MEMS传感器如何助力机器人越来越智能
MEMS传感器是令人惊奇的小器件，大小仅为几平方毫米，通常包含两个芯片。一个是传感器芯片，通常来说MEMS器件提供运动或压力信息，但它也可以用作磁性固态传感器。另一个芯片提供必要的信号处理功能，可将来自传感器的微弱的模拟信号转换为有用信息，并通过一些串行总线传递这些信息。
这些传感器外形小巧、价格实惠，是机器人的理想配件。它们既小巧又实惠，通常内嵌在智能手机和其它消费电子游戏应用中进行销售，目前已售出了数亿个。此外，它们的耗电量很低。例如，当采用2V或3V电源时，一个加速度传感器的功耗通常不到10μA；功耗通常是频率和理想操作点精度之间的一个平衡点。低功耗方案，如低于1μA，还可以通过传感器来实现，这些传感器可作为一个运动触发器或篡改探测单元来运行。它们提供的快速唤醒和关闭机制是影响功耗的zui重要的参数。节能技术将根据应用需求获取数据点所需的频率而不断变化。
对于空间受限应用，机器人设计人员还可以选用内置了微控制器和内存的加速度传感器，通过定制软件构建微小的系统。由于这些传感器通常无需其它处理器便能连接其它传感器，因此经常被称为传感器集线器。例如，飞思卡尔XtrinsicMMA9550L提供3x3-mm三轴加速度传感器和带有14KB闪存和1.5KBRAM的32位微控制器。当机器人的末梢或手臂部分需要安放传感器时，飞思卡尔XtrinsicMMA9550L和其它类似器件就非常有用，因为机器人的末梢或手臂部分的空间非常狭小。另一个应用是设计精致小巧的可穿戴式机器人系统，甚至用于内窥镜检查医疗应用的可吞咽机器人胶囊。
这类器件上的板载内存和微控制器也可用来实施传感器通信协议，如IO-Link。这个日益普及的传感器网络协议需要约10KB的内存，因此，它可以集成在这个小巧的装置中，实现全新传感器节点的设计和规格。
协同作用
在传感器系统设计中，下一步是借助您能够并且应该拥有的所有“感官”，来实现机器人性能目标。这通常被称为传感器融合，支持传感器系统利用各个传感器的优势生成更准确的数据和更好的产品设计。
例如，电子罗盘可指示南/北方向。虽然有人可能认为，读取地球磁场的磁传感器足以提供稳定的信息，但事实并非如此。磁传感器的输出值将随传感器向上或向下倾斜而发生变化，因此需要添加线性运动传感器（加速度传感器）来感测倾斜运动，并采用某个三角函数算法补偿磁传感器的读数。一个好的电子罗盘的设计将采用这两种传感器。而更好的系统将把这些传感器集成在同一个封装中，从而产生更小的传感器。例如，飞思卡尔XtrinsicFXOS8700CQ在3x3x1.2-mm的封装中集成了带有倾斜补偿的地磁场测量，提供了一种简单的方法将x/y方向集成到任何机器人系统中。
又如：无法利用GPS信号的室内定位系统采用WiFi基站三角测量法，在商场或机场内定位用户的智能手机。该系统的精度可通过添加极小的高度传感器（如飞思卡尔XtrinsicMPL3115）得以增强。凭借约30厘米（1英尺）的相对高度分辨率，此传感器能够轻松地检测到手机在大楼内向楼上还是楼下移动。这个简单的信息对于简化或验证复杂的三角测量算法非常有用。看守室外设施的监控机器人还需要了解它是向山上还是山下运动，这对机器人的速度和功耗都有影响，也是计算其自主持续时间需要考虑的重要数据。
采用高度计实施的另一个传感器融合功能是冲击检测。在仓库地面或医院大厅四处移动的自主机器人的设计应避免撞到人或物体，但如果发生碰撞，机器人必须能够检测到碰撞。可对加速度传感器进行编程，使之根据特定“碰撞”标记检测震动，但这并非*。在机器人周围添加了耦合了气动带的压力传感器后，此系统拥有两个不同的传感信息源，可提高“碰撞事件”检测的精度。
更加融合
图像识别是另一项伟大技术，可帮助自主机器人导航并避开障碍物。当今的视觉系统可识别形状、物体、甚至人脸。一种移动中的机器人希望创建其周围环境的实时3D地图，以确定任何可能的障碍。
只要能见度和光照条件足以使图像传感器捕捉足够的相关数据，照相机就能正常工作。但在室外条件下，视觉系统功能可能会受到雪、雾或其它天气条件的限制。雷达传感技术虽然不基于MEMS，但仍然是适当的传感器融合增补。将视频图像处理信息与距离和速度雷达数据相结合，可帮助智能导航算法计算出更的数据，并更好地构建机器人周围环境的3D地图。
雷达系统主要为自动应用而设计，也可轻松应用于其它系统。它们在77-GHz频段上运行，并提供非常的距离和速度信息，从几百米的距离到非常近的距离。传统的系统采用分立式射频电路和带有旋转天线的射频模块，以提供3D映像信息。
然而，借助150GHz过渡频率（fT）的超高速晶体管的高性能硅锗（SiGe）工艺，分立式射频功能可以整合到芯片上。这能够实现经济的多频段射频芯片组解决方案的设计，支持多信道接线天线，不再需要旋转天线。高性能射频工艺、设计专业知识，再加上数字波束赋形技术和信号处理算法，使雷达系统能够满足高容量汽车和机器人应用的尺寸和成本要求。
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