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物联网将进一步推动了传感器创新

发布时间:2014/12/15 13:31:28 | 阅读次数:1179

关键字:物联网,传感器,创新,易科士

摘 要:传感器无处不在;您的汽车和电话里到处都是。之所以出现这种增长,有三个关键原因—传感器的尺寸越来越小,价格低廉,功耗也越来越低。一个很好的例子是mems加速度计,它最先被广泛应用在车辆的气囊中。这些器件的成本很快从数百美元降到几十美元。成本降低之后,它们几乎可以用在所有其他类型的物体上。现在,这些器件得以应用于数十亿台智能电话中,价格也降到一美元。传感器越来越小,价格越来越低,随之进入了更多的市场领域。在这一过程中,传感器在传统器件中增加了智能化,改变了世界。

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       传感器无处不在;您的汽车和电话里到处都是。之所以出现这种增长,有三个关键原因—传感器的尺寸越来越小,价格低廉,功耗也越来越低。一个很好的例子是mems加速度计,它最先被广泛应用在车辆的气囊中。这些器件的成本很快从数百美元降到几十美元。成本降低之后,它们几乎可以用在所有其他类型的物体上。现在,这些器件得以应用于数十亿台智能电话中,价格也降到一美元。传感器越来越小,价格越来越低,随之进入了更多的市场领域。在这一过程中,传感器在传统器件中增加了智能化,改变了世界。
       一些常用的传感器测量温度、压力、振动、液流和加速度。此外,摄像机和麦克风也很常见。现在,新出的电话还有陀螺仪和磁场计。现在的单芯片捕鱼游戏大全的解决方案含有三个加速度计、三个陀螺仪和三个磁场计。我们会看到目前的传感器在精度和灵敏度上会不断改进,而且还能够探测其他形式的能量和物质。
       无线通信随着传感器的快速发展,设计人员越来越多地选择通过无线网络将其链接起来。但是不同的传感器有不同的需求,不同的无线标准也有不同的特性。您的应用适合采用哪种无线标准?
       无线有很多种标准,例如,gprs、gsm、cdma、zigbee、bluetooth、wifi、全球定位系统 (gps)、近期通信 (nfc),以及射频识别(rfid) 等。每一种无线标准都有其优缺点,因此,根据您的具体应用,建议使用不同的技术以满足您的需求。
       当您通过无线网络集成一组传感器并使其协调工作时,就需要建立数据采集子系统。数据采集是对连续真实的信息进行采样,产生软件能够处理的数据。可以把采集到的数据在设备上显示、分析并存储。pc、电话或者其他可穿戴式设备都可以用于对来自传感器的真实信息进行数据采集。数据采集系统的组件包括相应的传感器、滤波器、信号调理、数据采集器件,以及应用软件。最终的数据分析应与输入数据一致,因此,由采集功能负责提供高质量数据。需要进行仔细的设计才能获得有意义的数据。
       目前的难点让我们了解一下目前的难点和限制。传感器的应用受限于哪里?对于大量的 iot 设备,电池可能是主要的限制。电池的发展比较慢,当我们尝试使其工作时间更长,或者体积更小时,一直会面临比较大的限制。之所以出现进展缓慢这一问题,原因是电池供电和容量是无线传输距离最关键的限制。例如,蓝牙和 wifi 的传输距离不远。蓝牙相对功耗较低。蜂窝技术能够传输几英里,但是功耗很高。
       一种工作方式是突发传输,只把功耗很高的长距离发射器打开几秒钟,发送数据,然后关掉它。但是,这对于接收器而言却带来了问题,它只有打开时才监听信息:如果一个设备时断时续的发送,另一个也是时断时续的监听,那么,它们可能建立不了通信。wifi 和蜂窝等协议要求一直或者几乎连续的连接,因此,很难降低电池功耗。
       这些限制导致一些有趣的设计综合考虑。现在能够以很低的成本而且也很容易使用 gps 定位芯片,确定设备的位置。但即使是 gps,它也只是一个接收器,功耗也比较大。比较而言,加速度计的功耗非常低。通常您可以使用加速度计来替代 gps 模块,从而降低功耗。数据虽然不同,但是加速度计上更智能的软件一般能够获得很好的位置信息。
       除了功耗限制,iot 设计人员还要注意传感器的其他特性。传感器本身在精度和线性度上就有限制。成本极低的传感器虽然非常酷,但是在线性度、失调和漂移等方面精度要比价格昂贵的传感器差一些。可以通过校准来大幅度降低这类误差。工厂校对的成本很高,但是也不容易克服漂移带来的问题。要在使用过程中校准,应知道什么时候应该进行校准。
       例如,当加速度计静止时,可以通过存储其读数,消除低成本加速度计的失调误差。然而,加速度计本身无法识别是静止还是在一直缓慢的加速。这就会导致不正确的校准。软件能够消除很多这类限制,但是需要很好的电子硬件来采集数据。
