智能传感器，是指能够对外界环境信息进行感知、采集并自主判断、分析和处理的智能化传感系统。智能传感器具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储功能的多元件集成电路，是集传感芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、智能软件算法等于一体的系统级产品，具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。

　　通过智能传感器能在感知物理世界的时候反馈给物联网系统更准确、更全面的数据，达到精确感知的目的。智能传感器在移动终端、智能建筑、医疗设备和器械、物联网、智能制造、航空航天等领域发挥着日益重要的作用。

      传统传感器模块和微处理器模块组成智能传感器

　　一般，智能传感器主要由传统传感器模块和微处理器模块组成。

智能传感器组成模块 资料图

      传统传感器使用特定的传感技术来感知特定的物理量，如压力、流量、温度、重量等。传感模块测量的信号通过信号预处理模块的滤波、放大、处理等来得到特定输出信息。

　　微处理器模块。某组或多组传统传感器采集的信号经过A/D转换后送至微处理器，微处理器对接收的信号进行数据处理/融合，并进行存储后，一方面通过反馈回路对传感器采集模块和信号调理模块进行调节；另一方面将处理的结果送至通信模块，核对输出。其中，微处理器中数据处理/融合部分负责将智能传感器采集到的数据预处理、补偿、融合、计算、校正等。最终通过软件算法来得到需要输出的物理量。所使用的软件算法通常为智能算法。这一部分工作是智能传感器的核心，是智能传感器的智能所在，也是我们未来工作的着眼点。

       智能算法难点：数据精度、数据实时性

　　从智能传感器研究、开发的角度来看，数据处理/融合部分的智能算法难点在于以下两方面：一方面如何提高输出数据的精度是一件难事。符合精度要求的传感器数据是智能传感器最为重要的输出量。没有准确的数据输出，智能传感器感知周围环境的功能也就无从谈起。

　　另一方面，需要提升输出数据的实时性。除了精度指标，智能传感器输出的数据还必须满足特定的采样率。同时，很多智能传感器应用场景又要求有极高的实时性、极短的反应时间。而数据处理/融合过程所使用的大量计算常常造成数据输出时延。这是制约智能传感器性能的一大难点。

　　面对数据精度、数据实时性这两大难点，智能传感器数据处理/融合智能算法研究有很多工作要做。

      运用于智能传感器中的智能算法技术与实例

　　在智能传感器领域，数据处理/融合智能算法是多种多样的。随着人工智能等技术的普及和发展。越多基于机器学习的智能算法也逐渐被应用到智能传感器技术中，成为智能传感器中算法的核心。

　　目前，智能传感器中可以使用的智能算法包括很多，其中，神经网络、深度学习算法、最优化算法和基于概率方法的预测、估计算法都是国内外常用的数据处理/融合智能算法。

智能算法系统 资料图

　　另外，智能传感器与智能算法的应用实例涉及各个领域。比如应用在航空航天领域中无人机系统的九轴智能运动传感器。常见的无人机系统从功能上来考虑，一个完整的无人机系统通常包含以下几个部分：

无人机系统 资料图

　　其中，传感系统是感知周边环境的“眼睛”，通过传感系统的信息采集功能，无人机能够完成姿态分析、位置和方向确定等功能。

　　在传统技术中，传感系统由不同的传感器完成，采集不同数据。在智能传感器中，使用一个智能运动传感器完成传感系统所有的功能，直接输出运动姿态信息或控制系统需要的其他物理量及中间量。

　　一个九轴的智能运动传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴地磁计。除无人机外，这样的一个智能传感器还可以应用在包括VR、机器人、自动驾驶汽车、手机、平板电脑、游戏机的运动感测追踪等多个领域。智能运动传感器数据处理/融合部分则与传统传感器不同，它负责将智能传感器采集到的数据预处理、补偿、融合、计算、校正等。最终通过智能软件算法来得到需要输出的物理量，如精确的实时偏转角度、角速度、或是飞行器姿态控制四元数等。

　　在其他智能传感器中，应用的智能算法可能会有所不同。目前，对于科技人员来说，设计、实验、验证合适的智能算法是智能传感器研究中的重要工作，是智能传感器数据处理/融合的核心，也是智能传感器的智能所在，未来需加大此方面的科研力度。