在消費類產(chǎn)品中,更換或充電電池并不是關(guān)鍵任務(wù)操作。這只是一種煩惱。如果是這樣的話,為什么每個人都如此關(guān)注可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的功耗和成本?其中一個原因是,至少相對于產(chǎn)品價格而言,今天的可穿戴設(shè)備/物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對消費者的邊際利益是邊際的。因此,組件供應(yīng)商感到有壓力降低成本,同時提高其零件的性能和功耗。
如今,大多數(shù)可穿戴設(shè)備僅依靠加速度計進(jìn)行活動測量。但問題是,所有僅基于加速度計的可穿戴設(shè)備都無法提供相同的結(jié)果。去年,當(dāng)我同時佩戴 Jawbone UP 和 Fitbit 以比較數(shù)據(jù)時,我對此進(jìn)行了測試。
Jawbone UP和菲特比特是怎么回事?
當(dāng)我比較 Jawbone UP 和 Fitbit 時,我發(fā)現(xiàn)兩者都提供了?;顒拥目煽扛攀?,并且在很大程度上報告了相同的活動趨勢。雖然我確實得到了關(guān)于步數(shù),行進(jìn)距離和燃燒卡路里的詳細(xì)分類,但我對自己的日?;顒铀讲]有那么開明。更重要的是,我對來自兩臺設(shè)備的數(shù)據(jù)偏離了10-20%感到困惑。
表 1:Jawbone UP 和菲特比特之間的數(shù)據(jù)比較。
揭開差異的神秘面紗
從技術(shù)角度來看,兩種設(shè)備之間的差異并不令人驚訝,因為Jawbone UP和Fitbit都是僅基于加速度計的設(shè)備,并且每家公司都使用自己的算法來確定步數(shù)和強度。
加速度計測量加速度,在簡單的實現(xiàn)中,通過在加速度計讀數(shù)上設(shè)置閾值觸發(fā)器,可以提取步數(shù)。因此,大多數(shù)僅基于加速度計的系統(tǒng)很容易被欺騙。定期搖晃基于加速度計的可穿戴設(shè)備,它將拾取假陽性步長和軟步長,這些步長記錄在設(shè)定的加速度計閾值以下,并且可能無法拾取。這會導(dǎo)致要計算的步驟太少或太多。
如今,每個制造商的加速度計本質(zhì)上都是相同的。實際上,制造商算法的性能決定了可穿戴設(shè)備如何捕獲數(shù)據(jù)。可以開發(fā)智能算法來實現(xiàn)更高精度的僅加速度計步數(shù)。PNI開發(fā)了僅基于加速度計的步數(shù)算法,以優(yōu)化功耗和性能。該算法對通過 4 深度步進(jìn)緩沖區(qū)提取的閾值交叉特征應(yīng)用生物力學(xué)和基于啟發(fā)式的過濾,以準(zhǔn)確識別錯誤或缺失的步驟。在提取步數(shù)時,僅加速度計的算法被證明具有超過98%的準(zhǔn)確率,同時功耗低于60 μA。
測試算法的準(zhǔn)確性
為了測試算法的準(zhǔn)確性,我們使用了194個測試向量 - 包括Brajdic的“無約束智能手機”開源數(shù)據(jù)[1][2],其中包括每個文件中的慢速和快走配置文件 - 以及PNI捕獲的數(shù)據(jù),包括30分鐘以上的零步長駕駛數(shù)據(jù)???cè)罩緯r間為 305.25 分鐘,有 16,726 個真實步驟。我們的算法報告了 16,770 個步數(shù),導(dǎo)致步數(shù)準(zhǔn)確率為 100.26%。該算法產(chǎn)生的誤報率不到3%(附加假步驟 - 記為Fp)和小于0.5%的假陰性(遺漏的步數(shù) - 標(biāo)記為Fn),結(jié)果中位數(shù)誤差為1.46%。Fp 和 Fn 的分布如圖 2 和圖 3 所示。90.2%的測試向量具有1 Fn或更低,而73.7%的測試向量具有2 Fp或更低(表2)。
