传感器

嵌入式视觉教程 — 应用中的传感器融合

作者:Aaron Behman 和 Adam Taylor

传感器在我们的世界经历了快速的推广,事实上,传感器现在已经非常普遍,以至于我们每个人日常所使用的手机里都有好几种不同类型的传感器。这些传感器有的能检测压力、温度、加速度和重力的简单变化,同样也有更为高级的传感器,例如 GPS、RADAR、LIDAR 和图像传感器。

  传感器融合是指从几种不同的传感器中提取数据,以生成靠单个传感器无法提供的信息。随后,可以对该信息做进一步处理和分析。并根据最终应用,必要时还可用传感器来制定决策。传感器融合分为两大类 :
● 实时传感器融合——提取并融合传感器数据,并根据得到的信息实时制定决策。
● 离线传感器融合——这种方案是提取并融合传感器数据,但在过后的某个时间制定决策。

就嵌入式视觉系统和传感器融合应用而言,大部分应用适合实时传感器融合。

嵌入式视觉应用

嵌入式视觉应用正在经历迅猛增长,涉及领域广泛,从机器人、高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 到增强现实,不一而足。这些嵌入式视觉应用对最终应用的成功运行有很大帮助。将嵌入式视觉系统提供的信息与来自不同传感器或多个传感器的信息进行融合,有助于更好理解环境,从而提升所选应用的性能。

使用高性能MIPI I3C扩展传感器连接

作者:Sriram Balasubramanian, IP 研发高级经理;Hezi Saar, 产品营销经理,Synopsys公司

摘要
对于诸多应用,如移动电话、汽车、工业控制、以电池为动力的移动设备、互联网等,在传感器连接方面采用了I2C串行通信协议,原因在于其简单的两线接口体系结构。虽然也存在其他传感器接口,如串行外围接口(SPI)以及通用异步收发器(UART),但I2C的使用更为常见,原因在于其实施简单,引线数低。

然而,随着采用的传感器变多,在很多情形下,一台装置中有可能含有12个或更多的传感器,系统集成变得更加困难,这是因为不间断工作组件的低功耗和高性能要求。路由选择变得日渐困难,必须要支持一些可穿戴应用要求的最大数据率。标准I2C接口采用2线结构,可创建多种应用,这类应用需要额外的边带信号,来满足高优先级中断需求,这类信号为非标准性的且与具体实施相关。在图1中,给出了一个I2C体系结构示例。

在导航过程中,传感器的信息至关重要,这些传感器可以是激光雷达、摄像机、声纳、红外线、碰撞开关,但是归根结底,导航功能包要求机器人必须发布sensor_msgs/LaserScan或sensor_msgs/PointCloud格式的传感器信息,本篇将详细介绍如何使用代码发布所需要的消息。

1、ROS的消息头信息
无论是 sensor_msgs/LaserScan,还是sensor_msgs/PointCloud ,都和ROS中tf帧信息等时间相关的消息一样,带标准格式的头信息。
#Standard metadata for higher-level flow data types
#sequence ID: consecutively increasing ID
uint32 seq

#Two-integer timestamp that is expressed as:
# * stamp.secs: seconds (stamp_secs) since epoch
# * stamp.nsecs: nanoseconds since stamp_secs
# time-handling sugar is provided by the client library
time stamp

来自X-fest San Jose展览大会的Zynq SoC和传感器融合演示例程

作者:Steve Leibson, 赛灵思战略营销与业务规划总监

上周在San Jose举办的为期一天的Avnet X-fest展览大会上,全球技术市场工程师Dan Rozwood展示了一个他完成了基于Zynq的传感器融合演示例程。这个演示例程的灵感来自于遥感分类技术,这项技术应用于工业塑料挤出机上。这个演示例程可以将至少9种类型的传感器传送来的数据进行融合:

FPGA在智能压力传感器系统中的应用设计

引 言

传统气体压力测量仪器的传感器部分与数据采集系统是分离的,抗干扰的能力较差,并且通常被测对象的压力变化较快。因此不仅要求系统具有较快的数据吞吐速率,而且要能够适应复杂多变的工业环境,具有较好抗干扰性能、自我检测和数据传输的功能。

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