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使传感器融合工作：多通道ADCs、MCUs及更多 1 min Guide Books 像虚拟现实和增强现实这样的应用需要一系列传感器，这些传感器的数据通过传感器融合技术链接在一起。 复杂系统大量使用数据，尤其是在今天的嵌入式和云计算能力下。如果你的新产品需要使用大量传感器的输入数据来提供预期的功能怎么办？这就是传感器融合的核心理念。这个概念通常在讨论汽车电子时被提及，因为现代汽车整合了多个传感器的数据，但其他产品也可以使用相同的概念来提供一系列所需的功能。如果你的下一个系统将使用传感器融合来整合多个来源的数据，这里有一些你需要创建一个工作系统的组件。 什么是传感器融合？ 正如其名称所暗示的，传感器融合是收集并将大量传感器的数据输入到处理器中，然后用于一系列应用的过程。一些需要传感器融合的终端应用包括自动驾驶车辆、机器人、控制系统、工业自动化、人工智能、增强现实等等。即使是高级医疗监测器、智能家电和智能家居系统等产品也将越来越多地使用传感器融合。 那么，传感器融合与读取和处理传感器数据的其他事情有何不同呢？这完全是一个规模问题以及数据如何被使用的问题。你的典型数据采集系统可能只使用少量传感器来执行不同的任务，而且不同的传感器输入可能不总是一起使用来做出半自主决策。传感器融合既是一个嵌入式编程概念，也是一个硬件概念，即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。 如果这听起来有点像机器学习或人工智能，那么这并不离谱。AI/ML模型可以构建以适应不同的数据结构以及来自单一推断任务的一系列来源的数据。它们基本上是数据类型和数据结构不可知的，就像其他具有多个数据流且不使用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。注意，ADC阶段可能集成到嵌入式处理器中。如果你愿意，处理甚至可以在外部设备或云上进行。 对于设计师来说，主要问题变成了：我如何“融合”并处理来自传感器的多个数据流？这既是一个软件工程问题，也是一个硬件设计问题。我们在这里不讨论算法方面，因为这仍然是计算机科学家和软件工程师之间积极发展的领域。在硬件方面，有一系列广泛的组件需要用于启用数据收集和处理作为传感器融合的一部分。 传感器融合系统的组件 您需要的传感器融合组件的确切集合部分取决于应用领域： 像可穿戴设备这样的小型设备可能需要更小的组件以保持外壳尺寸小。考虑集成组件或较小的SMD组件。 像自动驾驶汽车这样的高度特定系统对形状因素的限制较少。芯片制造商可能会开始发布专门的组件以帮助在新型汽车中进行传感器融合。 具有非特定或模块化形状因素的其他系统给设计师选择组件的自由，并且SoC可能不会为这些系统中的使用而开发。 传感器融合始于采集模拟数据，然后将其输入到嵌入式处理器中。 多通道ADC 选择多通道ADC进行传感器融合是将多个信号输入整合到单一封装中的便捷方式。用于传感器融合的多通道ADC通常不需要非常高的采样率；具有~兆样本每秒速率的delta-sigma ADC将提供 准确的信号采集到超声波范围，这包括了广泛的模拟传感器。 德州仪器的LMP92018多通道ADC包括8个同时输入与串行输出。它还包括用于与其他模拟组件接口的4通道DAC。[来源： LMP92018数据手册 阅读文章