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MEMS 傳感器正走向傳感融合
MEMS 在消費(fèi)電子領(lǐng)域遇到的挑戰(zhàn)來自技術(shù)和市場。Yole developpement 認(rèn)為,MEMS在消費(fèi)電子中的技術(shù)挑戰(zhàn)包括傳感器性能/精度、傳感器不可見/小體積設(shè)備,市場挑戰(zhàn)是指傳感器能提供個(gè)人/可定制對象的解決方案,并能為消費(fèi)電子產(chǎn)品帶來可感知的價(jià)值。
以傳感用戶的移動(dòng)位置信息為例,可穿戴設(shè)備需要感知四個(gè)自由度的線性加速度、旋轉(zhuǎn)、重力、電子羅盤、計(jì)步器、活動(dòng)監(jiān)測與終端、運(yùn)動(dòng)探測等信息,涉及 MEMS 加速度計(jì)、MEMS 陀螺儀、MEMS地磁計(jì)以及微控制器和軟件。因此將多種 MEMS 傳感器進(jìn)行功能集成是滿足用戶需求的重要發(fā)展方向
用戶需要全套傳感器解決方案。從數(shù)據(jù)維度看,單品類傳感器從單軸向三軸集成,數(shù)據(jù)采集從一維向多維轉(zhuǎn)變,比如單軸加速度計(jì)向三軸加速度計(jì)演變;從傳感器融合角度看,用戶的單項(xiàng)需求采集需要多種傳感器配合才能實(shí)現(xiàn),比如慣性傳感單元組合傾向于集成加速度計(jì)、陀螺儀、地磁計(jì)等 MEMS 傳感器。
2、傳感融合是傳感器融合為一體的關(guān)鍵技術(shù)
傳感器融合應(yīng)用的趨勢是:從數(shù)據(jù)采集到多維度數(shù)據(jù)整合再演進(jìn)到應(yīng)用場景解讀,從低精度傳感器向高精度傳感器演進(jìn),從離散傳感器向智能傳感器演變。
移動(dòng)設(shè)備中常見的三類傳感器的融合趨勢:慣性類傳感器將加速度計(jì)、陀螺儀、地磁計(jì)集成,形成9 軸慣性測量單元;環(huán)境類傳感器將氣體/微粒傳感器、壓力傳感器、溫/濕度傳感器、麥克風(fēng)集成在一起,組成環(huán)境傳感組合;光學(xué)類傳感器將可見光傳感器、接近光/環(huán)境光、3D 視覺傳感器、多頻譜光傳感器一體化集成,形成光學(xué)傳感組合
多種傳感器融合的關(guān)鍵在于傳感器軟件和算法。每種傳感器所采集的數(shù)據(jù)在傳輸之前需要經(jīng)過校正與優(yōu)化,多種傳感器數(shù)據(jù)融合產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù),需要特定算法和微控制器進(jìn)行處理。優(yōu)化的算法和高效的微控制器能夠產(chǎn)生用戶所需的數(shù)據(jù),減輕中央處理器的計(jì)算壓力,提高傳感數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和效率。
移動(dòng)設(shè)備需要態(tài)勢感知。傳感器融合要求節(jié)點(diǎn)具備智能,智能傳感器需要意識(shí)到用戶的身份、位置、時(shí)間、活動(dòng)。多種傳感器融合是獲取精確數(shù)據(jù)的前提,通過 MCU 對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理能夠最小化通信活動(dòng),占用的總線帶寬最小化,從而獲得更加精確的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)高效的系統(tǒng)。根據(jù) Semico Research 的研究,基于系統(tǒng)的傳感融合將從 2012 年的 4 億增長到 2016 年的 25 億個(gè)。
傳感器集成趨勢:從離散器件向傳感與數(shù)據(jù)處理一體化集成的智能傳感器發(fā)展。MCU或板上系統(tǒng)將 MEMS 傳感器所需的模數(shù)轉(zhuǎn)換接口電路、信號處理電路、數(shù)據(jù)輸出電路集成,系統(tǒng)級封裝(SiP)或片上系統(tǒng)(SoC)再將 MCU 與 MEMS 傳感器一體化集成,形成智能傳感器節(jié)點(diǎn)。
3、傳感器價(jià)值提升正從硬件走向軟硬結(jié)合的系統(tǒng)集成
長期來看,MEMS 傳感器的平均價(jià)格趨于下降。根據(jù) Yole developpement 的研究,MEMS 傳感器在 2000 年至 2007 年之間的平均價(jià)格以-6%的復(fù)合增速下降,其中,由于2007 年智能手機(jī)的快速增長帶動(dòng) MEMS 傳感器規(guī);帕,MEMS 傳感器的平均價(jià)格在2007 年至 2013 年間以-13%的復(fù)合增速下降。
隨著多功能傳感器占比的提升以及傳感器系統(tǒng)集成度的增加,MEMS 傳感器的平均價(jià)格下降趨勢有望減緩。在傳感器融合的背景下,多種傳感器的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過校準(zhǔn)與處理,再通過算法模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀,比如運(yùn)動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)與室內(nèi)導(dǎo)航數(shù)據(jù)結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)傳感器對用戶活動(dòng)狀態(tài)和地理位置的態(tài)勢感知,傳感器的應(yīng)用價(jià)值隨著軟硬協(xié)同化發(fā)展得到提升。

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