圖 2:194 個測試向量的誤報。
圖 3:194 個測試向量的假陰性。
表 2:194 個測試向量的算法結(jié)果摘要。
步數(shù)算法在SENtral協(xié)處理器中處理,包括3軸加速度計在內(nèi)的總平均功耗小于60 μA,相當(dāng)于堿性AAA電池的17,000小時。這些結(jié)果看起來非常好,作為計步器似乎綽綽有余。
電力成本問題
知道可穿戴設(shè)備等消費產(chǎn)品處于成本敏感型市場,即使它增加了功耗和成本,是否值得包含額外的傳感器?如果一臺設(shè)備超過100美元,需要設(shè)置,并且需要每周充電一次,我希望它不僅僅是一個計步器。只要它能保持可接受的功耗水平和成本,與僅加速度計的產(chǎn)品大致相同,添加更多傳感器和功能就很有意義。隨著MEMS陀螺儀(陀螺儀)在智能手機中激增,使它們體積小,功耗相當(dāng)?shù)颓覂r格合理,在可穿戴設(shè)備中添加陀螺儀可能是一個理想的解決方案。
PNI的加速度計僅步數(shù)算法輸出步進(jìn)頻率,用戶可以將其與支腿長度結(jié)合使用,將步數(shù)與步長相關(guān)聯(lián)。但是,在傳感器融合算法中添加陀螺儀輸入是一個更好的解決方案。它允許在沒有用戶輸入(校準(zhǔn))的情況下實現(xiàn)精確的行進(jìn)距離,并減少錯誤和錯過的步驟。這是因為陀螺儀使我們能夠準(zhǔn)確地保持引力和線性加速度的瞬時和長期地球框架參考。
我們想在測試中增加陀螺儀,所以我們使用了兩部Nexus 5手機并修改了硬件,以包括PNI的M&M模塊,其中包括運行運動傳感器融合算法的SENtral協(xié)處理器,以及來自意法半導(dǎo)體或博世和AKM的慣性傳感器。雖然Nexus手機有陀螺儀,加速度計和磁性傳感器,但我們需要破解手機以包含M&M模塊,以便我們可以輕松控制Android中的傳感器,并從SENtral運行低功耗步數(shù)算法。我們使用了兩款Nexus 5手機,一款具有僅加速度計的步數(shù)計數(shù)算法,另一款具有基于加速度計和陀螺儀的行人航位推算(PDR)算法。我們把這兩部手機放在一起,在實驗室的測試臺上走了好幾圈,走了101步。
正如我們從早期的測試中了解到的那樣,僅基于加速度計的系統(tǒng)存在局限性。它無法跟蹤用戶的行進(jìn)路徑,也無法自動計算行進(jìn)距離,除非用戶輸入其平均步幅。使用平均步幅來計算行進(jìn)距離不如通過帶有傳感器融合算法的陀螺儀測量每步行進(jìn)的距離準(zhǔn)確。
值得投資
將陀螺儀添加到可穿戴設(shè)備是一個合乎邏輯的選擇。精確的PDR算法的結(jié)果可以讓我們創(chuàng)建更具吸引力的可穿戴應(yīng)用程序,例如跟蹤商場中丟失的孩子或監(jiān)控老年人。例如,這比單純的活動監(jiān)控更具吸引力,而且這只是這些應(yīng)用程序最終將走向何方的冰山一角。
確實需要考慮額外的成本和功率。添加陀螺儀的增量物料清單(BOM)成本為陀螺儀的1-2美元,另外1美元用于添加處理。陀螺儀的功率增加將額外增加1-2 mA,運行PDR算法的功率增加約為400 μA。這只是2-3美元的硬件成本增量。
雖然增加的系統(tǒng)功率是僅基于加速度計的計步器的20倍以上,但整個系統(tǒng)將運行約12小時。通過向可穿戴設(shè)備開放新的應(yīng)用類別,這是我愿意做出的權(quán)衡。在快速發(fā)展的市場中尋找競爭優(yōu)勢的制造商也將以同樣的方式看待它。如果添加陀螺儀只需要增加成本/功耗,但為他們帶來了大量新客戶,那么基于陀螺儀和加速度計的可穿戴設(shè)備將在不久的將來出現(xiàn)。
審核編輯:郭婷
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