工業(yè)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化,，無(wú)論是在制造、農(nóng)業(yè),、物流,、能源、汽車(chē),、或無(wú)人駕駛飛行器等領(lǐng)域,，都能在資源效率、設(shè)備精度,、及安全性方面,，取得相當(dāng)大的改善。 而實(shí)現(xiàn)這些改善的關(guān)鍵推動(dòng)因素之一,，是要找到適當(dāng)?shù)母袦y(cè)技術(shù),，來(lái)增強(qiáng)對(duì)于設(shè)備狀況的情境知識(shí)(Contextual Knowledge)。 設(shè)備的位置或定位信息,，對(duì)于精確計(jì)算而言是重要的輸入,，而精確的慣性傳感器便可實(shí)質(zhì)地定位出位置或維持準(zhǔn)確的姿態(tài)。

　　在以移動(dòng)性為考慮的應(yīng)用中,，位置和情境傳感器信息的耦合處理，具有重要的實(shí)質(zhì)價(jià)值,。 在許多情況下,，如果能判定復(fù)雜或惡劣的操作環(huán)境中的姿態(tài)，會(huì)具有特別的關(guān)鍵價(jià)值,。 這類(lèi)移動(dòng)式物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)在提高效率增益的發(fā)展過(guò)程中會(huì)有許多挑戰(zhàn),，而高性能的慣性傳感器可在這點(diǎn)上提供很大的幫助。

　　實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化 工業(yè)傳感器扮要角

　　隨著機(jī)械設(shè)備從簡(jiǎn)單的被動(dòng)測(cè)量,，演變到內(nèi)建嵌入式控制功能,，乃至于現(xiàn)在完全自主無(wú)人化的操作,，傳感器正在發(fā)揮著一股推進(jìn)的力量。 無(wú)論是支持脫機(jī)分析的簡(jiǎn)單測(cè)量,、或是過(guò)程控制,，在過(guò)去很多這類(lèi)的傳感器都是以相當(dāng)獨(dú)立的分式在動(dòng)作。 對(duì)于獲取實(shí)時(shí)性?xún)?yōu)勢(shì)的期待,、以及越來(lái)越多的感測(cè)類(lèi)型及高效處理的出現(xiàn),，讓傳感器融合(Sensor Fusion)有重要的進(jìn)展，以便能良好地判定跨越于多種應(yīng)用及環(huán)境狀況的情境,。 最后,，在涉及到多個(gè)平臺(tái)互動(dòng)且需要知道先前系統(tǒng)狀態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)中，鏈接性的進(jìn)展也正推進(jìn)越來(lái)越高智能性的傳感器系統(tǒng),。

　　這些智能型且可存取的傳感器系統(tǒng),，正在徹底改變?cè)究赡軐⑦M(jìn)入成熟階段的產(chǎn)業(yè)，讓農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苻r(nóng)業(yè),，讓基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑A(chǔ)設(shè)施,，并讓城市變?yōu)橹悄艹鞘小?由于傳感器被部署在這些環(huán)境中，以收集相關(guān)的情境信息,，讓數(shù)據(jù)庫(kù)管理及通訊出現(xiàn)新的復(fù)雜性,，所需要的復(fù)雜感測(cè)融合不僅要跨傳感器，還需跨平臺(tái)與跨時(shí)間,，例如：針對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施狀況的時(shí)變?cè)贫朔治?、去年的農(nóng)作物產(chǎn)量、或是交通狀況及模式等,，如圖1所示,。

　　在某些移動(dòng)性為重要考慮的場(chǎng)合中，對(duì)這類(lèi)情境傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行地理定位是必要的,。 事實(shí)上,，只有極少的物聯(lián)網(wǎng)可被視為靜態(tài)的。 移動(dòng)性會(huì)讓工廠,、現(xiàn)場(chǎng),、和醫(yī)院中的設(shè)備更為有用，而在地理靜態(tài)性質(zhì)的設(shè)備上的光學(xué)傳感器,，由于需要操控駕駛和指向,，也仍然可能會(huì)是局部移動(dòng)性。 這種移動(dòng)式物聯(lián)網(wǎng)(表2)融合了情境和位置信息,，本質(zhì)上會(huì)放大信息的有用性和效率增益,。 舉例來(lái)說(shuō)，為了分析改善產(chǎn)量的機(jī)會(huì),，如果我們能夠知道每個(gè)被種植的種子的溫度,、濕度,、和精確位置，相對(duì)于只是簡(jiǎn)單地知道被隨機(jī)種植種子的農(nóng)場(chǎng)溫度和土壤條件,，其差異會(huì)有多大,。

