Dopo un decennio di profondo impegno nel campo dell'IMU, la mia più grande conclusione è che l'attenzione del settore si è silenziosamente spostata. Una volta, la concorrenza era incentrata sui limiti delle specifiche hardware; ora,L'iterazione di algoritmi è la chiave per ampliare il divarioCinque anni fa, per ottenere un monitoraggio del movimento di alta precisione si basava quasi esclusivamente su costose IMU in fibra ottica.Come i problemi di deriva e rumore dei dispositivi MEMS ordinari erano semplicemente in grado di soddisfare le richieste di scenari rigorosiMa oggi, la tecnologia del software sta sovvertendo questa percezione intrinseca, permettendo all'hardware a basso costo di fornire prestazioni al di là della sua categoria.
Ciò che si distingue di più è un progetto di ispezione di droni a cui ho partecipato l'anno scorso.il drone ha sofferto di scarsa stabilità di volo e di grave deriva di rottaInvece di affrettarsi a sostituire l'hardware, il team ha ottimizzato l'algoritmo della soluzione dell'atteggiamento specificamente,Introduzione del filtro adattivo KalmanDopo due settimane di depurazione, la precisione di posizionamento del drone è migliorata di quasi il 60%.il problema della deriva è stato efficacemente controllato, e ha soddisfatto pienamente le esigenze del cliente.
Questo non vuol dire che l'hardware non sia importante, ma piuttosto che gli algoritmi sbloccino completamente il potenziale dell'hardware.Le IMU nei dispositivi VR di consumo richiedono algoritmi di risposta rapida e bassa latenza, anche se una piccola quantità di precisione viene sacrificata per garantire l'esperienza dell'utente; i dispositivi di posizionamento industriale, d'altra parte, danno la priorità alla stabilità degli algoritmi e alle capacità anti-interferenza,che richiede un accurato filtraggio dei dati non validi in ambienti complessiMolti team cadono nella trappola di applicare ciecamente algoritmi di uso generale, portando infine a scarse prestazioni dei dispositivi.
Lo sviluppo di algoritmi IMU oggi si trova anche di fronte a sfide nell'annotazione dei dati e nell'adattamento degli scenari.ma gli scenari variano notevolmente tra le diverse industriePer esempio, le IMU nelle attrezzature di riabilitazione medica hanno bisogno di catturare dati su sottili movimenti umani,mentre le IMU automobilistiche devono far fronte a condizioni di lavoro complesse quali vibrazioni e interferenze elettromagneticheQuesto è il motivo per cui molti algoritmi che funzionano eccellentemente in laboratorio non riescono ad adattarsi quando vengono implementati in scenari reali.
Una volta abbiamo ottimizzato l'algoritmo IMU per un braccialetto di riabilitazione per anziani.ma non è riuscito a identificare con precisione gli esercizi di riabilitazione in lento movimento e ha spesso innescato falsi allarmiSuccessivamente, abbiamo raccolto centinaia di set di dati sui movimenti di riabilitazione da utenti anziani, aggiustato i parametri di soglia dell'algoritmo e la logica di estrazione delle caratteristiche,e ha aggiunto un modulo di riconoscimento del ritmo del movimentoQuesto processo mi ha fatto capire che non esiste un modello unico per gli algoritmi IMU, la personalizzazione specifica dello scenario è la chiave.
Con l'integrazione profonda della tecnologia IA e delle IMU, l'importanza degli algoritmi continuerà a crescere.Possiamo usare algoritmi per adattarci a diversi scenari e calibrare gli errori in modo indipendente, consentendo alle IMU di realizzare un nuovo modello di "hardware universale, algoritmi personalizzati".Questo pone anche maggiori requisiti agli ingegneri: essi devono non solo comprendere i principi dell'hardware, ma anche possedere capacità di ottimizzazione degli algoritmi e di comprensione degli scenari.La combinazione di entrambe è la competenza di base più necessaria nel settore oggi.
In passato, molti algoritmi complessi si basavano sulla potenza del cloud computing, ma la tecnologia di edge computing ha contribuito a migliorare l'efficacia di questi algoritmi.causando problemi di latenzaL'edge computing consente alle IMU di completare le operazioni di elaborazione dei dati e degli algoritmi direttamente sul dispositivo.ridurre significativamente la latenza: una svolta cruciale per scenari con elevati requisiti in tempo reale, come la guida autonoma e i robot industrialiTuttavia, ciò comporta la sfida dell'allineamento degli algoritmi: come mantenere le funzioni di base con una potenza di calcolo limitata dei dispositivi è diventato un nuovo argomento del settore.
In sintesi, il campo delle IMU è entrato in una nuova era da "hardware-dominato" a "algorithm-empowered".ma una soluzione a livello di sistema con una profonda integrazione di software e hardwareLe squadre che possono prendere piede in questo campo in futuro devono non solo comprendere la logica di base dell'hardware, ma anche risolvere i punti critici degli scenari attraverso algoritmi.Questa mentalità di collaborazione software-hardware è precisamente la capacità di base più necessaria nell'attuale settore.
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