【導讀】傳感器被越來越多地應用於我們的日常生活中
，以幫助收集各種應用中有意義的數據，例如建築暖通空調係統、工業自動化、醫療保健
、門men禁jin控kong製zhi和he安an全quan係xi統tong等deng。傳chuan感gan器qi融rong合he網wang絡luo有you助zhu於yu從cong多duo個ge傳chuan感gan器qi獲huo取qu數shu據ju，以yi提ti供gong設she備bei周zhou圍wei環huan境jing更geng全quan麵mian的de感gan知zhi。換huan句ju話hua說shuo，傳chuan感gan器qi融rong合he結jie合he多duo個ge物wu理li傳chuan感gan器qi的de數shu據ju，即ji使shi單dan獨du的de傳chuan感gan器qi本ben身shen不bu可ke靠kao，融rong合he後hou的de結jie果guo會hui更geng加jia準zhun確que，有you助zhu於yu減jian少shao感gan知zhi過guo程cheng中zhong的de不bu確que定ding性xing。

為了進一步提高智能化和可靠性
，使用深度學習進行傳感器融合，在工業和消費領域正變得越來越重要。

congshujukexuedejiaodulaikan，zhezhongmoshitongguocaiyongzhinengjiancehechuanganqironghecelve，yijiyunyongyouhuadejiqixuexi
，congchuanganqishujuzhongzhonghuoquxiangguanzhishi。zhuyaomubiaozhiyishiyouxiaoyucegongyeyunxinghuanjingzhongdeyichangxingwei
，yibimianzhongdashigudailaidesunhai。

瑞rui薩sa電dian子zi提ti供gong智zhi能neng端duan點dian傳chuan感gan設she備bei和he集ji成cheng了le豐feng富fu模mo擬ni外wai設she的de微wei控kong製zhi器qi。這zhe些xie微wei控kong製zhi器qi作zuo為wei傳chuan感gan設she備bei的de核he心xin
，為wei不bu同tong應ying用yong提ti供gong更geng精jing確que的de傳chuan感gan器qi融rong合he方fang案an。常chang用yong的de方fang式shi是shi：

冗餘傳感器：提供相同的信息類型。

互補傳感器：提供獨立（不相幹）的信息類型。

協同傳感器：順序收集外部的信息。

傳感器網絡中的通信是整個方案的核心，有以下幾種選擇：

分散式：傳感器節點之間沒有通信。

集中式：所有傳感器把測量值提供給中央節點。

分布式：節點之間按照一定的頻率交換信息（例如，每采集五次就交換一次數據）。

集中式方案也可以被看作是分布式方案的一個特例。傳感器的每一次采集都會發送給融合節點
，如下圖示。

深度學習

一yi個ge有you效xiao的de傳chuan感gan器qi融rong合he方fang案an，先xian決jue條tiao件jian是shi精jing確que校xiao準zhun和he同tong步bu傳chuan感gan器qi。瑞rui薩sa提ti供gong了le一yi係xi列lie解jie決jue方fang案an
，使shi用yong集ji中zhong式shi方fang案an
，在zai端duan點dian設she備bei上shang運yun行xing先xian進jin的de傳chuan感gan器qi融rong合he算suan法fa

，實shi現xian決jue策ce推tui斷duan。

晚(wan)期(qi)融(rong)合(he)可(ke)以(yi)實(shi)現(xian)互(hu)操(cao)作(zuo)，而(er)早(zao)期(qi)融(rong)合(he)可(ke)以(yi)為(wei)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)提(ti)供(gong)豐(feng)富(fu)的(de)數(shu)據(ju)做(zuo)預(yu)測(ce)。我(wo)們(men)借(jie)用(yong)不(bu)同(tong)策(ce)略(lve)的(de)長(chang)處(chu)。現(xian)代(dai)方(fang)法(fa)通(tong)常(chang)會(hui)對(dui)設(she)備(bei)上(shang)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，在(zai)時(shi)間(jian)和(he)空(kong)間(jian)上(shang)做(zuo)融(rong)合(he)
，然(ran)後(hou)將(jiang)融(rong)合(he)後(hou)的(de)數(shu)據(ju)輸(shu)入(ru)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)執(zhi)行(xing)預(yu)測(ce)。這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)用(yong)於(yu)AI訓練或實時算法的軟件閉環（SIL）測試。由於前期的數據融合，在此階段這些算法隻需要接收有限的信息量。

