密集传感器的设计

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虚假报警

　　除了考虑设计与实现的成本以外，半自动嵌入控制系统解决多义及模糊状况的能力限制了这些系统的使用范围。对于一个“增强的”系统，如果它发出了过多的虚假警报，或者因为它可能损坏最终系统，从而需要太过的人工干预，那么其价值就会大大降低。2000 年初梅塞德斯汽车公司电控系统可靠性的下降就是一个例证，它表明，如果系统无法分辨多义或模糊的状况，就会对整体系统价值产生负面影响。

　　此时，将更多传感器数据关联起来，就能够使半自动嵌入控制系统安全地作出更复杂的决策，因为它们越来越能作出判断和避免对错误警报的反应。一辆高档汽车的碰撞检测有赖于很多传感器的共同运行，如远距雷达和近距雷达、IR、视频、惯性与超声波传感器，以检测和验证对可能或迫近的碰撞的必要动作。这些传感器中的每一只都提供了有关周围环境的信息，控制系统可以将数据与其它传感器联系起来，填补每种类型传感器的空白点，从而避免意外的结果，例如由于鹅卵石击中汽车保险杠而触发气囊。

　　在汽车中，越来越多的报警子系统用于提供辅助报警，如车距与盲点探测，它们与驾驶员直接互动，提供信息或帮助。这些警报与响应系统也依赖于多个传感器输入的关联，避免发出虚假警报，或对某种状况作出不正确反应。例如，一个车距检测子系统可以将视觉、惯性、车轮位置以及转向柱位置传感器的数据作关联，然后向驾驶员发出警报，避免出现误报。

　　嵌入控制系统中使用更多传感器和处理智能带来了成本与设计复杂性问题，随着供应商们对这些问题的解决，设计者们正将更多复杂的自动控制系统用于较低成本设计，包括中档的消费应用。Microchip 公司首席应用工程师 Priyabrata Sinha 指出，家电正逐步脱离开状态机盒子，并在决策回路中加入了更多的传感器与智能。

　　举例来说，当代洗衣机可以用到三片微控制器来管理系统与用户界面（图 2）。值得指出的是，闪存数量（而不是处理器架构的规模）是双传感器设计与六传感器设计之间最主要的差异。额外的存储器能使系统容纳用于传感器的更多代码，使程序代码能关联多个输入，供更复杂控制算法的使用。




　　瑞萨技术公司高级产品/区段经理 Ritesh Tyagi 说，“快速”响应系统有一个关键的部分，那就是设计者对传感器和处理器的配对与连接方式。一款中等价格的冰箱可能用到多达 8 只微控制器，还有多只相应的局部传感器，为每个冰箱格比如肉菜格提供定制且优化的控制。这些实现类型正冲击着中心式处理与分布式处理的平衡，以提供更高的可靠性，满足紧张的功率预算，并且简化家电的用户互动。

　　不幸的是，使用多种类型传感器数据，并且在控制算法中作关联的方法涉及很多公司敏感的专利问题。但是，有些高级实例仍可能会给你灵感，看自己是否有一些方法来收集传感器信息，并将它们与系统中的其它信息相关联，以做出更好的设计，从而以更低的总成本，更高效地实现新的增值功能。

　　提示
　　* 关联式传感器处理是一种领先并日益成熟的技术。
　　* 随着设计者在传感器中放入更多的处理能力，传感器也在变得智能化。
　　* 各种类型的应用（从高端到低端系统）都正得益于更多组传感器的使用，使它们能够处理更复杂的使用场景。

参考文献
* “DARPA Urban Challenge,” www.darpa.mil/grandchallenge.
* Cravotta, Robert, “Operating alone,” EDN, Dec 5, 2005, pg 49, www.edn.com/article/CA6288032.
* “Tartan Racing: A Multi-Modal Approach to the DARPA Urban Challenge,” April 13, 2007, www.darpa.mil/grandchallenge/TechPapers/Tartan_Racing.pdf
* Cravotta, Robert, “Rummage through a Roomba,” EDN, March 15, 2007, pg 32, www.edn.com/article/CA6421379.
* Cravotta, Robert, “Making vehicles safer by making them smarter,” EDN, June 8, 2006, pg 49, www.edn.com/ article/CA6339246.
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超级计算

　　传感器融合的含义是将感测数据或从感测输入获得的数据组合起来，从而得到在某种意义上更加准确、更加复杂或更可信赖的信息，它们好于这些信号源独立使用的情况。在某种情况下，数据可能来自于单一类型的传感器，它采集了有关某种主题的数量庞大的相似数据，如一次 CT（计算机断层）扫描、一次 MRI（核磁共振成像）扫描、金融营销图表、药品与遗传匹配，甚至用于发现地下油田的从脉冲信号中获得的地震数据。这些场景中存在着如此多的数据，一个人不可能完全搞懂，只能用一台计算机将其预先处理成为一种易管理和可用的格式。由于相关的数据量是如此庞大，因此要在一个合理的时间内产生有用的信息，就需要各种含多个处理器的超级计算机架构。　放射线专家受益于 CAD（计算机辅助检测）技术，该技术采用超级计算和大量数据的关联，相当于提供了第二对眼睛，帮助他们解读医疗影像。CAD 软件并非替代影像技术，而是在解读医疗影像时，通过密集的计算处理提供虚拟的辅助。这类 CAD 系统的问题之一是数据关联的质量，以及达到这种质量等级所花费的时间。当 CAD 软件辨别医疗影像中的特征时，它采用一种减少假阴性指示的方法，使特征获得放射线专家的注意。医学界在用 Hologic 的 ImageChecker 系统等设备作 CT、乳腺摄片和肺结核检查时，大规模地使用了 CAD。

