随着智能手机等功能强大的智能设备不断进步，新的应用层出不穷，系统开发经常跟不上不断变化的新要求。如今，诸如室内导航和增强现实等使用运动或位置数据的新应用，都要求用户接受原本是为简单游戏应用开发的、不太完美的传感器融合。但是，最终用户很容易发现这些实现具有相当多的缺点，并且精度很低。

　　传感器融合是一种创新的工程技术，通过整合来自各种系统传感器的数据，来保证更加精确、完整和可靠的传感器信号或感知信息。要想实现始终精确的传感器融合，工程师在决定如何优化整合来自这些传感器的数据之前，深入理解传感器的优缺点很重要。一种可成功实现的方法是使用基于加速度计、磁力计和陀螺仪等传感器信号的融合数据库，并通过补偿每种传感器的缺点，来提供高精度、可靠和稳定的方位数据。

　　随着最终用户不断接触到这些新的应用，他们希望能有更加精确和可靠的解决方案。将传感器用于在已知固定位置之间跟踪用户的室内导航与早期的GPS设备非常类似，只有质量优异的传感器融合，才可以提供所要求的逼真度、精度乃至用户信心。OEM厂商都明白这一点，因此大多数厂商都认为这是实现产品差异化的良好契机。

　　另外一个例子是从虚拟现实到增强现实的进步。在虚拟现实（VR）系统中，用户与现实世界相隔离，沉浸于一个人造世界中。而在增强现实（AR）系统中，用户仍能与现实世界相接触，同时又能与他们周围的虚拟物体进行互动。利用现有的技术，信息传送的延迟对用户来说是不能忍受的—增强现实中的这种错位可能导致非常糟糕的用户体验。

　　对OEM厂商和平台开发人员（即操作系统开发人员）来说，最大的挑战是需要确保所有器件都能提供满足这些应用稳定工作要求的性能。举例来说，安卓设备中有许多不同的软硬件组合，每种组合都会产生不同的输出质量。目前没有标准的测试程序，这意味着应用开发人员不能依靠安卓传感器数据在许多不同平台上实现相同的性能。以下是用运动跟踪摄像头系统分析和比较不同软硬件组合性能从而设定最小性能标准的建议。性能分析是通过测量系统的4个关键性能指标（KPI）实现的，这些指标是：静态精度、动态精度、方位稳定时间和校准时间。

　　摄像头系统通过跟踪物体上的标记根据物体（智能手机）的运动产生方位矢量，这些矢量再与手机中传感器创建的矢量进行比较。数据记录应用程序对这些矢量进行同时记录，该应用程序支持最终用户设备的直接比较。

　　本文将介绍智能手机环境中传感器融合的概念，讨论如何使用传感器融合软件提高总体精度，并介绍在许多旗舰智能手机上执行的、包括性能结果测量在内的一种测试方法。

　　文章所描述的融合库使用加速度计、磁力计和陀螺仪传感器信号补偿彼此的缺点，并提供高精度、可靠和稳定的方位数据。下面着重分析这些关键器件的优缺点，以及它们是如何补偿彼此缺点的（图1）。

　　图1：MEMS传感器的固有特性。

　　物体的方位描述了它在三维空间中是如何放置的，一般来说，方位是相对于一个坐标系中规定的参考系进行定义的。至少需要3个独立的值作为三维矢量的一部分，用于描述真正的方位。物体的所有点在旋转过程中都会改变它们的位置，位于旋转轴上的点除外。

　　磁力计

　　磁力计对干扰性的本地磁场和畸变高度敏感，它们容易造成计算得到的磁航向出现错误。陀螺仪可以用来在没有旋转记录的情况下检测这种干扰和航向变化。传感器融合随后通过给陀螺仪数据提供比磁力计数据更多的权重，就可以精确地进行补偿。

　　地球磁场的水平分量用于计算磁航向，而俯仰角和滚转角分别是沿着水平（X）和垂直（Y）轴的倾斜角。这些倾斜角影响XY轴方向的磁场。当设备不处于水平位置时，即倾斜角不是零时，航向计算将不正确。因此在利用加速度计，通过旋转XY平面对方位进行计算之前，确保这些倾斜角得到补偿很重要。

加速度计

　　加速度计只能测量因设备运动引起的加速度和因重力引起的加速度在内的总加速度值，而不能检测二者之间的区别，因此需要将重力和运动分开来：

　　线性加速度＝加速度－重力加速度

　　可以将重力矢量想象为一种指示重力方向和幅度的三维矢量。当设备处于静止状态时，重力传感器的输出应该与加速度计的输出相同。

　　线性加速度可以被看作是一个指示每个设备轴向加速度的三维矢量，并且在手机应用中被认为与重力分量无关。

　　此时就用得到陀螺仪了。陀螺仪可以用来检测设备何时处于静止状态，并触发重力矢量偏移校准的计算。结果可再转而用于计算设备运动过程中的动态分量（线性加速度）。

　　陀螺仪

　　陀螺仪可以提供围绕着三个轴的旋转速度，因此可以用来跟踪设备在运动中的方位。陀螺仪可以跟踪的旋转速度高达2000度每秒（dps），而磁力计可跟踪的速度被限制在约400dps以下。但是，陀螺仪只能输出相对位置，因此需要有一个不失真的磁力传感器作为参考。

　　所有消费级陀螺仪都存在固有的漂移误差，因此即使设备处于稳定状态，陀螺仪也会随着时间和温度的变化发生一定程度的旋转。为了纠正这些误差，可以用高稳定性的加速度计检测静止状态，然后经计算进行适当的补偿。

　　现实世界设计

　　传感器融合是一个高度专业化的设计领域，需要熟练掌握建模和仿真技术。它要求尽最大可能地理解传感器的工作细节以及它们的缺点和交互情况。多年来，人们的关注点已经被带进导航、智能手机应用和游戏等领域。但直到现在，借助大量知识的储备和累积，才使得人们可以获得真实和精确的结果。

　　在基于传感器融合的系统中，操作需要进行精细调整。现实世界中没有什么事像“即插即用”这么简单。一个系统的试运行要求必须调整参数，而且每个传感器的操作之间存在交互，因此很容易变成高度复杂的反复过程。如今的软件具有以很高层次执行这种“精细调整”的能力，并且可以向OEM厂商提供简单直观的滤波器调整程序（图2）。

　　图2：典型的传感器融合软件架构。

　　预定义滤波器使得精细调整速度更快

　　既然传感器融合操作的精细调整已发展并简化成了滤波器调整任务，它就给开发人员提供了一个有价值的机会。通过适当调整滤波器，开发人员或OEM厂商可以让最终产品以市场差异化的方式运行。由于所有权衡管理都是自动完成的，开发人员可以做出有效的决策，例如在最高稳定性和最高性能之间做出权衡，以便适应最终目标市场。

　　关键性能指标测量设置

　　所有传感器融合技术并不等同。在现有的实现技术和测试方面，不同供应商之间有很大差异。为了得到正确结果，必须采用含有经过验证的精确库的正确软件方法。

　　所有硬件在接口和时序参数方面必须兼容和匹配。合理的方法是确保摄像头系统的性能，这些系统将通过跟踪物体上的标记根据物体（本例中是智能手机）移动产生方位矢量。方位矢量再与传感器创建的、用数据记录应用同时记录的矢量进行比较。使用这种基于摄像机的系统允许对最终商用设备进行直接比较。

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