深度學習使用神經網絡來實現先進的機器學習
，可以利用高性能計算平台，如瑞薩的RA MCU和RZ MPU來(lai)做(zuo)訓(xun)練(lian)和(he)執(zhi)行(xing)。深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)由(you)若(ruo)幹(gan)處(chu)理(li)層(ceng)組(zu)成(cheng)，這(zhe)些(xie)處(chu)理(li)層(ceng)從(cong)傳(chuan)感(gan)器(qi)融(rong)合(he)中(zhong)學(xue)習(xi)
，對(dui)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)不(bu)同(tong)程(cheng)度(du)的(de)抽(chou)象(xiang)化(hua)。深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的(de)層(ceng)數(shu)越(yue)多(duo)，學(xue)到(dao)的(de)表(biao)征(zheng)就(jiu)越(yue)抽(chou)象(xiang)。

深shen度du學xue習xi提ti供gong了le一yi種zhong表biao征zheng學xue習xi的de形xing式shi，通tong過guo使shi用yong簡jian單dan的de表biao征zheng來lai表biao示shi數shu據ju。深shen度du學xue習xi技ji術shu可ke以yi使shi用yong幾ji個ge層ceng的de組zu合he來lai理li解jie特te征zheng，每mei個ge層ceng都dou有you獨du特te的de數shu學xue轉zhuan換huan

，以yi產chan生sheng抽chou象xiang的de表biao征zheng，更geng好hao地di區qu分fen數shu據ju中zhong的de高gao級ji特te征zheng
，以yi加jia強qiang對dui真zhen實shi形xing式shi的de分fen離li和he理li解jie。

多(duo)流(liu)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的(de)優(you)勢(shi)在(zai)於(yu)從(cong)多(duo)模(mo)態(tai)數(shu)據(ju)中(zhong)生(sheng)成(cheng)有(you)效(xiao)的(de)預(yu)測(ce)
，其(qi)中(zhong)每(mei)個(ge)流(liu)對(dui)網(wang)絡(luo)產(chan)生(sheng)整(zheng)體(ti)聯(lian)合(he)推(tui)斷(duan)都(dou)很(hen)重(zhong)要(yao)。多(duo)流(liu)方(fang)法(fa)已(yi)在(zai)多(duo)模(mo)態(tai)數(shu)據(ju)融(rong)合(he)方(fang)麵(mian)取(qu)得(de)成(cheng)功(gong)，深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)已(yi)被(bei)成(cheng)功(gong)應(ying)用(yong)於(yu)多(duo)個(ge)應(ying)用(yong)中(zhong)，如(ru)機(ji)器(qi)翻(fan)譯(yi)和(he)時(shi)序(xu)數(shu)據(ju)融(rong)合(he)。

允許深度神經網絡在基於MCU的端點應用上進行訓練和部署，是一個巨大的突破，有助於加快行業應用。瑞薩的RA MCU平(ping)台(tai)和(he)相(xiang)關(guan)的(de)靈(ling)活(huo)軟(ruan)件(jian)包(bao)與(yu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)建(jian)模(mo)工(gong)具(ju)相(xiang)結(jie)合(he)，提(ti)供(gong)了(le)多(duo)層(ceng)結(jie)構(gou)化(hua)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)應(ying)用(yong)能(neng)力(li)。通(tong)常(chang)，更(geng)多(duo)的(de)層(ceng)能(neng)讓(rang)網(wang)絡(luo)學(xue)到(dao)更(geng)多(duo)的(de)抽(chou)象(xiang)特(te)征(zheng)。在(zai)異(yi)質(zhi)混(hun)合(he)中(zhong)堆(dui)疊(die)多(duo)種(zhong)類(lei)型(xing)的(de)層(ceng)，可(ke)以(yi)勝(sheng)過(guo)同(tong)質(zhi)混(hun)合(he)的(de)層(ceng)。瑞(rui)薩(sa)的(de)傳(chuan)感(gan)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)多(duo)個(ge)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)反(fan)饋(kui)來(lai)彌(mi)補(bu)係(xi)統(tong)在(zai)處(chu)理(li)相(xiang)關(guan)類(lei)型(xing)的(de)信(xin)息(xi)時(shi)單(dan)個(ge)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)不(bu)足(zu)。

