กรณี

บ้าน > กรณี > Wuhan Liocrebif Technology Co., Ltd กรณี บริษัท ล่าสุดเกี่ยวกับ ก้าวข้ามด้วยอัลกอริทึม: ยุคที่ IMU ไม่ได้พึ่งพาฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว

เหตุการณ์

ข่าว

กรณี

ติดต่อเรา

sales@liocrebif.com

ติดต่อตอนนี้

ก้าวข้ามด้วยอัลกอริทึม: ยุคที่ IMU ไม่ได้พึ่งพาฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว

2026-01-28

หลังจากทศวรรษแห่งการมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในสาขา IMU สิ่งที่ผมได้เรียนรู้มากที่สุดคือการที่อุตสาหกรรมได้เปลี่ยนจุดสนใจไปอย่างเงียบๆ ครั้งหนึ่ง การแข่งขันเคยเน้นไปที่ข้อจำกัดของสเปคฮาร์ดแวร์ แต่ตอนนี้ การปรับปรุงอัลกอริทึมคือหัวใจสำคัญในการสร้างความแตกต่าง เมื่อห้าปีที่แล้ว การติดตามการเคลื่อนไหวที่มีความแม่นยำสูงต้องอาศัย IMU แบบไฟเบอร์ออปติกราคาแพงเป็นหลัก เนื่องจากปัญหาการดริฟท์และสัญญาณรบกวนของอุปกรณ์ MEMS ทั่วไปไม่สามารถตอบสนองความต้องการในสถานการณ์ที่เข้มงวดได้ แต่ปัจจุบัน เทคโนโลยีซอฟต์แวร์กำลังพลิกโฉมความเข้าใจนี้ ทำให้ฮาร์ดแวร์ราคาประหยัดสามารถให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าระดับของมันได้

สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคือโครงการตรวจสอบโดรนที่ผมได้เข้าร่วมเมื่อปีที่แล้ว เนื่องจากข้อจำกัดด้านงบประมาณ ลูกค้าสามารถใช้ได้เพียง IMU MEMS ระดับเริ่มต้น ในระหว่างการทดสอบเบื้องต้น โดรนประสบปัญหาการทรงตัวขณะลอยตัวที่ไม่ดีและการดริฟท์ของทิศทางที่รุนแรง ทำให้ไม่สามารถทำงานตรวจสอบที่แม่นยำได้ แทนที่จะรีบเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ทีมได้ปรับปรุงอัลกอริทึมการแก้ปัญหาทัศนคติโดยเฉพาะ แนะนำการกรองแบบปรับตัวของ Kalman และเพิ่มตรรกะการลดสัญญาณรบกวนตามแบบจำลองการสั่นสะเทือนของสภาพแวดล้อม หลังจากแก้ไขข้อบกพร่องเป็นเวลาสองสัปดาห์ ความแม่นยำในการระบุตำแหน่งของโดรนก็ดีขึ้นเกือบ 60% ปัญหาการดริฟท์ได้รับการควบคุมอย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างเต็มที่

นี่ไม่ได้หมายความว่าฮาร์ดแวร์ไม่สำคัญ แต่เป็นเพราะอัลกอริทึมที่ปลดปล่อยศักยภาพของฮาร์ดแวร์ได้อย่างเต็มที่ สถานการณ์ที่แตกต่างกันมีความต้องการอัลกอริทึมที่แตกต่างกันอย่างมาก ตัวอย่างเช่น IMU ในอุปกรณ์ VR สำหรับผู้บริโภคต้องการอัลกอริทึมที่ตอบสนองรวดเร็วและมีความหน่วงต่ำ แม้ว่าจะต้องเสียสละความแม่นยำไปบ้างเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดี ในทางกลับกัน อุปกรณ์ระบุตำแหน่งในอุตสาหกรรมจะให้ความสำคัญกับความเสถียรของอัลกอริทึมและความสามารถในการป้องกันการรบกวน โดยต้องการการกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำ หลายทีมตกหลุมพรางของการใช้อัลกอริทึมทั่วไปโดยไม่พิจารณา ซึ่งท้ายที่สุดนำไปสู่ประสิทธิภาพของอุปกรณ์ที่ต่ำ

การพัฒนาอัลกอริทึม IMU ในปัจจุบันยังเผชิญกับความท้าทายในการติดป้ายกำกับข้อมูลและการปรับให้เข้ากับสถานการณ์ อัลกอริทึมขั้นสูงส่วนใหญ่ต้องอาศัยข้อมูลจากสถานการณ์จริงจำนวนมากในการฝึกอบรม แต่สถานการณ์มีความแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น IMU ในอุปกรณ์ฟื้นฟูทางการแพทย์จำเป็นต้องจับข้อมูลการเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่ละเอียดอ่อน ในขณะที่ IMU ในยานยนต์ต้องรับมือกับสภาวะการทำงานที่ซับซ้อน เช่น การสั่นสะเทือนและการรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า ทำให้ยากต่อการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่เป็นหนึ่งเดียว นี่คือเหตุผลว่าทำไมอัลกอริทึมจำนวนมากที่ทำงานได้ดีเยี่ยมในห้องปฏิบัติการจึงไม่สามารถปรับใช้ได้เมื่อนำไปใช้ในสถานการณ์จริง

