“ومع ذلك ، بغض النظر عن مدى جودة أداء جهاز استشعار واحد ، فإنه لا يزال غير قادر على تلبية متطلبات الأشخاص في العديد من السيناريوهات. على سبيل المثال ، يمكن لليدار باهظ الثمن في السيارة أن يحكم على وجود عائق أمامك بناءً على سحابة النقطة التي تم إنشاؤها ، ولكن إذا كنت تريد أن تعرف بالضبط ما هو العائق ، فأنت بحاجة إلى مساعدة الكاميرا الموجودة على متن السيارة “للنظر” ؛ إذا كنت ترغب في الشعور بحركة حالة الكائن ، وقد تحتاج أيضًا إلى رادار الموجة المليمترية للمساعدة.
“
اليوم ، تعتمد حياتنا بشكل كبير على أجهزة الاستشعار. كامتداد للحواس البشرية الخمس ، يمكن لأجهزة الاستشعار أن تدرك العالم بل وتراقب التفاصيل التي لا يستطيع جسم الإنسان إدراكها ، وهذه القدرة ضرورية أيضًا للمجتمع الذكي في المستقبل.
ومع ذلك ، بغض النظر عن مدى جودة أداء جهاز استشعار واحد ، فإنه لا يزال غير قادر على تلبية متطلبات الأشخاص في العديد من السيناريوهات. على سبيل المثال ، يمكن لليدار باهظ الثمن في السيارة أن يحكم على وجود عائق أمامك بناءً على سحابة النقطة التي تم إنشاؤها ، ولكن إذا كنت تريد أن تعرف بالضبط ما هو العائق ، فأنت بحاجة إلى مساعدة الكاميرا الموجودة على متن السيارة “للنظر” ؛ إذا كنت ترغب في الشعور بحركة حالة الكائن ، وقد تحتاج أيضًا إلى رادار الموجة المليمترية للمساعدة.
هذه العملية تشبه “الرجل الأعمى الذي يلامس الفيل”. كل مستشعر يمكنه فقط رؤية خصائص جانب معين من الجسم المقاس بناءً على خصائصه وخبراته. رؤى كاملة ودقيقة. تُعرف طريقة الجمع بين أجهزة استشعار متعددة للاستخدام باسم “اندماج المستشعرات”.
بالنسبة إلى اندماج المستشعرات ، فإن التعريف الأكثر صرامة هو: استخدام تكنولوجيا الكمبيوتر لتحليل وتوليف المعلومات والبيانات تلقائيًا من أجهزة استشعار متعددة أو مصادر متعددة بموجب معايير معينة لإكمال عملية صنع القرار ومعالجة المعلومات المطلوبة. يمكن أن تكون هذه المستشعرات كمصادر بيانات هي نفسها (متجانسة) أو مختلفة (غير متجانسة) ، لكنها ليست مكدسة معًا فحسب ، ولكنها تحتاج إلى دمج عميق من مستوى البيانات.
في الواقع ، شوهدت أمثلة على اندماج المستشعرات بشكل متكرر في حياتنا. باختصار ، ينقسم الغرض من استخدام تقنية اندماج المستشعرات بشكل أساسي إلى ثلاث فئات:
• اكتساب الوعي العالمي. يحتوي المستشعر الفردي على وظيفة واحدة أو أداء غير كافٍ ، ويمكنه معًا إكمال عمل ذي ترتيب أعلى. على سبيل المثال ، وحدة مستشعر الحركة MEMS المألوفة ذات التسعة محاور هي في الواقع مزيج من مستشعر تسريع ثلاثي المحاور وجيروسكوب ثلاثي المحاور وبوصلة إلكترونية ثلاثية المحاور (مستشعر مغناطيسي أرضي). فقط من خلال اندماج المستشعر يمكن استشعار الحركة بدقة الحصول على البيانات لتزويد المستخدمين بتجربة واقعية غامرة في تطبيقات الواقع الافتراضي المتطورة أو غيرها من التطبيقات.
• صقل دقة الفحص. على سبيل المثال ، في تصور الموقع الجغرافي ، تتمتع تقنية GPS وتقنيات تحديد المواقع عبر الأقمار الصناعية الأخرى بدقة كشف تبلغ حوالي عشرة أمتار ولا يمكن استخدامها في الداخل. إذا كان بإمكاننا الجمع بين Wi-Fi و Bluetooth و UWB وتقنيات تحديد المواقع المحلية الأخرى ، أو إضافة MEMS الوحدات بالقصور الذاتي ، ثم يمكن تحسين دقة تحديد المواقع ومراقبة الحركة للأجسام الداخلية بأوامر من حيث الحجم.
