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智能手機和可穿戴設備中“情境化”傳感器融合算法開發挑戰

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Brandon Lewis ? 2022-10-25 14:58 ? 次閱讀

眾所周知,智能手機市場有兩個不同的陣營:蘋果和Android。一方面,你有蘋果,它嚴格的開發政策和明確定義的硬件原理圖使開發人員的事情變得非常簡單 - 遵守規則或你出局,但如果你進入,沒有太多的猜測。

另一方面,你有谷歌及其Android生態系統。谷歌在Android平臺上的開發指導方面一直是不確定的,盡管Android繼續獲得市場份額,但溫和地說,這導致了很多“不同”。

對于那些在Android生態系統中工作的人來說,這里的問題是,在沒有硬性規定的情況下,快速開發變得更加困難。可穿戴設備就是一個完美的例子。假設谷歌發布了Android Wear的更新,其中包括設備制造商想要支持的新功能,例如通過最近的棒棒糖5.1更新添加的動作手勢,允許用戶打開和關閉智能手表或通過輕彈手腕來循環屏幕。即使目標設備上已經存在所需的傳感器,啟用這些功能(對于應用程序開發人員和最終最終用戶)的最復雜方面在于創建傳感器融合算法,將這些傳感器的輸出數據轉換為有意義的東西。至少可以說,從頭開始構建這些算法非常耗時,在Google只需點擊一個按鈕即可發布大量更新的世界中,硬件制造商始終落后于八球。

協同處理算法開發挑戰

那么,如何在持續交付和消費者生命周期較短的世界中使硬件跟上速度呢?在加利福尼亞州納帕舉行的MEMS執行大會上,董事會主席George Hsu和PNI傳感器總裁兼首席執行官Becky Oh解釋了他們如何通過發布SENtral-A2超低功耗協處理器朝著答案邁出一步(圖1)。

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SENtral-A2是用于Android棒棒糖/棉花糖傳感器的第二代PNI SENtral傳感器中樞,它不僅包括設備通過谷歌Android兼容性測試套件(CTS)所需的硬件傳感器算法,還提供了額外的可選算法,可用于支持從俯臥撐計數到游泳劃痕識別的應用。在單個1.7 mm^2芯片上實現這一點的原因是依賴于算法上下文框架的架構,以便可以從傳感器輸出中提取特定功能,例如活動,上下文和手勢識別,以開發新應用。以加速度計為例,SENtral-A2能夠從傳感器能夠捕獲的域中提取各種特征,如圖2和圖3所示。

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這種方法的另一個好處是,與任何算法一樣,獲取的數據越多,算法就越精確。因此,隨著信息數據庫的編譯,應用程序能夠演變成更自定義,更優化的迭代,使算法能夠根據輸入特征集和期望結果進行微調。

“今天的背景和活動缺乏大量數據,”許在一次會議上說。“[SENtral-A2]允許隨著時間的推移對數據進行分層和聚合,以創建新的,更好的傳感器。

“必須有一個中間地帶,允許谷歌時尚的‘即時更新’轉化為硬件制造商的開發周期,”Hsu繼續說道。由于谷歌缺乏定義,該地區非常不穩定。一切都會發生變化,所以一切都需要重新定義。

下面提供了 SENTAL-A2 中可用的算法列表。

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審核編輯:郭婷

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