靈活的瑞薩高級（RA）微控製器（MCU）是業界領先的32位MCU，是構建智能傳感器的絕佳選擇。由於RA係列的MCU種類繁多，您可以根據您的應用需求選擇最佳產品。RA MCU平台與強大的支持和軟件生態係統相結合
，將有助於加快傳感器融合和深度學習模塊的工業4.0應用開發。

作為瑞薩廣泛的解決方案和設計支持的一部分

，瑞薩為多功能人工智能物聯網（AIoT）傳感器解決方案提供了參考設計。它針對工業預測維護、支持手勢識別的智能家居/物聯網設備


、可穿戴設備（主動跟蹤）以及創新性的人機界麵或（HMI）（手指感知）等移動應用提供了解決方案。作為該解決方案的一部分，瑞薩可以提供豐富的硬件
，包括物聯網專用RA微控製器、空氣質量傳感器、光傳感器、溫度和濕度傳感器、6軸加速度傳感器以及蜂窩
、藍牙通信芯片等。

隨著工業4.0係xi統tong中zhong傳chuan感gan器qi數shu量liang的de不bu斷duan增zeng加jia
，對dui傳chuan感gan器qi融rong合he的de需xu求qiu也ye在zai不bu斷duan增zeng長chang，以yi理li解jie這zhe些xie傳chuan感gan器qi產chan生sheng的de海hai量liang數shu據ju。市shi麵mian上shang也ye出chu現xian越yue來lai越yue多duo集ji成cheng傳chuan感gan器qi融rong合he的de設she備bei。例li如ru，融rong合he了le振zhen動dong、聲音、溫度和磁場傳感器數據的智能狀態監測盒可用於機器狀態監測。還可以選配用於監測加速度、角速度、衝擊和振動的其他傳感器配件。

該(gai)係(xi)統(tong)通(tong)過(guo)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)算(suan)法(fa)實(shi)現(xian)傳(chuan)感(gan)器(qi)融(rong)合(he)
，以(yi)更(geng)好(hao)地(di)對(dui)異(yi)常(chang)運(yun)行(xing)狀(zhuang)況(kuang)進(jin)行(xing)分(fen)類(lei)，從(cong)而(er)產(chan)生(sheng)更(geng)準(zhun)確(que)的(de)推(tui)斷(duan)決(jue)策(ce)。這(zhe)種(zhong)邊(bian)緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)架(jia)構(gou)簡(jian)化(hua)了(le)對(dui)傳(chuan)感(gan)器(qi)融(rong)合(he)所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)大(da)數(shu)據(ju)的(de)處(chu)理(li)
，確(que)保(bao)隻(zhi)有(you)最(zui)相(xiang)關(guan)的(de)數(shu)據(ju)被(bei)發(fa)送(song)到(dao)邊(bian)緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)處(chu)理(li)器(qi)或(huo)雲(yun)端(duan)，以(yi)便(bian)進(jin)一(yi)步(bu)分(fen)析(xi)並(bing)可(ke)能(neng)用(yong)於(yu)訓(xun)練(lian)ML算法。

使用基於AI的深度學習有幾個好處

●   AI算法可以采用傳感器融合，利用多個傳感器的數據來彌補單個傳感器數據的不足。

●   AI算法可以先根據傳感器數據的相關性對傳感器分類

，再把數據送給與之對應的任務。

●   通過在邊緣設備或雲上的持續訓練，AI/ML算法可以讓設備通過不斷學習來識別以前未識別的係統行為變化。

●   AI算法可以預測可能的故障源，實現預測性維護，提高生產效率。

傳感器融合與人工智能深度學習相結合，可以發揮傳感器數據的最大作用。基於AI/ML的增強型傳感器融合可用於係統的多個層級，包括數據層、融合層和決策層。傳感器融合的基本功能包括實現數據的平滑和過濾以及預測傳感器和係統狀態。

瑞薩電子邀請您使用我們的高性能MCU和A&P產品組合。結合完整的軟件平台，它能為您提供有針對性的深度學習模型和工具
，用以構建下一代傳感器融合解決方案。

來源：瑞薩電子
，作者：Suad Jusuf  

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