• تحقيق السلامة التكرار. في هذا الصدد ، تعتبر القيادة الذاتية هي المثال الأكثر شيوعًا ، حيث يجب دعم المعلومات التي يتم الحصول عليها بواسطة أجهزة الاستشعار المختلفة داخل السيارة والتحقق منها لتكون آمنة حقًا. على سبيل المثال ، عندما يتم ترقية مستوى القيادة الذاتية إلى L3 أو أعلى ، سيتم تقديم رادار الموجة المليمترية على أساس الكاميرات الموجودة على متن الطائرة. من خلال إنترنت المركبات V2X. تم دمج البيانات.
باختصار ، تشبه تقنية دمج أجهزة الاستشعار “المدرب” ، الذي يمكنه الجمع بين أجهزة الاستشعار ذات الأداء المختلف في فريق ، والجمع بينها في جهاز واحد ، وتكميل نقاط القوة والضعف لدى بعضهما البعض ، والفوز معًا في المباراة.
بعد اختيار المستشعر الذي يحتاج إلى الصهر ، فإن كيفية الصهر هي الخطوة التالية التي يجب مراعاتها. تنقسم بنية اندماج المستشعرات إلى ثلاثة أنواع وفقًا لطريقة الاندماج:
• مركزي: الاندماج المركزي للمستشعر هو إرسال البيانات الأولية التي تم الحصول عليها بواسطة كل مستشعر مباشرة إلى وحدة المعالجة المركزية لمعالجة الاندماج. متطلبات طاقة الحوسبة للمعالج أعلى ، ويجب مراعاة تأخير نقل البيانات ، وهو أمر صعب لتنفيذ.
• الموزعة: يعني ما يسمى الموزعة أنه في المكان الأقرب إلى المستشعر ، تتم معالجة البيانات الأصلية التي يتم الحصول عليها بواسطة كل مستشعر مبدئيًا ، ثم يتم إرسال النتيجة إلى المعالج المركزي لحساب اندماج المعلومات للحصول على النتيجة النهائية. تتطلب هذه الطريقة نطاقًا تردديًا منخفضًا للاتصال وسرعة حساب عالية وموثوقية جيدة. ومع ذلك ، نظرًا لتصفية البيانات الأصلية ومعالجتها ، ستفقد بعض المعلومات ، لذلك من حيث المبدأ ، الدقة النهائية ليست عالية مثل الدقة المركزية.
• الهجين: كما يوحي الاسم ، فهو مزيج من الطريقتين المذكورتين أعلاه ، حيث تعتمد بعض المستشعرات طريقة اندماج مركزية ، بينما تتبنى أجهزة الاستشعار الأخرى طريقة الاندماج الموزع. نظرًا للأخذ في الاعتبار مزايا الاندماج والتوزيع المركزيين ، فإن إطار الاندماج الهجين يتمتع بقدرة قوية على التكيف واستقرار عالٍ ، لكن الهيكل العام للنظام سيكون أكثر تعقيدًا ، وسيتم تكبد تكاليف إضافية في اتصالات البيانات ومعالجة الحوسبة.
بالنسبة لمخطط اندماج المستشعرات ، هناك طريقة أخرى للتصنيف وفقًا لمرحلة معالجة معلومات البيانات. بشكل عام ، تحتاج معالجة البيانات إلى المرور بثلاثة مستويات من الحصول على البيانات ، واستخراج الميزات ، وتحديد الهوية واتخاذ القرار.يتم تنفيذ دمج المعلومات على مستويات مختلفة ، مع استراتيجيات وسيناريوهات تطبيق مختلفة ، مما يؤدي إلى نتائج مختلفة.
وفقًا لهذه الفكرة ، يمكن تقسيم اندماج المستشعرات إلى اندماج على مستوى البيانات ، واندماج على مستوى الميزة ، واندماج على مستوى القرار.
• اندماج مستوى البيانات: بعد اكتمال البيانات التي تم جمعها بواسطة أجهزة استشعار متعددة ، يتم دمج البيانات. ومع ذلك ، يجب أن يتم جمع البيانات التي تتم معالجتها عن طريق اندماج مستوى البيانات بواسطة نفس النوع من أجهزة الاستشعار ، ولا يمكن معالجة البيانات غير المتجانسة التي تم جمعها بواسطة أجهزة استشعار مختلفة.
