美商亞德諾(ADI)、飛思卡爾(Freescale)與PNI Sensor公司以及MEMS產業(yè)集團(MEMS Industry Group;MIG)聯(lián)手成立了‘加速創(chuàng)新聯(lián)盟’(AIC)，致力于為傳感器提供開放原始碼演算法。AIC還計畫與MIPI聯(lián)盟合作發(fā)布用于傳感器的一種I/O標準。

　　工程師不應該“在每次需要增加或修改產品功能時重復開發(fā)常用演算法�！� MIG執(zhí)行總監(jiān)Karen Lightman表示，“存取入門級演算法的開放源碼庫將從根本上改變以往的開發(fā)模式�！�

　　飛思卡爾是AIC的早期籌建者，已經為3軸、6軸和9軸傳感器融合增加了諸如C原始碼庫等開放源碼演算法。傳感器融合是用于傳感器資料分析與動作追蹤的一種基本構建模組，飛思卡爾傳感器解決方案部門行銷主管Ian Chen指出。

　　“簡單地說，傳感器融合就是將來自多個傳感器的相關資料集中在一起，以便更有效地描繪系統(tǒng)中正在發(fā)生的事情。”MIG公司策略長Steve Whalley表示，“AIC的宗旨是讓工程師將自己真正的差異化能力專注于開發(fā)當前產品所需的更復雜演算法，這些演算法的復雜性遠遠超出AIC的入門級演算法�！� Steve Whalley曾經是英特爾(Intel)公司前傳感器總監(jiān)。

　　傳感器融合的關鍵挑戰(zhàn)是有效地分離訊號、動作和雜訊，Chen指出。AIC的演算法主要是從觀察相同事件的不同傳感器中取得重覆資料，進而區(qū)分雜訊與訊號，然后計算出更加精確的資訊。

　　Chen說：傳感器融合包含了各式各樣的技術，能夠充分利用各自固有的優(yōu)勢，并對這些單一傳感器的動作進行監(jiān)測，最終取得比單一元件本身所能取得的更精確結果�！�

　　Chen指出，演算法的開發(fā)必須以取得實際用例的傳感器資料支持，而對于小型的創(chuàng)新演算法開發(fā)人員來說，收集這樣的資料將是個巨大的挑戰(zhàn)。透過開放源碼聯(lián)盟的協(xié)助，將可有效地減輕這種挑戰(zhàn)，他補充道。

　　雖然這些演算法有時能夠補償傳感器的缺失或較低性能，但在某些方面(如功耗、程式碼大小、成本或開發(fā)時間)通常會有折衷。為了減輕這種折衷程度，MIG和AIC正在努力開發(fā)相關標準，如IEEE的‘傳感器參數定義’。另外，MIG和MIPI聯(lián)盟最近還將發(fā)布一種用于傳感器的I/O標準。不過AIC在建立標準方面似乎尚未發(fā)揮太大的作用。

　　Whalley希望AIC網站能充實各種演算法，并增加對于消費性電子、物聯(lián)網、可穿戴式裝置以及行動醫(yī)療等領域中基于傳感器的產品更進一步瞭解。其中，飛思卡爾公司將提供傳感器融合開發(fā)套件以及軟體開發(fā)支援套件。

　　傳感器融合功能是由傳感器公司和演算法公司共同提供的，雖然由于許多公司都被并購，使得目前還在經營的獨立演算法公司幾乎都沒有了。因此，PNI公司將提供針對動作、心率監(jiān)測以及計步器方面的演算法。Whalley希望其它的MIG成員能在今后30至60天的時間內為AIC貢獻更多的演算法。

　　業(yè)界目前還存在著“競相試圖維持基本演算法專有的傾向，這將從根本上限制創(chuàng)新的速度以及整個傳感器市場的擴展�！盋hen指出，“將傳感器融合軟體帶入開放源碼的環(huán)境后，利用傳感器技術為新應用增加智慧就會變得容易得多�！�

　　Whalley希望AIC能夠說服一些傳感器和演算法公司以及大學提供原始演算法。隨著時間的進展，他希望產品公司能夠開始增加更多自己的演算法，以便回過頭去改進現有的演算法。

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