作者：e络盟技术团队
更智能的传感器
在物联网时代，传感架构的分布式特性与设备联网集成需求，正推动传感系统向智能化方向演进。系统内传感器通常使用模拟或数字串行接口将数据发送到主机微控制器或微处理器。
数据预处理或过滤操作都在主机上完成。物联网设备为接入无线/有线网络，通常会内置微控制器来管理网络访问。该处理核心可提供额外算力，用于处理安全传输、数据预处理及过滤功能，使物联网兼容传感器升级为智能传感器。
智能房间应用程序的高级架构
物联网应用中，数据过滤功能在可用带宽或能源受限时具有显著优势。尽管本地处理需消耗一定能源，但通过限制数据传输量，通常比无线传输所有采样数据更具优势。过滤的另一个好处是可以降低网络负载，在网状网络拓扑中具有显著价值。对于采用 LPWAN 连接的传感器，数据传输成本同样直接影响智能传感器预处理程度的选择。
数据过滤机制存在多种实现方式。常见技术之一是利用阈值评估所接收数据的变化幅度。所有远程系统会缓存最后接收的数值，默认数据保持不变，只有在输入值突破阈值范围或与缓存值存在差异时，才会触发数据更新发送操作。
过滤功能可区分需立即处理的变化和仅需更新模型但无需实时传输的变化。实现方式包括使用另一组阈值或本地数据模型判断输入是否超出范围。无需实时转发的更新可暂存于缓冲区，随后与后续测量数据一起打包发送。
采用线性预测码等压缩技术可进一步提升网络带宽利用率。待传输数据的变化值通常较为接近，线性预测码利用此特性可降低单次采样所需的比特数。
2D 和 3D 传感器处理的数据量远不止温度或压力等一维测量数据，数据管理复杂度更高。以安防摄像头为例，其内部可能集成基础 AI 模型或算法，用于逐帧检测画面变化。部分微小变化可能被忽略。检测到较大变化时，如人员或车辆进入监控区域，系统会自动筛选画面关键区域传输至远端平台。通过压缩技术及选择性传输需要关注的区域（而非全帧传输），可显著降低网络带宽占用。
另外，传感器也可配置为适配多种远端系统，并根据不同系统需求动态调整传输策略。部分智能传感器内置支持常见的工业协议（例如 Modbus）以及物联网协议（例如 CoAP 或 MQTT）。此类传感器通过传入的请求确定哪个远程节点将接收对应数据格式。如网络带宽需求或传感器功能要求采用单一协议，可通过网关实时转换协议，例如将 Modbus 数据包转发至邻近 PLC，将 CoAP 或 MQTT 数据包分发给订阅对应数据源的其他系统。
智能传感器另一优势在于支持安全通信，并可结合简化安装功能。当前趋势表明，智能传感器正普遍采用预置数字证书与私钥（存储于加密存储器）的出厂配置方式。部分网络协议（例如 LoRaWAN）已将这些功能内置于系统中。传感器连接到网络时，可以使用这些凭证，通过标准的公钥加密技术与服务器建立安全连接。
传感器利用存储的凭证可识别合法服务器，同时也能方便服务器验证传感器的有效性。只有在建立连接后，传感器才能获得网络完全访问权限。系统将识别并拒绝访问克隆或伪造的设备。由于基于云的身份验证系统可以根据安全凭证单独识别网络中的每个设备，因此集成这些功能可以大大简化安装流程。安装人员无需手动编程设备 ID 和其他信息，因为大多数必要信息已在制造期间编码。如果传感器内置定位硬件（如 GPS 或类似系统），模块甚至可以自动确定位置。如不具备，安装人员或远程操作员可以在传感器启动并运行后，将位置和其他元数据添加到设备和服务器数据库中。
安全智能传感器在建立连接并通过验证后，可通过加密数据包有效载荷进一步增强信息保护。对称式密码算法（如 AES256）因处理开销低于公钥系统，常用于有效载荷加密。但根据系统架构和传感器模块性能，公钥加密可能更适用。智能传感器可采用差异化加密策略，为不同用户分配独立密钥，确保远端设备仅能解密其权限范围内的数据。然而，系统架构可能决定由边缘网关或云服务器来处理这类安全控制，且存在多种组合方案。
传感器融合实现系统智能化升级
物联网的核心理念之一是，众多不同传感器的数据价值远超各部分数据之和。网络连接扩展了数据采集范围，进而使多种传感器模态得以融合，共同驱动数据模型或算法运行。通过整合不同类型的测量数据，系统能更精准地判断输入信号是否因硬件故障或污垢阻塞而产生误差。通过剔除单个读数中的误差，模型将支持做出更优的决策。
应用传感器融合算法实现了传感器读数的协同整合。部分算法将采用广泛兼容的传感器格式。传感器融合技术现已广泛应用于移动设备，如手机内置的传感器中枢通过整合陀螺仪与加速度计数据，显著提升了步态分析、导航等应用的质量。不同的传感器可以相互补偿。陀螺仪的主要误差来源为漂移现象。融合加速度计数据，可有效补偿陀螺仪的飘移误差，而陀螺仪又能帮助克服加速度计易受传感器噪声影响的问题。经传感器中枢处理后的输出数据，能更精确地表示线性运动及滚转、俯仰、偏航等旋转变化。
当前部分先进汽车系统的 360°全景影像正是通过多摄像头数据融合生成的合成画面。而其他系统则采用多种传感器构建系统模型，例如，声学与振动传感器结合使用，显著提升电机和其他机械设备损伤检测系统的准确性。飞行时间 (ToF) 摄像头结合温度、二氧化碳和其他环境传感器，可用于辅助判断房间或礼堂的空调是否需要调节。
当前存在多种有效传感器融合技术。运动感知系统常用的卡尔曼滤波器，会对低不确定性读数赋予更高权重。滤波器状态以矩阵集形式呈现，可将不同类型传感器的读数整合至统一坐标模型。该滤波器分为预测与更新两阶段。预测阶段基于系统历史状态推算下一状态。更新阶段将传感器新采样值与预测值进行比较，输入值与预测值越接近，误差概率就越低。匹配度不高则会降低该传感器新读数权重。
尽管粒子滤波器的处理耗时高于卡尔曼滤波器，但在数据模型非线性程度较高（超出卡尔曼滤波器典型适用场景）时，其仍是一种高效解决方案。这类滤波器使用贝叶斯公式等技术，以概率方式融合输入读数。
概率化方法进一步衍生出基于机器学习的先进传感器融合技术。机器学习尤其适用于需融合多维数据的系统，例如 ToF 摄像头结合激光雷达仪器呈现的 2D 图像、视频及 3D 点云数据。通过结合多通道卷积层与池化层的深度学习流水线，可构建支持多模态数据统一训练的模型框架。
传感器融合的关键环节之一是，通过预处理确保数据元素对齐。当部分传感器仅间歇性发送数据变更，而其他传感器持续传输时，接收系统需对齐并填充数据值，以确保模型获得一致的更新值。例如，如果远程传感器没有发送状态变化的指示，则可能需要向模型输入重复的数据值。同样，成组发送的更新需要与其他数据流的时间戳匹配，以确保采样时间一致。此类功能可由网关模块或终端系统实现，前提是这些系统已预先编程，具备对所接收数据的解析能力。
结语
电子工程师面临诸多抉择，不仅源于传感技术的演进，更因连接方案的多元化。通过接入覆盖周边环境的网络中多源数据，系统对环境变化的感知能力将显著提升。理解传感器间的交互机制及其数据处理与安全能力，将助力工程师在产品设计及设备集成过程中做出更明智的选择。
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