Na een decennium van intensieve betrokkenheid op het gebied van IMU, is mijn grootste takeaway dat de focus van de industrie rustig is verschoven.Algorithme iteratie is de sleutel tot het vergroten van de kloofVijf jaar geleden was het bereiken van hoge precisie... bijna uitsluitend afhankelijk van dure glasvezel-IMU's.de drift- en geluidsproblemen van gewone MEMS-apparaten waren eenvoudigweg niet in staat om te voldoen aan de eisen van rigoureuze scenario'sMaar tegenwoordig ondermijnt software technologie deze inherente perceptie, waardoor goedkope hardware prestaties levert die boven zijn klasse uitkomen.
Het meest opvallend is een drone inspectie project waaraan ik vorig jaar heb deelgenomen.De drone leed aan slechte zwevende stabiliteit en ernstige koersdrift.In plaats van te haasten om de hardware te vervangen, optimaliseerde het team het algoritme van de houdingsoplossing specifiek.geïntroduceerd adaptieve Kalman filteringNa twee weken debugging verbeterde de positioneringsnauwkeurigheid van de drone met bijna 60%.Het driftprobleem werd effectief onder controle gebracht., en voldeed volledig aan de behoeften van de cliënt.
Dit betekent niet dat hardware onbelangrijk is, maar dat algoritmes het potentieel van hardware volledig ontgrendelen.IMU's in VR-toestellen voor consumenten hebben snelle reactie- en lage latentie-algoritmen nodig, zelfs als een kleine mate van precisie wordt opgeofferd om de gebruikerservaring te garanderen; industriële positioneringsapparaten daarentegen geven prioriteit aan algoritmestabiliteit en anti-interferentie-mogelijkheden,een nauwkeurige filtering van ongeldige gegevens in complexe omgevingen vereistVeel teams vallen in de val van het blindelings toepassen van algemene algoritmen, wat uiteindelijk leidt tot slechte prestaties van het apparaat.
De ontwikkeling van IMU-algoritmen wordt tegenwoordig ook geconfronteerd met uitdagingen in de annotatie van gegevens en de aanpassing van scenario's.Maar de scenario's verschillen sterk tussen de verschillende industrieën.Bijvoorbeeld, IMU's in medische revalidatieapparatuur moeten subtiele menselijke bewegingsgegevens vastleggen.De IMU's in de automobielindustrie moeten echter met complexe werkomstandigheden zoals trillingen en elektromagnetische storingen omgaan.Dit is de reden waarom veel algoritmen die uitstekend presteren in laboratoria zich niet kunnen aanpassen wanneer ze in de echte wereld worden ingezet.
Eens optimaliseerden we het IMU-algoritme voor een senior revalidatiearmband.Maar het slaagde er niet in om de slowmotion revalidatie-oefeningen nauwkeurig te identificeren en vaak valse alarmen veroorzaakte.Later verzamelden we honderden sets van revalidatiebewegingsgegevens van oudere gebruikers, pasten de drempelwaarden van het algoritme aan en extraheren de functionaliteitslogic.en voegde een bewegingsritmeherkenning moduleDit proces maakte me beseffen dat er geen one-size-fits-all sjabloon voor IMU algoritmen scenario-specifieke aanpassing is de sleutel.
Met de diepe integratie van AI-technologie en IMU's zal het belang van algoritmes blijven groeien.We kunnen algoritmen gebruiken om ons aan te passen aan verschillende scenario's en fouten onafhankelijk te kalibreren., waardoor IMU's een nieuw model van "universele hardware, aangepaste algoritmen" kunnen bereiken.Dit stelt ook hogere eisen aan ingenieurs. Ze moeten niet alleen hardwareprincipes begrijpen, maar ook algoritme-optimalisatie en scenario-inzicht hebben.De combinatie van beide is de meest benodigde kerncompetentie in de industrie van vandaag.
Het is de moeite waard te vermelden dat edge computing technologie ook de upgrading van IMU-algoritmen aanstuurt.wat resulteert in latentieproblemenEdge computing stelt IMU's in staat om gegevensverwerking en algoritme-operaties rechtstreeks op het apparaat te voltooien.aanzienlijk verminderen van de latentie, een cruciale doorbraak voor scenario's met hoge eisen aan realtime, zoals autonoom rijden en industriële robotsDit brengt echter de uitdaging van het lichtgewicht van algoritmen met zich mee: hoe kernfuncties kunnen worden behouden met beperkte apparatuurverwerkingsvermogen is een nieuw industrieonderwerp geworden.
Kortom, het IMU-veld is een nieuw tijdperk binnengekomen van "hardware-gedomineerd" naar "algoritme-beheerd".maar een systeemoplossing met een diepe integratie van software en hardwareTeams die in de toekomst een voet in dit veld kunnen krijgen, moeten niet alleen de onderliggende logica van hardware begrijpen, maar ook scenario-pijnpunten door algoritmen oplossen.Deze software-hardware samenwerking mindset is precies de kern capaciteit meest nodig in de huidige industrie.
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