　　用户从这些超级计算应用系统中获得的经验为他们了提供必要的洞察能力，使未来嵌入控制系统能够在实时情况下完成更加复杂的检测与决策工作。随着微处理器与传感器价格的不断下滑，自动系统与半自动系统都可以包含更多的智能，根据对自身内部状况以及当时外部环境的更好了解，作出更优化的决策。为一个设计增加传感器，并将所有这些传感器的数据作智能关联处理，这些都会带来更多的设计时间成本与复杂性，但各个设计团队仍在日益接受这种成本，因为权衡的结果可以是一个差异化的系统，它能更有效地提供更多功能，而价格则与前代设计不相上下。

　　嵌入设计中使用传感器并不新鲜。不同的是设计中正在集成越来越多的传感器和处理器，从高端的自动化系统，到批量生产的消费产品。随着传感器与处理器的不断降价，替代机械控制结构的门槛也在持续变化。如何对处理作分割，实现相同系统中多个传感器的关联，这一任务远超出了机械替代的范畴，以至于供应商经常会把自己的方案看作专有的信息，因为传感器与处理算法正确组合的选择可以实现更低的物料成本、更高的能效，以及更佳的系统性能。

　　DARPA（美国国防高级研究项目署）城市挑战赛以及无人车辆挑战赛都强有力地证明，装有大量传感器的全自动车辆可以在各自的环境内实现探测、解析、预测、交互和移动（参考文献 1）。挑战赛表明，自动车辆仅仅依靠各种板载传感器与定位系统，就可以完全靠自身作驾驶及导航，无需遥控或人类驾驶者（参考文献 2）。不过，在这些挑战赛中，其管理员要给自动车辆装入一个目标的 GPS（全球定位系统）位置清单，指示他们要去的地点。它们自己不会决定去哪里，或到达那些点的次序；他们只知道要从当前位置到达清单中的各个点。

　　DARPA 城市挑战赛于 2007 年 11 月 3 日举办，它要求自动车辆在城市交通路况下，与其它有人驾驶和无人驾驶车辆一起行驶，以证明它们可以安全地完成复杂机动，如并道、超车、停车，以及穿过路口。六个小组成功地完成了 DRAPA 城市挑战预赛。获奖车辆来自 Tartan 赛车队，它除了惯性 GPS/IMU（惯性测量单元）传感器以外，还使用了七只激光雷达（光探测与测距）、雷达（射频探测与测距）和视觉传感器（参考文献 3）。传感器的选择支持用于算法规划的数据融合，以及通过传感器的交叠实现数据冗余与关联。

　　机器人是一类有大量传感器、正在发展中的自动系统。例如，Boston Dynamics 公司有多种机器人，如遥控的 BigDog，它可以依据自己的传感器和板载控制系统，穿越艰难地形（包括冰面），并在遇到困难时回撤。BigDog 的运动传感器包括：联结位置、联结力、接地触点、接地负载、一个激光陀螺仪，以及一个立体视觉系统。其它传感器主要针对系统内部的健康状况，监控液压、油温、引擎温度、每秒转速以及电池充电等。供应商 iRobot 亦提供多种型号的机器人，包括消费级的吸尘机器人，如 Roomba。Roomba 使用了多个 IR（红外）传感器，直接（或通过机械翼）检测所处环境（参考文献 4）。

　　半自动系统是密集传感器设计的一个发展领域。高端是电传飞控飞机与汽车，而在低端，消费家电正在出现显著增长，如洗衣机。半自动系统会从人类操作者获得高级指示，但要负责管理所需监控系统的低层操作细节。在足够宽泛的解释下，多数嵌入系统都可归到这个类别，这些系统的设计者也许能从其它传感器设计或数据丰富的设计中获取知识（见附文《超级计算》）。

　　复杂的遥控系统（如 BigDog）必须对其环境与状况作出即时的自动响应，部分原因是一个遥控接口不足以提供充足的数据带宽和反馈接口，操作者无法用多个调整命令使系统正常运行。当设计团队选择实现一种半自动子系统时，应使其比多数操作者手动完成相同任务要更快、更好。

　　飞机使用的半自动电传飞控系统用电气接口代替了飞行员与飞机之间的物理控制。控制系统接收飞行员的命令，然后根据传感器的读数，决定致动器的最佳行动，在每个控制点做出最理想的动作。这种情况下，最聪明的控制系统要使飞行员的注意力集中在飞机的高级控制上，而由飞控系统去管理每个子系统的底层控制；这种方案使飞行员能腾出有价值的认知周期，关注周围那些飞控系统无法补偿的问题。

　　汽车也正在日益采用这种高、低层划分的控制，它处于驾驶员与车载控制子系统之间，使它们更安全和更高效（参考文献 5）。汽车内自动子系统的例子包括刹车防抱死系统、电子稳定控制、牵引控制、偏航控制，以及碰撞缓解系统，如智能约束系统和气囊。在不同环境下，驾驶员可能并不能感受到这些控制系统。





　　汽车引擎管理系统展示了一种有密集传感器的半自动嵌入子系统（图 1）。除了监控驾驶员的踏板接口，系统还会跟踪很多其它内部数据点，如温度、压力，以及系统内空气、燃料与废气的化学组成，并与其它传感器进一步联合测量点火、敲缸，以及曲轴位置，从而优化引擎的输出功率、燃油效率、排放性能，以及驾驶体验，甚至适应替代燃料。