IMUの分野での10年間の深遠な取り組みの後,私の最大の教訓は,業界が静かに焦点を移し,一度は,競争はハードウェア仕様の限界を中心に; 今,ギャップを拡大するための鍵です5年前 高精度な動き追跡は 高価な光ファイバーIMUに 依存していました通常のMEMS装置の漂流と騒音の問題が 厳格なシナリオの要求を満たすことができなかったためしかし今日 ソフトウェア技術は この固有の認識を覆い 低コストのハードウェアが そのクラスの性能を超えた性能を 提供できるようにしています
私が昨年参加した ドローン検査プロジェクトが 最も注目されています. 予算の制約のため,クライアントは初級MEMSIMUのみを使用することができました.ドローンは空中で安定性が悪く,方向が大きく動いていた.ハードウェアの交換を急ぐのではなく 姿勢ソリューションアルゴリズムを最適化しましたアダプティブカルマンフィルタリングが導入されました2週間のデバッグの後,ドローンの位置位置測定精度は 60%近く向上しました.漂流問題は効果的に制御されました顧客のニーズを完全に満たしました
これは,ハードウェアが重要でないことを意味するものではなく,アルゴリズムがハードウェアの可能性を完全に解き放つことを意味します.異なるシナリオには,非常に異なるアルゴリズム要件があります.例えば,消費 VR デバイスの IMU は,迅速な応答と低レイテンシーアルゴリズムが必要です産業用位置位置測定装置は,一方,アルゴリズムの安定性と反干渉能力を優先します.複雑な環境で不正なデータを正確にフィルタリングする必要があります多くのチームは 盲目的に汎用アルゴリズムを適用する罠に陥り 最終的にはデバイスの性能が低下します
IMUアルゴリズムの開発は,現在,データ注釈とシナリオ適応の課題に直面しています.先進アルゴリズムは,主に訓練のために大量の実際のシナリオデータに依存しています.しかし,シナリオは各業界で大きく異なります例えば,医療リハビリ機器のIMUは 微妙な人間の動きデータを捉えなければなりません自動車のIMUは,振動や電磁気干渉などの複雑な作業条件に対応しなければなりません.訓練データセットを統一することが困難であるため,実験室で優れたパフォーマンスを発揮するアルゴリズムが現実の世界で展開されたときに適応することができないのはこのためです.
先生のリハビリブレスレット用の IMU アルゴリズムを最適化しましたしかし,スローモーションのリハビリ練習を正確に識別できず,しばしば誤警報を誘発しました.その後,高齢者のリハビリ運動データから 数百のセットを集め アルゴリズムの限界パラメータと機能抽出ロジックを調整しました運動リズム認識モジュールを追加しましたこのプロセスはIMUアルゴリズムに 単一の模板が存在しないことに気づかせました
AI技術とIMUの深い統合により,アルゴリズムの重要性はさらに増大していきます.将来,私たちはもはや高性能なハードウェアを精度のために積み重ねる必要がないかもしれません.異なるシナリオに適応し,エラーを独立して校正することができます"ユニバーサルハードウェア,カスタマイズされたアルゴリズム"の新しいモデルを実現できるようにする.ハードウェアの原理を理解するだけでなく,アルゴリズム最適化とシナリオ洞察能力を備える必要があります.この2つの組み合わせは,今日の業界で最も必要とされるコア能力です.
エッジコンピューティング技術もIMUアルゴリズムのアップグレードを推進していることに言及する価値があります.遅延の問題が生じますエッジコンピューティングにより IMUはデータ処理とアルゴリズム操作をデバイス上で直接完了できますレーテンシーを大幅に削減する 自動運転や産業用ロボットなどのリアルタイム要求の高いシナリオにとって重要な突破点制限されたデバイスのコンピューティングパワーでコア機能を保持する方法が新しい業界話題になりました.
簡単に言うと,IMU分野は"ハードウェア支配"から"アルゴリズム主導"の 新しい時代に入りました.ソフトウェアとハードウェアを深く統合したシステムレベルのソリューションです未来にこの分野に足を踏み入れられるチームは ハードウェアの基本的な論理を理解するだけでなく アルゴリズムを通じてシナリオの痛みを解決しなければなりませんこのソフトウェアとハードウェアの協働思考は 現在の業界で最も必要とされる 核心的な能力です.
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