　　回授機(jī)制大靠山 慣性傳感器助設(shè)備穩(wěn)定

　　慣性傳感器在大多數(shù)智能機(jī)器設(shè)備中，提供了兩個(gè)主要功能：分別為設(shè)備穩(wěn)定和指向,，或?qū)Ш郊爸敢?，如圖2所示(一單獨(dú)且重要的用途是用于振動(dòng)分析和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，這是單獨(dú)涵蓋的),。 雖然GPS由于其無(wú)處不在的特點(diǎn),，可以被視為是大多數(shù)系統(tǒng)導(dǎo)航輔助的首選，但在某些情況下,，對(duì)于GPS的依賴(lài)會(huì)存在著不小的隱憂(yōu),，這主要是由于其潛在的擁塞問(wèn)題。 在GPS擁塞期間轉(zhuǎn)換到慣性感測(cè)會(huì)有其效果,，但前提是此慣性感測(cè)的質(zhì)量,，能夠在這段期間內(nèi)提供足夠的精度。 對(duì)于穩(wěn)定化或伺服回路而言,，回授機(jī)制可以借重慣性傳感器,，以維持如天線(xiàn)、起重機(jī)平臺(tái),、工程推土車(chē),、耕作工具、或UAV上的照相機(jī)的可靠指向角度,。 在所有這些例子中,，其用途已超出了提供有用的特性(例如，在移動(dòng)電話(huà)中的手勢(shì)控制),，因而得以在令人難以想象的困難環(huán)境中,，提供關(guān)鍵的精度或安全機(jī)制(參見(jiàn)表3)。

　　校準(zhǔn)/補(bǔ)償受重視 傳感器質(zhì)量影響甚大

　　這也許是一個(gè)神話(huà),，也許只是夢(mèng)想,，即傳感器融合算法可用于將良好的性能，帶入到原本可能邊緣化的傳感器技術(shù)中,。 傳感器融合可被應(yīng)用在一些校正上,，例如使用一溫度傳感器來(lái)校正另一個(gè)傳感器的溫度漂移，或是利用一加速度(g)傳感器來(lái)校正陀螺儀上的重力效應(yīng)(Gravitational Effect）,。 但即使是這樣的應(yīng)用例,，實(shí)際上也只是將原先的傳感器,，校準(zhǔn)到對(duì)應(yīng)于該環(huán)境中,。 它不會(huì)提高其既有能力以維持校準(zhǔn)點(diǎn)之間的性能,，而只是對(duì)其進(jìn)行插值處理。 質(zhì)量不佳的傳感器由于漂移快,，在沒(méi)有廣泛或昂貴校準(zhǔn)點(diǎn)的情況下,，準(zhǔn)確度會(huì)快速下降。

　　然而,，為了從感測(cè)組件中取得最高可能的性能,，即使是高質(zhì)量的傳感器，通常還是會(huì)被期望要有一些程度的校準(zhǔn),。 要達(dá)到此期望的最具成本效益作法,，取決于傳感器的復(fù)雜細(xì)節(jié)，以及對(duì)于運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)的深入了解(圖3),，再加上對(duì)于相當(dāng)獨(dú)特的測(cè)試設(shè)備的存取,。 為此，校準(zhǔn)和補(bǔ)償步驟越來(lái)越普遍被傳感器制造商視為必要的嵌入項(xiàng)目,。

　　將基本感測(cè)輸出轉(zhuǎn)換為有用的應(yīng)用等級(jí)信息,，其過(guò)程中的第二個(gè)重要步驟，是受狀態(tài)驅(qū)動(dòng)傳感器的切換,。 這需要對(duì)于應(yīng)用變化的廣泛知識(shí),，以及傳感器的能力，以便能最佳地判定在任何時(shí)間點(diǎn)上所適合的傳感器,。

　　圖4所示是傳感器融合在工業(yè)應(yīng)用中扮演角色的概念性例子,。 在此，已經(jīng)先針對(duì)該精確驅(qū)動(dòng)的工業(yè)應(yīng)用,，仔細(xì)地挑選了能符合預(yù)期需要的傳感器,，也就是能在可能出現(xiàn)GPS阻塞、具有潛在干擾磁場(chǎng)以及其他環(huán)境影響中執(zhí)行精確感測(cè)操作的工業(yè)等級(jí)傳感器,。

