边缘设备和传感器融合应用的自动化ML平台。
（图1：带有自动化ML开发软件和BLE连接的IoT传感器融合评估和开发板）
### 稳定倾斜传感器
倾斜传感器是一种专用IMU，广泛用于农业机械、越野车、物料搬运和重型施工设备中。某些安全标准要求使用倾斜传感器来确保操作环境的安全。倾斜传感器可以由多个离散设备组成，这增加了设计的复杂性。
大多数倾斜传感器设计的核心是陀螺仪传感器（陀螺仪），它可以测量绕轴旋转的角速度或旋转率。如果平台处于运动状态，陀螺仪效果良好，但如果停止运动（例如倾斜至20度角），传感器输出会变为零。此外，陀螺仪可能随着时间推移产生显著的漂移，误差累积后，最终导致测量不再准确或有用。
为了解决陀螺仪的局限性，动态倾斜传感器解决方案添加了一个加速度计来测量运动。这可以告诉系统它何时停止运动，并使其使用最后的陀螺仪输出来估算倾斜角度。最后一块拼图是温度传感器，用于补偿温度变化对陀螺仪和加速度计的影响。
在倾斜传感器中，卡尔曼滤波器常用于传感器融合。如果传感器在其线性区域内工作，可以使用基于线性二次估计的标准卡尔曼滤波器。即使像倾斜传感器这样的系统具有固有的不确定性和误差积累，卡尔曼滤波器仍然可以提供相对准确的状态估计。
在非线性区域操作的倾斜传感器可以从扩展卡尔曼滤波器中受益，后者通过当前的均值和协方差来线性化估计。
TE Connectivity的AXISENSE-G-700倾斜传感器和ACEINNA的MTLT305D倾斜传感器具备六自由度（6 DoF）运动感应，其中三个来自陀螺仪，三个来自加速度计，并使用卡尔曼滤波技术进行传感器融合（如图2所示）。
（图2：AXISENSE-G-700倾斜传感器通过融合加速度、旋转和温度传感器的数据，在动态环境中提供准确的倾斜信息。）
### 九合一融合
尽管6 DoF在许多情况下已经足够，但像无人机、车辆和虚拟现实设备等某些运动跟踪应用可能从使用9 DoF中受益。
ACEINNA的OPENIMU300RI模块专为12V和24V的汽车、建筑和农业车辆设计。除了陀螺仪和加速度计，该IMU还包含一个3 DoF的各向异性磁阻（AMR）磁力计。
一个ARM处理器收集传感器数据并实现OpenIMU，这是一个用于IMU、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）开发的开源栈。该栈包括一个可定制的卡尔曼滤波器，用于传感器融合。
TDK InvenSense也提供了一个9轴运动跟踪设备。ICM-20948型设备的工作温度范围为-40°C到85°C，适用于工业自动化和自主系统等恶劣环境下的各种应用。该设备包括一个基于微机电系统（MEMS）的三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计/罗盘。
除了9 DoF的运动传感器，ICM-20948还拥有独立的模数转换器（ADC）用于每个传感器、信号调理电路和一个数字运动处理器（DMP）。
（图3：该集成传感器平台支持9 DoF，使用三轴陀螺仪和三轴加速度计（左侧），以及三轴磁力计/罗盘（右下角）。）
ICM-20948 的一些详细信息包括：
三个独立的振动 MEMS 速率陀螺仪。如果陀螺仪绕三个轴中的任何一个旋转，科里奥利效应会引起电容拾音器检测到的振动。拾音器的输出经过处理，产生与角速率成比例的电压。
3 轴 MEMS 加速度计的每个轴都有单独的质量。沿轴的加速度会使相应的质量发生位移，电容式拾音器会检测到这一位移。当 ICM-20948 放置在平坦表面上时，它将在 X 轴和 Y 轴上测量 0g，在 Z 轴上测量 +1g。
磁力计基于霍尔传感器技术。它检测 X、Y 和 Z 轴上的地磁。传感器输出由传感器驱动电路、放大器、16 位 ADC 和用于处理结果信号的算术电路生成。每个轴的满量程范围为 ±4900 µT。
ICM-20948 中的 DMP是一大优势。其部分功能和优势包括：
