MEMS传感器融合：市场创新与潜在竞争态势

　　随着越来越多的MEMS传感器出现在移动装置中，如今MEMS设计重点已经从分离式MEMS元件开始转向MEMS传感器数据整合。

　　根据加州新创公司Sensor Platforms Inc.（SPI）执行副总裁Ian Chen表示，来自于多个传感器的原始数据如何“融合”与“诠释”的方式，将会对于系统的功耗与应用性能带来显著的差异。

　　SPI以此发展前提作为公司的使命，日前推出了一套软件演算法工具库以及中介固件，该公司宣称，透过使用移动装置中的多个传感器数据，“能够诠释用户所处的情境架构与意图。”

　　目前在智能手机与平板电脑中常见的MEMS传感器包括加速计、磁力计、陀螺仪与气压计（晴雨表）。

　　在电子工程专辑美国版日前发表的MEMS产业数据库与报告中，将多个MEMS传感器元件整合的趋势称为“传感器融合革 命的崛起”。该报告中并指出，当今的MEMS元件供应商和系统设计师正面临一个悬而未决的问题：谁将决定主导的传感器架构？包括将在何处进行处理，以及主板级传感器融合架构？

　　虽然许多公司采用在单一芯片上整合所有传感器，并为智能化元件封装各种功能（这其实也并非易事）的方式，SPI公司却选择采取了另一种途径：提供一种独立于硬件之外，完全以软件为主的传感器融合方案。

　　该公司表示，这种基于程式码的单一软件方案可在跨平台使用。它能够完全执行于应用处理器、传感器或整个系统上。

　　它为SPI这款软件定义的传感器融合方案带来一个最显著的优势就是灵活性（flexibility），Chen说：“我们的软件方案可让系统设计者为每个传感器选用不同的供应来源。这种供应来源的灵活性是至关重要的，因为各种传感器分别具有不同的价格与性能点。”

　　该公司强调，SPI的软件方案还有另一项优势在于能为管理并保留传感器的电源。

　　为移动设备整合进更多的传感器是一回事，但如何尽可能地减少随之而来的功耗却又是另一个问题。

　　Chen指出，“当传感器在使用中，可能为系统提加多达10mW的功耗。”SPI公司的FreeMotion软件库包含了一套专用演算法，能够“关断耗电的传感器，如陀螺仪，并在缓慢的用户动作时，以低功耗传感器的方式模拟其功能。”而这将能为“传感器降低约90%的功耗，”他补充道。

　　接着是有关可靠性的问题。虽然未经广泛的宣传，但有些智能手机的罗盘校正功能可能相差到90度，Chen指出：“所有的传感器都需要经常进行校准，以维持其数据品质，”SPI的FreeMotion软件库是建立在支持更可靠的取样，以及持续不断进行交叉传感器校准的基础上，从而能为应用程序开发人员与终端用户确保了更可靠的传感器信息，该公司表示。

　　总之，只是一味地将更多的MEMS传感器加进系统设计中，并不足以改善系统的功耗、系统设计的弹性度、传感器数据或可靠性，以及应用的性能。

　　Semico Research公司技术长Tony Massimini说：“现在有了所有的这些数据后，系统设计人员如何充分地加以利用呢？我们目前还可能只是处于起跑点而已。”此外，他坦言，“事实上，这个产业还处于早期发展阶段。许多甚至对于MEMS不熟悉的系统设计人员们需要这一类的软件开发工具（SDK）。”

　　对于SDK的需要并不仅限于系统设计人员，还扩展到包括应用开发人员，他们正试着收集从移动设备中的传感器取得更多动作数据，并加以利用于目前新开发的应用程序上。

　　Chen说，SPI正推出FreeMotion软件库API，所以由其传感器校准和传感器融合所产生的数据为应用程序开发人员提供了具有更高准确性的有力数据。此外，Chen表示，“应用程序需要与用户有关的各种资讯及其情境架构，而不只是用户的位置或其动作与方向的变化而已。” FreeMotion软件开发工具为“扩展应用程序能从传感器数据取得资讯的类型提供了重要的基础，”SPI公司表示。