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应用先进的传感器和算法进行低成本运动跟踪

2513670 2022-11-28 | pdf | 264.55KB | 次下载 | 免费

资料介绍

高性能运动跟踪技术已经从深奥的军事、航空电子、海洋和工业应用迁移到范围不断扩大的消费应用中。尽管如此，将高性能运动跟踪引入消费市场通常会迫使设计人员协调相互冲突的目标，尤其是在成本、功耗和计算资源方面。高性能运动跟踪技术已经从深奥的军事、航空电子、海洋和工业应用迁移到范围不断扩大的消费应用中。尽管如此，将高性能运动跟踪引入消费市场通常会迫使设计人员协调相互冲突的目标，尤其是在成本、功耗和计算资源方面。然而，由于 MEMS 设计和制造工艺的进步，新一代惯性测量单元 (IMU) 正在帮助设计人员提供更高水平的性能，同时减少妥协。然而，由于 MEMS 设计和制造工艺的进步，新一代惯性测量单元 (IMU) 正在帮助设计人员提供更高水平的性能，同时减少妥协。在介绍新的 6 轴 IMU 之前，本文将概述设计问题和权衡，该 IMU 有望从主机处理器卸载计算密集型操作。它还将讨论新的计算分区策略，这些策略可帮助设计人员以显着降低的系统功率水平实现更高水平的运动跟踪精度。最后，将讨论新的最优估计算法和开发套件，使开发人员能够构建更高效的传感器融合解决方案。在介绍新的 6 轴 IMU 之前，本文将概述设计问题和权衡，该 IMU 有望从主机处理器卸载计算密集型操作。它还将讨论新的计算分区策略，这些策略可帮助设计人员以显着降低的系统功率水平实现更高水平的运动跟踪精度。最后，将讨论新的最优估计算法和开发套件，使开发人员能够构建更高效的传感器融合解决方案。传感器性能权衡传感器性能权衡通常，消费类设备必须针对低成本进行优化。传统上，使用 MEMS 运动感测的消费类系统的设计人员选择在对数据执行进一步处理之前，将加速度计和陀螺仪样本从 IMU 流式传输到应用处理器 (AP) 或传感器集线器控制器。通常，消费类设备必须针对低成本进行优化。传统上，使用 MEMS 运动感测的消费类系统的设计人员选择在对数据执行进一步处理之前，将加速度计和陀螺仪样本从 IMU 流式传输到应用处理器 (AP) 或传感器集线器控制器。然而，精确运动跟踪需要大量计算资源才能与当前可用的 6 轴和 9 轴 IMU 执行传感器融合。在这些应用中，设计人员必须支持至少数百赫兹或更高的采样率。设计人员一直在努力以低成本提供高水平的性能，同时又不使系统处理器过载和破坏用户体验。然而，精确运动跟踪需要大量计算资源才能与当前可用的 6 轴和 9 轴 IMU 执行传感器融合。在这些应用中，设计人员必须支持至少数百赫兹或更高的采样率。设计人员一直在努力以低成本提供高水平的性能，同时又不使系统处理器过载和破坏用户体验。设计人员面临的另外两个问题是上市时间和最小化功耗。鉴于所有传感器都会随时间漂移，校准是开发高度准确和一致的运动跟踪子系统的关键。编写自动校准算法是一种选择，但它所花费的时间通常与消费市场中常见的较短的上市时间窗口相冲突。随着高性能跟踪逐渐进入便携式和无线系统，系统功耗的限制提供了额外的障碍。开发人员努力提供高精度运动跟踪所需的大量计算资源，同时优化电池寿命。设计人员面临的另外两个问题是上市时间和最小化功耗。鉴于所有传感器都会随时间漂移，校准是开发高度准确和一致的运动跟踪子系统的关键。编写自动校准算法是一种选择，但它所花费的时间通常与消费市场中常见的较短的上市时间窗口相冲突。随着高性能跟踪逐渐进入便携式和无线系统，系统功耗的限制提供了额外的障碍。开发人员努力提供高精度运动跟踪所需的大量计算资源，同时优化电池寿命。最近的一些技术进步有望使开发人员的工作更加轻松。新的 6 轴 IMU 现在配备了先进的矢量数字信号处理 (DSP) 协处理器，有望从主机处理器卸载计算密集型操作。与此同时，新的计算分区策略正在帮助设计人员以显着降低的系统功率水平实现更高水平的运动跟踪精度。最后，基于扩展卡尔曼滤波器理论的新最优估计算法现在允许开发人员构建更高效的传感器融合解决方案。最近的一些技术进步有望使开发人员的工作更加轻松。新的 6 轴 IMU 现在配备了先进的矢量数字信号处理 (DSP) 协处理器，有望从主机处理器卸载计算密集型操作。与此同时，新的计算分区策略正在帮助设计人员以显着降低的系统功率水平实现更高水平的运动跟踪精度。最后，基于扩展卡尔曼滤波器理论的新最优估计算法现在允许开发人员构建更高效的传感器融合解决方案。智能IMU