结合多个传感器的输入，产生更好的整体结果

　　结合多个传感器的输入，产生更好的整体结果

　　传感器融合是将各种传感器采集到的感知数据合并而成的信息。例如，在军用监视卫星的情况下，可能是雷达、热/红外探测器和强大的数码相机的输入相结合。在消费电子设备中，传感器可能包括加速度计、指南针和陀螺仪。在任何情况下，从所有的传感器数据的“融合”和智能信号处理用的数据，解释结果，并提供一个更准确的，完整的，和更可靠的图片什么的要比可以通过使用这些传感器源单独。融合也可以从一个新的前景中看到事物，例如通过在两个摄像机上组合两个稍微不同的视点的二维图像来计算和显示三维深度。

　　今天，传感器技术新闻讲述了微型运动传感器、增强现实和三维运动的更大集成。应用程序设计者要求精确的三维运动数据，以便他们能够引入一系列新的基于物理交互的应用程序。将从压力传感器、摄像机、全球定位系统等综合传感器的数据合并，以满足这些需求。当我们展望未来的三维和方向传感，它不仅是游戏，将受益于进一步的进展，但也机器的互动，测绘和导航。通过对三维环境中设备的三维经验和物理定向的原型化，工程上的挑战，如稳定性、噪声、抖动、干净的数据和复杂的数据，以及底层传感器的特殊优势和弱点，都会变得清晰起来。

　　Let us look at one example to see how using the right sensors together solved a design challenge. In a post on the “Building Windows 8” blog， Microsoft Windows Division President Steven Sinofsky discussed his company’s experience emulating and prototyping 3-D motion for future tablets running Windows 8. The company’s goal is to ensure that when a user moves the device while looking at the screen， the virtual environment would appear to stay stationary.

　　Microsoft initially tried typical 6-axis motion sensing offered through the inclusion of a 3-D accelerometer and 3-D magnetometer. “Right away，” Sinofsky writes， “we encountered an issue： ‘noise’ in the data from the accelerometer sensor was causing jittery movement of the 3-D environment even when the device was held stationary. We were able to see this noise clearly by capturing accelerometer data and charting it