Setelah satu dekade keterlibatan mendalam di bidang IMU, pelajaran terbesar saya adalah fokus industri telah bergeser secara diam-diam—dulu, persaingan berpusat pada batasan spesifikasi perangkat keras; sekarang, iterasi algoritma adalah kunci untuk memperlebar kesenjangan. Lima tahun lalu, pencapaian pelacakan gerakan presisi tinggi hampir secara eksklusif bergantung pada IMU serat optik yang mahal, karena masalah penyimpangan dan kebisingan perangkat MEMS biasa tidak mampu memenuhi tuntutan skenario yang ketat. Namun saat ini, teknologi perangkat lunak menumbangkan persepsi inheren ini, memungkinkan perangkat keras berbiaya rendah untuk memberikan kinerja di luar kelasnya.
Yang paling menonjol adalah proyek inspeksi drone yang saya ikuti tahun lalu. Karena kendala anggaran, klien hanya dapat menggunakan IMU MEMS tingkat pemula. Selama pengujian awal, drone mengalami ketidakstabilan melayang yang buruk dan penyimpangan arah yang parah, membuatnya tidak mungkin untuk menyelesaikan tugas inspeksi yang presisi. Alih-alih terburu-buru mengganti perangkat keras, tim mengoptimalkan algoritma solusi sikap secara khusus, memperkenalkan penyaringan Kalman adaptif, dan menambahkan logika penekanan kebisingan berdasarkan model getaran lingkungan. Setelah dua minggu debugging, akurasi penentuan posisi drone meningkat hampir 60%, masalah penyimpangan dikendalikan secara efektif, dan sepenuhnya memenuhi kebutuhan klien.
Ini bukan berarti perangkat keras tidak penting, tetapi lebih kepada algoritma yang sepenuhnya membuka potensi perangkat keras. Skenario yang berbeda memiliki persyaratan algoritma yang sangat berbeda. Misalnya, IMU dalam perangkat VR konsumen membutuhkan algoritma respons cepat dan latensi rendah, bahkan jika sejumlah kecil presisi dikorbankan untuk memastikan pengalaman pengguna; sebaliknya, perangkat penentuan posisi industri memprioritaskan stabilitas algoritma dan kemampuan anti-gangguan, membutuhkan penyaringan data tidak valid yang akurat di lingkungan yang kompleks. Banyak tim jatuh ke dalam perangkap menerapkan algoritma serba guna secara membabi buta, yang pada akhirnya menyebabkan kinerja perangkat yang buruk.
Pengembangan algoritma IMU saat ini juga menghadapi tantangan dalam anotasi data dan adaptasi skenario. Algoritma canggih sebagian besar bergantung pada sejumlah besar data skenario nyata untuk pelatihan, tetapi skenario sangat bervariasi di berbagai industri. Misalnya, IMU dalam peralatan rehabilitasi medis perlu menangkap data gerakan manusia yang halus, sementara IMU otomotif harus mengatasi kondisi kerja yang kompleks seperti getaran dan interferensi elektromagnetik, sehingga sulit untuk membentuk kumpulan data pelatihan yang terpadu. Inilah sebabnya mengapa banyak algoritma yang berkinerja sangat baik di laboratorium gagal beradaptasi ketika diterapkan di skenario dunia nyata.
Kami pernah mengoptimalkan algoritma IMU untuk gelang rehabilitasi senior. Awalnya, kami langsung mengadopsi model algoritma gelang olahraga, tetapi gagal mengidentifikasi latihan gerakan lambat rehabilitasi secara akurat dan sering memicu alarm palsu. Kemudian, kami mengumpulkan ratusan set data gerakan rehabilitasi dari pengguna lansia, menyesuaikan parameter ambang batas algoritma dan logika ekstraksi fitur, serta menambahkan modul pengenalan ritme gerakan, yang akhirnya memecahkan masalah. Proses ini membuat saya menyadari bahwa tidak ada templat yang cocok untuk semua algoritma IMU—kustomisasi spesifik skenario adalah kuncinya.
Dengan integrasi mendalam teknologi AI dan IMU, pentingnya algoritma akan terus bertambah. Di masa depan, kita mungkin tidak perlu lagi menumpuk perangkat keras kelas atas untuk presisi; sebaliknya, kita dapat menggunakan algoritma untuk beradaptasi dengan skenario yang berbeda dan mengkalibrasi kesalahan secara independen, memungkinkan IMU untuk mencapai model baru "perangkat keras universal, algoritma yang disesuaikan". Namun, ini juga menempatkan persyaratan yang lebih tinggi pada para insinyur—mereka tidak hanya harus memahami prinsip-prinsip perangkat keras, tetapi juga memiliki kemampuan optimasi algoritma dan wawasan skenario. Kombinasi keduanya adalah kompetensi inti yang paling dibutuhkan di industri saat ini.
Perlu disebutkan bahwa teknologi komputasi tepi (edge computing) juga mendorong peningkatan algoritma IMU. Di masa lalu, banyak algoritma kompleks bergantung pada kekuatan komputasi cloud, yang mengakibatkan masalah latensi. Komputasi tepi memungkinkan IMU untuk menyelesaikan pemrosesan data dan operasi algoritma langsung di perangkat, secara signifikan mengurangi latensi—terobosan penting untuk skenario dengan persyaratan real-time tinggi seperti mengemudi otonom dan robot industri. Namun, ini membawa tantangan dalam perampingan algoritma: bagaimana mempertahankan fungsi inti dengan kekuatan komputasi perangkat yang terbatas telah menjadi topik industri baru.
Singkatnya, bidang IMU telah memasuki era baru dari "didominasi perangkat keras" menjadi "diberdayakan algoritma". Ini bukan lagi komponen perangkat keras yang hanya bersaing berdasarkan parameter, tetapi solusi tingkat sistem dengan integrasi mendalam perangkat lunak dan perangkat keras. Tim yang dapat bertahan di bidang ini di masa depan tidak hanya harus memahami logika dasar perangkat keras, tetapi juga memecahkan masalah skenario melalui algoritma. Pola pikir kolaborasi perangkat lunak-perangkat keras inilah yang justru merupakan kemampuan inti yang paling dibutuhkan di industri saat ini.
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!
