自動化是現代工業設施的核心支柱，而機器人技術則是推動其發展的催化劑。當下，由人工智能（AI）驅動的機器人技術正飛速發展，推動著規模更大、技術更先進的工業部署。然而，隨著自動化系統在工業場景中的應用范圍和規模不斷擴大，傳感器數據的收集、聚合與分析工作也變得愈發困難。每新增一個傳感器，就會為系統帶來更多信號、數據和需求，同時也增加了風險。規模更大、設計更復雜、數據處理量更多的系統，本身就更容易出現錯誤、滯后、時延和安全漏洞。盡管人工智能和機器學習（ML）模型有助于簡化機器人驅動的操作，但將其集成到這些系統中本
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傳感器融合 FPGA 機器人
長期以來，工業機器一直依賴各種傳感器來執行其目標任務并獲得所需的性能和可靠性。傳感器融合提供了一種更全面的方法來實現這些結果，并在這些應用和其他應用中做出適當的決策，并提供其他好處。實際上，傳感器融合是數據融合的一個子類別，也稱為多感官數據融合或傳感器-數據融合。在人工智能領域，傳感器融合，以及大型語言模型、神經網絡和機器學習，以及高帶寬內存（HBM）等其他使能技術繼續快速發展。隨著這些技術的每一次進步，可以更好地利用單個傳感器類型的固有優勢，并克服或至少避免其弱點。例如，在機器感知方面，激光雷達可以準確
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傳感器融合
人形機器人具有自動執行任務、做類似人類的動作和參與社交互動，因此在各行各業都備受關注。這些機器人的應用范圍廣泛，從醫療保健、人形機器人輔助患者，到工業自動化、教育和研究，不一而足。人形機器人的開發 面臨著多項挑戰，包括復制人類的復雜動作、實現自主決策以及創建能夠適應非結構化環境的系統。圖1 現代人形機器人傳感在人形機器人中的重要性人形機器人的一個重要方面是探測和解讀物理環境的能力；正如人類依靠感官進行導航和與世界互動一樣，人形機器人也需要復雜的傳感系統來自主有效地執行任務。人形機器人中使用的常見傳感器類型
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TDK株式會社近日亮相深圳國際傳感器與應用技術展覽會（SENSOR SHENZHEN 2025），通過汽車、工業、ICT等多場景方案展示與行業論壇深度分享，不僅體現了TDK在核心傳感技術上的深厚積淀，更詮釋了多傳感器融合系統最新發展趨勢以及如何結合AI賦能產業變革的風向。汽車熱管理系統推動高精度溫度傳感器市場增長在新能源汽車應用中，熱管理系統既要能高效地冷卻和加熱電池、電機與OBC等車輛核心部件，確保其處于最佳運行溫度，又會與空調系統的加熱器和加熱泵協通工作維持舒適的車內溫度。打造更加高效可靠的汽車熱管理
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Source:Yellow Dog Productions/ The Image Bank/Getty Images全新3D傳感器融合參考設計在加州圣克拉拉舉行的2024嵌入式視覺峰會上進行了展示。在5月22日發布的一篇新聞稿中，萊迪思半導體宣布推出一種全新的3D傳感器融合參考設計，以加速高級自動駕駛應用的開發。這一參考設計結合了低功耗、低延遲、高可靠性的萊迪思Avant-E現場可編程門陣列（FPGA）與Lumotive的光控超構表面（LCM）可編程光學波束成形技術，可以增強感知能力和可靠性，并簡化汽車等
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●? ?增強型觸控筆充分利用MotionEngine? Air軟件，在平板電腦、智能手機等設備實現光標和運動控制●? ?觸控筆產品最近隨同五強移動設備品牌之一的旗艦平板電腦推出全球領先的無線連接和智能感知技術及定制SoC解決方案的授權許可廠商CEVA, Inc. 宣布，業界領先的完整觸控筆和觸控解決方案開發商深圳千分一智能技術有限公司已經獲得MotionEngine? Air傳感器融合軟件的授權許可，部署于全球其中一家領先移動設備OEM廠商開發的先進觸控筆中。最近，
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現如今，大多數自動駕駛汽車都依靠傳感器融合，即將毫米波雷達、激光雷達和攝像頭的多傳感器數據以一定的準則進行分析和綜合來收集環境信息。正如自動駕駛汽車行業巨頭們所證明的那樣，多傳感器融合提高了自動駕駛汽車系統的性能，讓車輛出行更安全。?但并非所有的傳感器融合都會產生相同的效果。雖然許多自動駕駛汽車制造商依靠 "目標級"的傳感器融合，但只有集中式傳感器前融合才能為自動駕駛系統提供最佳駕駛決策所需的信息。接下來我們將進一步解釋目標級融合和集中式傳感器前融合之間的區別，以及解釋證明集
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自動駕駛 集中式 傳感器融合
英飛凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布將推出一款電池供電的智能報警系統（SAS）。該技術平臺利用基于人工智能/機器學習（AI/ML）的傳感器融合技術，實現了高精準度和超低功耗。與低功耗的聲學事件檢測方案相結合，可以帶來出色的性能表現。這款設計緊湊的智能報警系統，與目前在智能樓宇和智能家居中使用的聲學報警系統相比，不僅具有更高的檢測精準度，而且其電池使用壽命能夠媲美甚至超越傳統的解決方案。 英飛凌智能報警系統評估板和參考設計 英飛凌科技電源與傳感系統
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Phil?Burr?（Arm嵌入式產品組合管理總監），Bryan?Cook?（Hillcrest?Labs/CEVA研發部首席工程師） 摘?要：出色的傳感器融合=出色的算法+出色的平臺。要贏得一級方程式比賽，需要一名出色的車手和一輛出色的賽車。同樣，要為用戶提供最佳體驗，需要出色的算法和出色的處理器。本文旨在揭示將Freespace傳感器融合算法與Arm設備結合使用能帶來驚人的性能、高效的成本和功耗指標的關鍵原因。 關鍵詞：傳感器融合；傳感器中樞；9軸；MEMS 0 引言：傳感器中樞及其他 雖
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202004 傳感器融合 傳感器中樞 9軸 MEMS
6. 在物聯網中充分利用傳感器融合 正如白皮書“物聯網要變成現實‘還缺什么”所述，物聯網 包含了許多用 ...
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在當今的運動傳感器產品中，軟件的存在不可或缺。尤其是支持移動終端用運動傳感器的軟件，已經比以往任何時候都重要并且復雜。如今的智能手機、平板電腦、筆記本電腦等終端不僅內置加速度傳感器和陀螺儀，還內置有地磁傳感器(數字指南針)、接近傳感器、照度傳感器、甚至包括壓力傳感器和GPS等。
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