　　因此,，此例中除了在最大程度上是依靠慣性傳感器，還選擇了其他的輔助感測(cè)來(lái)對(duì)應(yīng)特定的環(huán)境挑戰(zhàn),，及協(xié)助校正任何長(zhǎng)期性的慣性漂移,。 雖然理想上最好是能讓選擇到的傳感器在所有的條件下都可實(shí)現(xiàn)精確追蹤，但這在現(xiàn)實(shí)上是不可能的,。 因此,，情境規(guī)畫(huà)中還是會(huì)存在小程度的不確定性。 此外,，有各種算法的存在,，可用于重要的傳感器校準(zhǔn)，以及管理由應(yīng)用狀態(tài)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜傳感器與傳感器間切換。 總結(jié)來(lái)說(shuō),，終端應(yīng)用將決定所需的精密程度,，而所選擇的傳感器的質(zhì)量將決定這是否可實(shí)現(xiàn)。

　　表4比較了兩種情況,，并說(shuō)明了傳感器挑選的重要性,，不僅是影響設(shè)計(jì)過(guò)程，同時(shí)也影響設(shè)備的精確度,。 如果僅使用于有限的應(yīng)用場(chǎng)合,，且該應(yīng)用能容忍誤差，則低精確度傳感器實(shí)際上可能是適合的,。 也就是說(shuō),，如果未涉及到安全或生命問(wèn)題，則這類(lèi)傳感器較不精確的準(zhǔn)確性已經(jīng)夠用,。

　　不同消費(fèi)傳感器 工業(yè)傳感器準(zhǔn)度關(guān)卡更高

　　雖然大多數(shù)消費(fèi)等級(jí)的傳感器具有低噪聲,，且在良好條件下能表現(xiàn)正常，但它們并不適用于可能處于動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的機(jī)器設(shè)備,。 這里所說(shuō)的運(yùn)動(dòng)包括了振動(dòng),，其在低性能慣性測(cè)量單元中，會(huì)無(wú)法與我們實(shí)際上想得到的簡(jiǎn)單線(xiàn)性加速度或傾斜測(cè)量分離出來(lái),。 為了要在工業(yè)環(huán)境中工作時(shí)實(shí)現(xiàn)優(yōu)于1度的準(zhǔn)確度,，我們的選擇應(yīng)集中于，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于抑制由振動(dòng)或溫度影響引起的誤差漂移的傳感器,。 這樣的高精確度傳感器才能夠支持更大范圍的預(yù)期應(yīng)用狀態(tài),，以及更長(zhǎng)的使用時(shí)間。

　　高性能設(shè)計(jì)不一定必須與成本,、尺寸,、和電力的效率互相沖突。 然而,，以成本降低為主要目標(biāo)的MEMS結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),，通常確實(shí)會(huì)犧牲性能，而且有時(shí)是相當(dāng)顯著的,。 一些用于降低成本的簡(jiǎn)單選擇,，如采用較小硅重量和塑料封形的消費(fèi)等級(jí)封裝，對(duì)MEMS性能會(huì)有很大的傷害,。

　　要想從MEMS組件獲取準(zhǔn)確而穩(wěn)定的信息如圖5所示,，須要維持良好的噪聲比，而這就必須從組件封裝一路到系統(tǒng)等級(jí)外殼的選擇上,，透過(guò)硅面積和厚度的控制,，以及將施加到硅的應(yīng)力最小化來(lái)達(dá)到,。 在開(kāi)始定義傳感器時(shí)，就考慮到終端使用上的性能要求,，便能優(yōu)化硅,、整合、封裝,、以及測(cè)試和校準(zhǔn)方法，即使在復(fù)雜環(huán)境下也能維持本機(jī)性能,，并使成本最小化,。

　　表5所示，為與手機(jī)上常見(jiàn)的典型消費(fèi)者傳感器相比,，中階工業(yè)感測(cè)組件所具有的性能(請(qǐng)注意,，還有更高階的工業(yè)感測(cè)組件，其性能要比所此處所示的更好上一個(gè)數(shù)量級(jí)),。 大多數(shù)低階消費(fèi)等級(jí)組件并不提供諸如線(xiàn)性加速效應(yīng),、振動(dòng)矯正、角隨機(jī)游動(dòng)等參數(shù)的規(guī)格,，而這些參數(shù)實(shí)際上可能會(huì)是工業(yè)應(yīng)用中最大的誤差源,。

　　這類(lèi)工業(yè)傳感器是被設(shè)計(jì)用于可能會(huì)出現(xiàn)相當(dāng)快速或極端運(yùn)動(dòng)(2000。 /秒,，40g)的情境中,，而在這種情境下，高帶寬的傳感器輸出對(duì)于最佳訊號(hào)辨別的實(shí)現(xiàn),，也是相當(dāng)關(guān)鍵的,。 在操作期間，偏位的漂移越小越佳(運(yùn)行穩(wěn)定性),，以避免為了達(dá)到正確的性能,，而需要更大規(guī)模互補(bǔ)傳感器,。

