智能传感器的原理(智能传感器的原理及应用论文)

传感器是用于感知设备状态、周围环境的器件。设备越智能，越需要准确地获知信息。

举个栗子，人在开车时，驾驶员的传感器包括眼睛、耳朵、皮肤和鼻子，眼睛用来观测周围障碍物的性质、位置、速度等，并用来判断是否有危险。眼睛还用来判断标线、标识牌等信息。耳朵用来听取其他车辆的警示声音、车子本身是否有异常。皮肤用来感受车子内部的温度，是否有异常升温，是否有异常振动。鼻子用来监控车子是否有部位燃烧。

总的来说，人作为一个智能体，虽不敏捷（反应速度慢）、不可靠（可能误判，可能打瞌睡），但是，车辆、交通规则都是为人类量身定制的，因此，整体运行还是能被接受的（虽然每年因为交通事故死亡125万人）。

人的几类传感器（视觉、听觉、温度、味道）互相不可替代，但是有一定的冗余。不可替代，是指他们感知参数的维度不完全相同，相关性不强。冗余性是指眼睛、耳朵、鼻子都有两个。眼睛和耳朵出故障后，会影响定位，只能应急使用了，不能持续工作。一个鼻子是完全没有问题的。温度感知更不在话下，皮肤上有无数的温度传感器。另外，他们又有一定的冗余性，当冒烟的时候，或者温度很高的时候，眼睛能够发现，鼻子也能发现。眼睛的感知频谱如果足够宽，是能够用来测温的，想想热成像探头或者热成像仪就能够理解。

上面提到的各种参数，有些是用来操控的，有些是用来做设备状态监控的。那么，哪些是自动驾驶紧密相关的传感器呢？视觉。实际上，车子上已经有了很多传感器，能感受各种温度、油位、压力、发动机振动等等，唯独缺了视觉。

不同传感器的代价（成本）是不同的，功能和结构越复杂的传感器，越昂贵。在人体上，眼睛是一个最复杂的传感器了，有透镜系统、光圈系统、有视觉传感器（还有两种，一种用于白天，一种用于晚上，因为白天和晚上的光线变化太剧烈了，光圈系统不足以调节，一种传感器无法承受）、云台系统（可以多个方向转动）、润滑系统。这一堆东西放在工业上，也要不老少钱呢，尤其是要集成在一个小体积内。这样两只眼睛，能够获取足够多的信息，让大脑进行物体的三维定位、立体建模、文字识别、标识识别等功能，我们不能不感谢造化的强大。

我们的世界里充满着各种主动发射或者反射的波，这些波根据其频率或波长，形成了一个波谱（频谱）。日常的摄像头、红外成像、雷达（各种波段）、CT、X光等都在做着波的检测的工作，只不过大家探测的波谱范围不同而已。眼睛只能探测到波谱范围里很窄的一点，叫做可见光部分。而波携带的信息量是非常巨大，如果我们的传感器能感知足够宽的范围，则能获取到足够多的信息，然后进行波的特征分析，再与各种各样结果相对应（训练），就可以获取到我们所要的信息了。最典型得就是古代的御医，能够通过一根红绳搭脉，为皇后看病（现在看，可能忽悠的成分比较多！）。因此，越是智能的系统，需要的传感器越是少。当然，这个传感器必须是复杂的传感器，或者是多维的，比如说视觉传感器，它的每个像素其实就是一个光强传感器，因此，它本质上就是一个光传感器的矩阵，起码是二维的。二维矩阵信息再加上时间的维度，就得到了动态的空间信息。如果这个光强传感器只能感受到可见光，则就构成了我们的眼睛系统，或者普通摄像头系统。如果，这个光强传感器能够同时感受红外线，则就能够测温了。如果，这个光强传感器能够同时感受到X射线，那就能透视了（你的衣服就没有用了）。大家恨铁不成钢，希望眼睛能够探测足够宽的范围，这样就可以取代其他传感器了。我们看到很多科幻里的机器人至少能够检测到可见光和红外光，再牛一点，能够接收雷达波，这些都是我们的期望。

互联网小常识：标准分类的IP地址由网络号和主机号组成，共32位，采用点分十进制的方法表示。

对于自动驾驶的车子来说，目前都是安装了很多视觉传感器、激光传感器、雷达，这些都是为了尽可能多地适用不同的应用场合（当然，厂家希望一个传感器能够解决所有问题，因为，这些传感器比车子贵多了）。尽量多收集信息，训练模拟大脑，然后呢？减少传感器的使用，最终的目的是用两个普通摄像头来采集尽够用的信息，这多便宜呀！美国有个牛人就自己这么在做试验，并且车子能够跑来跑去，可惜智能水平太低，没人敢坐。这就是在智能系统里，要尽可能减少传感器的使用。因为，很多因素之间有一定的相关性（比如说，当温度升高时，我们通过测温能够发现，也可以通过红外传感器来发现），数学上也有很多算法能够在拿到数据后，来分析我们测量的参数和结果之间是否相关，从而来精简传感器的设置。

智慧的关键是：经验。经验如何来，理论分析或者深度学习。在理论没有太多手段时，就要依靠深度学习了。对于深度学习来说，需要大量的数据，所以现在很多公司在让大家免费使用各种软件、工具，他们的目的是什么？数据。

对于工业系统来说，也存在同样的问题，如果足够智能，就可以通过少量传感器，实现复杂的功能。智能控制在工业里的需求更旺盛（产品质量判断、设备状态监控、应急系统的动作等等），更有价值，所以，ABB、西门子、GE等都在工业领域发力。而新兴的互联网公司，由于缺乏工业的积累，只能在民用领域里折腾。

2019年6月12日

互联网小常识：将主机（A）资源记录手动添加到正向查找区域时，使用“创建相关的指针（PTR）记录”选项，可以将指针记录自动添加到反向查找区域中。

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