- 从主机处理器卸载运动处理算法的计算可最大限度地降低功耗并简化时序和软件架构。DMP 确保运动处理算法能够以大约 200 Hz 的高速率运行，从而以低延迟提供准确的结果。建议以 200 Hz 运行，即使应用程序更新速度慢得多，例如 5 Hz。将 DMP 处理速率与应用程序更新速率分离可确保更强大的系统性能。
- DMP 可实现超低功耗运行时和传感器的后台校准。校准是设备整个使用寿命期间保持各个传感器和传感器融合过程的最佳性能所必需的。
- DMP 简化了软件架构并加快了软件开发速度，从而缩短了产品上市时间。
集成环境传感器
环境监测在食品加工和储存、化工厂、物流运营、数据中心、温室作物生产、供暖、通风和空调 (HVAC) 系统和其他领域中至关重要。相对湿度 (RH) 和温度测量可以融合以计算露点。
Sensirion 的SHTC3 系列是数字湿度和温度传感器，针对边缘和大批量消费电子产品中的电池驱动应用进行了优化。CMOS 传感器平台包括电容式湿度传感器、带隙温度传感器、模拟和数字信号处理、A/D 转换器、校准数据存储器和 I²C 快速模式通信接口。
小型 2 x 2 x 0.75 mm DFN 封装支持空间受限的应用。1.62 V 至 3.6 V 的宽电源电压和每次测量低于 1 μJ 的能量预算使 SHTC3 非常适合电池供电的移动或无线设备（图 4）。例如，部件号SHTC3-TR-10KS以 Digi-Reel、卷带和卷盘或切割带的形式交付 10,000 个。设计人员可以使用SHTC3 评估板来加速系统开发。
图 4：该环境监测设备包括数字湿度和温度传感器。（图片来源：Sensirion）
添加气压
环境和位置感知在家庭自动化控制、暖通空调系统、健身器材和室内导航应用中越来越重要。这些系统的设计可以从使用Bosch Sensortec 的BME280集成环境单元中受益，该单元除了湿度和温度传感器外还添加了气压传感器。
传感器采用低噪声设计，可提供高精度和高分辨率。压力传感器测量绝对气压。集成温度传感器经过优化，可与湿度传感器配合使用以确定 RH 和露点。它还用于为气压计提供温度补偿。开发板可用于加快设计和系统集成过程。
人工智能用于环境感知
Bosch Sensortec 还提供内置 AI 的4 合 1 环境传感器。BME688 包括一个气体传感器以及高线性和高精度压力、湿度和温度传感器。它采用坚固的 3.0 毫米 x 3.0 毫米 x 0.9 毫米封装，适用于移动和其他空间受限的应用（图 5）。
图 5：Bosch Sensortec 的 BME688 包括一个气体传感器以及压力、湿度和温度传感器，均由集成 AI 支持。（图片来源：Bosch Sensortec）
该气体传感器可以检测十亿分之一 (ppb) 范围内的挥发性有机化合物 (VOC)、挥发性硫化合物 (VSC) 以及一氧化碳和氢气等其他气体。BME688 包含气体扫描仪功能，可针对灵敏度、选择性、数据速率和功耗进行定制。
BME AI-Studio软件还可针对其他气体混合物和应用优化气体传感器。BME688评估板可使用 BME AI-Studio 软件进行配置。BME AI-Studio 支持传感器配置、数据分析和标记、培训以及针对工厂、物流设施、智能家居和物联网设备的应用解决方案优化。
在现场而非实验室中对气体进行采样和系统训练，可以设计出更逼真的算法，这些算法在实际操作条件下性能更佳，可靠性更高。通过利用 BME688 除测量气体外还能同时测量湿度、温度和气压的能力，可以开发出更全面、更准确的 AI 模型。
结论
可以使用一系列离散传感器或包含单个封装中的多个传感器的集成解决方案来开发用于工业 4.0、物流和其他应用的传感器融合系统。集成设备可以为移动和边缘应用提供更小、更低功耗的解决方案。无论是使用离散传感器还是集成传感器套件，都可以通过添加 AI 和 ML 来增强性能。
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