　　在某些情況下,，對(duì)于那些不能容許后端系統(tǒng)濾波校正所需時(shí)間的應(yīng)用，啟動(dòng)漂移的最小化(重復(fù)性)就極為重要,。 低噪聲加速度計(jì)與陀螺儀的配合使用,，能有助于任何g關(guān)聯(lián)漂移的分離和校正。

　　陀螺儀傳感器實(shí)際上是被設(shè)計(jì)為,，可直接消除任何g事件,，包括振動(dòng)、沖擊,、加速度,、重力，對(duì)組件偏移所造成的影響，因而能在線(xiàn)性g上提供實(shí)質(zhì)的優(yōu)點(diǎn),。 此外,，其溫度漂移和對(duì)準(zhǔn)都已經(jīng)透過(guò)校準(zhǔn)而被修正。 如果沒(méi)有對(duì)準(zhǔn)修正,，則一個(gè)典型的多軸MEMS組件即使被整合到單個(gè)硅結(jié)構(gòu)中,，都還是可能未能對(duì)準(zhǔn)到誤差主要來(lái)源的點(diǎn)上。

　　近年來(lái),，雖然噪聲已逐漸不再是傳感器等級(jí)的顯著分類(lèi)因素,，但諸如線(xiàn)性g效應(yīng)和對(duì)準(zhǔn)這類(lèi)改善(透過(guò)硅設(shè)計(jì)或組件專(zhuān)屬校準(zhǔn))成本最高的參數(shù)，已成為簡(jiǎn)單或相對(duì)靜態(tài)運(yùn)動(dòng)判定之外的各種應(yīng)用的噪聲額外來(lái)源,。

　　表6中的一使用例,，比較了一實(shí)際的工業(yè)等級(jí)MEMS IMU與一消費(fèi)等級(jí)IMU，此兩者都有相當(dāng)良好的噪聲性能,。 然而,，消費(fèi)等級(jí)產(chǎn)品并未針對(duì)振動(dòng)或?qū)?zhǔn)，而設(shè)計(jì)或校準(zhǔn),。 此范例顯示了基于所述的假設(shè),，組件的規(guī)格以及其對(duì)誤差預(yù)測(cè)值的影響。 總誤差是三個(gè)所示誤差源的平方根,，線(xiàn)性g及跨軸(Cross Axis,，Misalignment未對(duì)準(zhǔn))為消費(fèi)等級(jí)設(shè)備產(chǎn)品的主導(dǎo)誤差，而工業(yè)設(shè)備則取得較好的平衡,。 總體而言,，在忽略消費(fèi)產(chǎn)品的額外潛在誤差源條件下，此比較呈現(xiàn)了至少20倍的性能差異,。

　　準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)判定 工業(yè)IMU效率佳

　　大多數(shù)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)應(yīng)用都需要一個(gè)完整的IMU(三軸的線(xiàn)性加速度和角速度運(yùn)動(dòng)),，以適切地判定姿態(tài)。 現(xiàn)今的IMU功能,，有芯片等級(jí)(消費(fèi)等級(jí))的形式,，以及模塊等級(jí)的整合(工業(yè)等級(jí))見(jiàn)圖6中的工業(yè)IMU例。 雖然消費(fèi)等級(jí)的芯片IMU在系統(tǒng)整合方面看似更加先進(jìn),，但如果最終目標(biāo)是要在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中,，準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)判定，則事實(shí)是相反的,。

　　對(duì)于工業(yè)IMU來(lái)說(shuō),，其高性能是開(kāi)箱即用的。 此外,，其在整個(gè)壽命期內(nèi),，能可靠地得到一致的高性能,，且只需要最低程度的系統(tǒng)校正要求。 消費(fèi)等級(jí)IMU雖然看起來(lái)有很高的整合度與完整性,，但事實(shí)上卻須要耗用大量的額外時(shí)間,、整合、和成本(圖7),，才有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)類(lèi)似工業(yè)等級(jí)的性能水平(通常甚至也不可能),，而且還無(wú)法實(shí)現(xiàn)同等可靠的動(dòng)作。

　　位置感知的工業(yè)智能性傳感器,，能為機(jī)器自動(dòng)化帶來(lái)的巨大的效率提升,。 系統(tǒng)等級(jí)的精確度和可靠性主要是由核心傳感器質(zhì)量來(lái)決定，而非系統(tǒng)及其軟件,。 盡管如此，當(dāng)我們使用高質(zhì)量傳感器來(lái)建立系統(tǒng)時(shí),，整體整合,、嵌入式軟件、以及方法的鏈接,，能建構(gòu)出智能型感測(cè)解決方案,，這可大幅提高信息的質(zhì)量和效用，而不需犧牲同等重要的安全性和可靠性,。