• اندماج على مستوى الميزة: استخرج متجه الميزة الذي يمكن أن يعكس سمات كائن المراقبة من البيانات التي تم جمعها بواسطة المستشعر ، وإجراء دمج للمعلومات حول ميزات كائن المراقبة في هذا المستوى ، وهو اندماج على مستوى الميزة. هذه الطريقة مجدية لأن بعض معلومات الميزة الرئيسية يمكن أن تحل محل جميع معلومات البيانات.
• الانصهار على مستوى القرار: على أساس استخراج السمات ، يتم تنفيذ بعض التمييز والتصنيف والعمليات المنطقية البسيطة لإصدار أحكام تحديد الهوية.على هذا الأساس ، يتم دمج المعلومات وفقًا لمتطلبات التطبيق ، ويتم اتخاذ قرارات على مستوى أعلى. اندماج مستوى القرار. يكون الانصهار على مستوى القرار عمومًا موجهًا نحو التطبيق.
كيفية اختيار استراتيجية وهندسة اندماج المستشعرات ، لا توجد قاعدة معينة ، يجب تحديدها وفقًا للتطبيق العملي المحدد ، بالطبع ، من الضروري أيضًا اتخاذ القرار الصحيح من خلال دمج عوامل مثل قوة الحوسبة والتواصل والأمن والتكلفة.
بغض النظر عن بنية اندماج المستشعر المعتمدة ، قد تجد أن اندماج المستشعر هو إلى حد كبير عمل برمجي ، مع التركيز والصعوبة الرئيسية على الخوارزمية. لذلك ، أصبح تطوير خوارزميات فعالة وفقًا للتطبيقات العملية أولوية قصوى لأعمال تطوير اندماج أجهزة الاستشعار.
في خوارزمية التحسين ، يعد إدخال الذكاء الاصطناعي اتجاهًا واضحًا لتطور اندماج المستشعرات. من خلال الشبكة العصبية الاصطناعية ، يمكن تقليد عملية الحكم واتخاذ القرار للدماغ البشري ، ولديه قدرة قابلة للتطوير للتعلم والتطور المستمر ، مما يوفر بلا شك تسريعًا لتطوير اندماج المستشعرات.
على الرغم من أهمية البرامج ، إلا أنه في عملية اندماج المستشعرات ، لا تخلو من فرصة للأجهزة لتلعب دورها. على سبيل المثال ، إذا تم إجراء جميع عمليات معالجة خوارزمية اندماج المستشعر على المعالج الرئيسي ، فسيكون الحمل على المعالج كبيرًا جدًا. لذلك ، يتمثل النهج الشائع في السنوات الأخيرة في تقديم محور مستشعر (Sensor Hub) ، والذي يمكن استخدامه في المعالج الرئيسي. تتم معالجة بيانات المستشعر بشكل مستقل خارج المعالج دون تدخل المعالج الرئيسي. بهذه الطريقة ، من ناحية ، يمكن تقليل حمل المعالج الرئيسي ، ومن ناحية أخرى ، يمكن تقليل استهلاك طاقة النظام عن طريق تقليل وقت عمل المعالج الرئيسي ، وهو أمر ضروري للغاية في حالة الحساسية للطاقة تطبيقات مثل الأجهزة القابلة للارتداء وإنترنت الأشياء.
وفقًا لبيانات أبحاث السوق ، سينمو الطلب على أنظمة اندماج أجهزة الاستشعار من 2.62 مليار دولار في عام 2017 إلى 7.58 مليار دولار في عام 2023 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 19.4٪. يمكن التنبؤ بأن تطوير تكنولوجيا اندماج المستشعرات والتطبيقات في المستقبل سيظهر اتجاهين واضحين:
• مدفوعة بالقيادة الذاتية ، سيكون سوق السيارات أهم مسار لتقنية اندماج أجهزة الاستشعار ، والتي ستنتج المزيد من التقنيات والحلول الجديدة.
• بالإضافة إلى ذلك ، فإن اتجاه تنويع التطبيقات سوف يتسارع أيضًا ، فبالإضافة إلى تلك التطبيقات ذات الأداء العالي ومتطلبات السلامة في الماضي ، فإن تقنية دمج أجهزة الاستشعار في مجال الإلكترونيات الاستهلاكية ستفتح مجالًا كبيرًا للتطوير.
باختصار ، يوفر لنا اندماج المستشعرات طريقة أكثر فاعلية لاكتساب نظرة ثاقبة للعالم ، مما يسمح لنا بالابتعاد عن الإحراج الناجم عن “لمس الرجل الأعمى لفيل” ، ثم تشكيل مستقبل أكثر ذكاءً بناءً على هذه البصيرة.