Po dziesięciu latach intensywnego zaangażowania w dziedzinie IMU, moim największym wnioskiem jest to, że branża łączy się z innymi branżami. Kiedyś konkurencja koncentrowała się na ograniczeniach specyfikacji sprzętu.Iteracja algorytmu jest kluczem do poszerzenia lukiPięć lat temu osiągnięcie wysokiej precyzji śledzenia ruchu zależało prawie wyłącznie od kosztownych IMU z światłowodu.ponieważ problemy z dryfem i hałasem zwykłych urządzeń MEMS były po prostu niezdolne do spełnienia wymagań rygorystycznych scenariuszyAle dzisiaj technologia oprogramowania podważa to nieodłącznie postrzeganie, umożliwiając tani sprzęt do dostarczania wydajności ponad swoją klasę.
Najbardziej wyróżnia się projekt inspekcji dronów, w którym uczestniczyłem w zeszłym roku.Drona cierpiała z powodu słabej stabilności w powietrzu i silnego dryfu kursu.Zamiast spieszyć się z wymianą sprzętu, zespół zoptymalizował algorytm rozwiązania nastawienia,wprowadzono adaptacyjne filtrowanie KalmanaPo dwóch tygodniach debugowania dokładność pozycjonowania drona poprawiła się o prawie 60%.Problem z dryfowaniem został skutecznie zlikwidowany, i w pełni spełniał potrzeby klienta.
Nie oznacza to, że sprzęt jest nieistotny, ale raczej, że algorytmy w pełni odblokowują potencjał sprzętu.IMU w urządzeniach VR dla konsumentów wymagają algorytmów szybkiego reagowania i niskiego opóźnienia, nawet jeśli niewielka precyzja zostanie poświęcona w celu zapewnienia użytkownikowi doświadczenia; z drugiej strony urządzenia pozycjonowania przemysłowego dają pierwszeństwo stabilności algorytmu i możliwości przeciwdziałania zakłóceniom,wymagające dokładnego filtrowania nieprawidłowych danych w złożonych środowiskachWiele zespołów wpada w pułapkę ślepo stosowania algorytmów ogólnego przeznaczenia, co ostatecznie prowadzi do słabiej wydajności urządzenia.
Rozwój algorytmów IMU staje dziś również w obliczu wyzwań związanych z notowaniem danych i adaptacją scenariuszy.ale scenariusze różnią się znacznie w różnych branżachNa przykład, IMU w medycznym sprzęcie rehabilitacyjnym muszą rejestrować subtelne dane o ludzkich ruchach,podczas gdy IMU samochodowe muszą radzić sobie ze złożonymi warunkami pracy, takimi jak wibracje i zakłócenia elektromagnetyczneDlatego wiele algorytmów, które świetnie działają w laboratoriach, nie potrafi się dostosować do rzeczywistych scenariuszy.
Kiedyś zoptymalizowaliśmy algorytm IMU dla bransoletki rehabilitacyjnej seniorów.ale nie potrafił dokładnie zidentyfikować ćwiczeń rehabilitacyjnych w zwolnionym tempie i często wywoływał fałszywe alarmyPóźniej zebraliśmy setki danych o ruchu rehabilitacyjnym od starszych użytkowników, dostosowaliśmy parametry progu algorytmu i logikę ekstrakcji funkcji,i dodano moduł rozpoznawania rytmu ruchuProces ten pozwolił mi zrozumieć, że nie ma jednego wzoru dla wszystkich algorytmów IMU, kluczem jest dostosowanie do konkretnego scenariusza.
Z głęboką integracją technologii sztucznej inteligencji i IMU znaczenie algorytmów będzie nadal rosnąć.Możemy użyć algorytmów, aby dostosować się do różnych scenariuszy i kalibrować błędy niezależnie, umożliwiając IMU osiągnięcie nowego modelu "uniwersalnego sprzętu, dostosowanych algorytmów".W związku z tym inżynierowie muszą nie tylko rozumieć zasady sprzętu, ale także posiadać możliwości optymalizacji algorytmów i wglądu w scenariusze.Połączenie obu jest obecnie najbardziej potrzebną kompetencją podstawową w branży.
Warto wspomnieć, że technologia edge computing napędza również modernizację algorytmów IMU.powodujące problemy z opóźnieniemKomputery krawędzi umożliwiają IMU wykonywanie operacji przetwarzania danych i algorytmów bezpośrednio na urządzeniu,znaczące zmniejszenie czasu opóźnienia, co stanowi kluczowy przełom dla scenariuszy o wysokich wymaganiach w czasie rzeczywistym, takich jak autonomiczna jazda i roboty przemysłoweJednakże to niesie ze sobą wyzwanie ułatwiania algorytmów: jak zachować podstawowe funkcje przy ograniczonej mocy obliczeniowej urządzenia stało się nowym tematem w branży.
Podsumowując, pole IMU weszło w nową erę od "dominowanego sprzętem" do "zapewnionego algorytmem".ale rozwiązanie na poziomie systemu z głęboką integracją oprogramowania i sprzętuZespoły, które w przyszłości będą mogły zdobyć pozycję w tej dziedzinie, muszą nie tylko zrozumieć podstawową logikę sprzętu, ale także rozwiązywać problemy scenariuszowe za pomocą algorytmów.Ten sposób myślenia współpracy oprogramowania i sprzętu jest właśnie podstawową zdolnością najbardziej potrzebną w obecnej branży..
Twoja wiadomość musi mieć od 20 do 3000 znaków!