       安全连接 iot 器件的安全问题可能会很难解决,原因在于人们一般不愿意有计划的应对这些不常出现的事件,也不会对此而额外付出,即使他们知道这些事件的影响会很大。但实际上,我们会不得不针对这些极端但是很少出现的事件开发新的风险管理策略,例如,大风暴 (sandy 飓风),太阳耀斑导致的电子干扰,以及网站被黑等。
       再比如,我们的电子和电气基础设施从未在极端太阳耀斑活动时进行测试,这类活动也只在 100 年前发生过。要是发生在今天,我们已经非常依赖电力,其破坏程度会非常大。有了 iot 后,这种依赖程度就更大了。我们应该考虑电网停电后对连接了 iot 的系统的影响。
       当然,我们也不一定非要应对一百年才发生一次的事件。人们一般只有在受到黑客攻击时才吃惊的发现自己对此缺乏准备。由于这类攻击,导致了每年有上千万的个人数据被盗。越来越多的数据被电子化后—不仅仅是您的身份,而且还有您的家庭安全系统以及您个人的行踪等,都有可能受到威胁。窃贼会远程监视您家庭的信息,知道您在哪里,从而知道什么时候破门而入。安全问题在 iot 上尤为重要。但是,传感器也应对此负责吗?
       数据格式难题传感器的另一限制是每个传感器都有自己的数据速率、精度和信号处理需求。在iot上有没有一种统一的方法来处理这些问题?例如,一般是一秒甚至更长的时间采集一次温度值。取决于具体应用,加速度计可能需要每秒钟采样数千次。如果一个设备要同时对此进行监测,那么数据包内容会随着时间而发生很大的变化。这并不难处理,但是并没有统一的标准,因此,获得来自很多源的数据后,很难理解源的含义。
       应该以原始二进制的方式来发送数据,减少在传感器上的处理需求,或者应将其转换成工程单位?除非您知道怎样将数据转换成工程单位,使其成为简单的统一标准,否则,二进制毫无意义。如果数据被转换成工程单位,哪种单位是标准?温度可以是摄氏度或者华氏度。压力有很多单位,会让人发疯:帕斯卡、大气压、psi、水的深度,水银汞柱,等等。因此,应该对单位进行标准化,或者在消息中进行设定。
       此外,某些传感器的信号处理也非常复杂。把热偶读数转换成摄氏度需要进行冷接点补偿、放大和线性化处理。在软件中进行线性化,以获得最佳精度。这就需要大规模表格或者高阶多项式计算,对于存储器有限的微型低功耗器件就是很大的负担。今后几年数字处理的不断发展会减轻这种负担。
       我希望全世界有一种数据交换标准,能够灵活的处理家庭、工业、医疗以及其他应用,传感器节点不会受累于此。您会看到为什么这并不是小事。
       我们应该克服这些难题,让 iot 未来更辉煌?iot 之所以可行是因为传感器在不断改进,进一步推动了传感器创新。我们今后还会遇到很大的难题。我希望我们能够解决大部分难题。
walt maclay 简介walt maclay 先生是 voler systems 的创始人兼总裁,致力于及时并且在预算内交付高质量电子产品。voler 系统公司为医疗、工业、航空航天和仪表应用领域提供新设备的集成设计、开发和风险评估。walt maclay 是硅谷技术咨询协会的领域专家。他是产品实现 npi 计划的顾问。他还曾是专业和技术咨询协会 (patca)的总裁。他优异的领导才能在很多跨文化团队中得以体现,带领这些团队成功交付了高质量电子器件。maclay 先生获得了锡拉丘兹大学的电子工程学位。voler 的客户既有处于起步阶段的创始公司,也有大公司,他们都对我们的质量和服务非常满意。其客户包括应用生物系统公司 (applied biosystems)、应用材料公司 (applied materials)、bae 系统公司、波音、intel、jds uniphase、洛克希德马丁、maxon lift、merck、nasa ames、诺斯罗普?格鲁门公司 (northrop grumman)、轨道科学 (orbital sciences)、先锋音响 (pioneer speakers)、普吉特湾海军造船厂 (puget sound naval shipyard)、辐射医疗公司 (radiant medical)、雨鸟 (rain bird)、旧金山 muni、sandia实验室、西门子、频谱物理 (spectra physics)、斯坦福大学、帝国制药 (teikoku pharma)、thoratec、泰科阀门 (tyco valves)、美国垦务局 (us bureau of reclamation),以及戴维斯的加州大学等。(来源:电子工程在线)
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