ครั้งหนึ่งเราได้ปรับปรุงอัลกอริทึม IMU สำหรับสายรัดข้อมือเพื่อการฟื้นฟูผู้สูงอายุ ในตอนแรก เราได้นำโมเดลอัลกอริทึมของสายรัดข้อมือกีฬามาใช้โดยตรง แต่มันไม่สามารถระบุการออกกำลังกายเพื่อการฟื้นฟูที่เคลื่อนไหวช้าได้อย่างถูกต้อง และมักจะแจ้งเตือนผิดพลาด ต่อมา เราได้รวบรวมข้อมูลการเคลื่อนไหวเพื่อการฟื้นฟูจากผู้ใช้สูงอายุหลายร้อยชุด ปรับพารามิเตอร์เกณฑ์และตรรกะการสกัดคุณลักษณะของอัลกอริทึม และเพิ่มโมดูลการรับรู้จังหวะการเคลื่อนไหว ซึ่งในที่สุดก็สามารถแก้ปัญหาได้ กระบวนการนี้ทำให้ผมตระหนักว่าไม่มีแม่แบบที่ใช้ได้กับทุกสถานการณ์สำหรับอัลกอริทึม IMU การปรับแต่งเฉพาะสถานการณ์คือหัวใจสำคัญ

ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยี AI และ IMU อย่างลึกซึ้ง ความสำคัญของอัลกอริทึมจะยังคงเพิ่มขึ้น ในอนาคต เราอาจไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับไฮเอนด์เพื่อความแม่นยำอีกต่อไป แต่เราสามารถใช้อัลกอริทึมเพื่อปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่แตกต่างกันและปรับเทียบข้อผิดพลาดได้อย่างอิสระ ทำให้ IMU บรรลุรูปแบบใหม่ของ "ฮาร์ดแวร์สากล อัลกอริทึมที่ปรับแต่ง" อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ยังเพิ่มข้อกำหนดที่สูงขึ้นสำหรับวิศวกร พวกเขาไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจหลักการของฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังต้องมีความสามารถในการปรับปรุงอัลกอริทึมและการมองเห็นสถานการณ์ การผสมผสานทั้งสองอย่างนี้คือความสามารถหลักที่อุตสาหกรรมต้องการมากที่สุดในปัจจุบัน

เป็นที่น่ากล่าวถึงว่าเทคโนโลยี Edge Computing ก็กำลังขับเคลื่อนการอัปเกรดอัลกอริทึม IMU เช่นกัน ในอดีต อัลกอริทึมที่ซับซ้อนจำนวนมากต้องอาศัยพลังการประมวลผลบนคลาวด์ ซึ่งส่งผลให้เกิดปัญหาความหน่วง Edge Computing ช่วยให้ IMU สามารถประมวลผลข้อมูลและการดำเนินการอัลกอริทึมได้โดยตรงบนอุปกรณ์ ซึ่งช่วยลดความหน่วงได้อย่างมาก ซึ่งเป็นการพัฒนาที่สำคัญสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการความเรียลไทม์สูง เช่น การขับขี่อัตโนมัติและหุ่นยนต์อุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ก่อให้เกิดความท้าทายในการทำให้อัลกอริทึมมีน้ำหนักเบา: วิธีการรักษาฟังก์ชันหลักด้วยพลังการประมวลผลของอุปกรณ์ที่จำกัดได้กลายเป็นหัวข้อใหม่ของอุตสาหกรรม

โดยสรุป สาขา IMU ได้เข้าสู่ยุคใหม่จาก "การครอบงำของฮาร์ดแวร์" ไปสู่ "การเสริมพลังด้วยอัลกอริทึม" อีกต่อไปนี้ไม่ใช่เพียงส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่แข่งขันกันที่พารามิเตอร์เท่านั้น แต่เป็นโซลูชันระดับระบบที่มีการบูรณาการซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์อย่างลึกซึ้ง ทีมที่สามารถสร้างฐานที่มั่นในสาขานี้ในอนาคตจะต้องไม่เพียงเข้าใจตรรกะพื้นฐานของฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังต้องแก้ไขปัญหาเฉพาะสถานการณ์ผ่านอัลกอริทึมอีกด้วย แนวคิดการทำงานร่วมกันระหว่างซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์นี้คือความสามารถหลักที่อุตสาหกรรมต้องการมากที่สุดในปัจจุบัน

ส่งคำถามของคุณโดยตรงกับเรา