传感器融合在智能手机和可穿戴设备上的创新应用
更智能的算法旨在更有效地处理“传感器迷宫”，同时帮助创建新的应用平台和用户体验。
传感器融合能够通过多个传感器的组合进行数据分析，目前正在智能手机、可穿戴设备和物联网设备等移动设计得到迅速应用。传感器融合平台也在为新兴类别（如AR和VR）注入新的活力。
对于初学者来说，了解传感器融合和传感器集线器之间的区别是很重要的。传感器融合从所有传感器获取数据，并使用软件算法交叉引用多个信息源，以创建一致的图像。例如，它结合了来自加速度计和陀螺仪的数据，从而为健身跟踪可穿戴设备提供运动环境。
另一方面，传感器集线器利用传感器融合提供的信息，并将其转化为有意义的上下文。它通常是一个微控制器（mcu）或微处理器（mpu），执行一个特殊的任务，比如计算计步器中的步数。
传感器融合技术，连同传感器集线器，在过去几年中改变了智能手机、平板电脑、可穿戴设备、游戏和物联网设计。这使得它成为优化传感器架构的基本组成部分，努力为移动用户创造新的体验。
这一切都是从智能手机开始整理传感器的数据开始的，比如加速度计和陀螺仪，用于iPhone后时代的室内导航和活动监控应用程序。此后，传感器融合一直试图在多个移动平台上协调不同的传感器组合，从而创造新的用户体验。
智能手机及可穿戴设备
几乎所有的高端安卓手机现在都将传感器融合作为加速度计、陀螺仪和其他传感器的连接中枢。首先，当在一个信号不可用或非常差的建筑物内，智能手机制造商正试图改善GPS定位跟踪和传感。
在这里，传感器融合可以通过整理来自加速度计、陀螺仪和其他传感器的数据，帮助跟踪设备的准确位置。例如，集成气压传感器可以增强智能手机的功能，包括天气预报、高度感应和其他以位置为中心的功能。
因此，毫不奇怪大多数新的智能手机设计都配备了多个传感器，以获得准确的室内定位结果。
在移动领域，传感器融合技术的下一个前沿是可穿戴设备的发展领域。在这里，传感器融合正在成为跨越健身、保健和生活方式市场的可穿戴设备的关键技术。
以高通公司的Snapdragon为例，这款2500芯片是专门为儿童智能手表设计的。它采用传感器融合技术来提供位置跟踪，而不是依靠一个独立的GPS设备。该芯片具有内置传感器集线器和预先集成的传感器算法，并允许可穿戴设备制造商实施额外的传感器。
功耗是紧凑型可穿戴设计中的一个关键问题，它继续推动着节能算法的发展。然而，与此同时，传感器融合算法在促进为主动运动、临床试验和AR以及VR小工具服务的可穿戴设备实现前所未有的精度和准确性方面发挥着至关重要的作用。
传感器融合将继续扩大其应用
传感器几乎无处不在，这使得传感器融合成为移动设计方案中的一个重要组成部分。因此，传感器融合技术将随着智能手机、可穿戴设备和其他移动平台上的新应用而不断发展。
传感器融合在智能手机和其他移动设计领域已经有十多年的历史了，但事实证明，传感器融合仍然可以发挥更大的作用。例如，传感器融合技术在改善传感器返回的经常有噪声和不准确的数据方面具有根本作用。这在语音激活平台加入传感器潮流时尤其有利，这大大缩短了处理时间。此外，还有支持蓝牙的可听话和可穿戴设备，为Alexa语音服务增加了端到端的支持。
在一些始终开启和始终收听语音应用中，传感器融合还将在防止电池耗尽和确保触发词效率方面发挥关键作用。与此同时，新的基于位置的服务和基于运动的游戏环境将继续推动传感器融合技术进入新的创新时代。
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