无线传感器的应用实例 无线传感器的综述及物联网领域的典型应用实例
无线传感器的综述及物联网领域的典型应用实例
近年来,随着物联网时代的兴起及通信技术的发展,给无线传感器的发展带来一个十分重要的契机。无线传感器的应用愈加广泛,越来越多的无线传感器网络产品开始投入使用,可以说,生活中随处一件电子器件均包含无线传感器。为进一步增进大家对无线传感器的认识,本文将对无线传感器、无线传感器的应用予以介绍。
首先,无线传感器分为近距离无线传输和远距离无线传输。
远距离无线传输技术包括2G、3G、4G、NB-IoT、Sigfox、LoRa;近距离无线传输技术包括WIFI、蓝牙、UWB、MTC、ZigBee、NFC。远距离无线传输技术的信号覆盖范围一般在几公里到几十公里;近距离无线传输技术的信号覆盖范围则一般在几十厘米到几百米之间。
近距离无线传输技术主要应用在局域网,比如家庭网络、工厂车间联网、企业办公联网;远距离无线传输技术主要应用在远程数据的传输,如智能电表、智能物流、智慧农业远程设备数据采集等。
在物联网领域,大多数传感器都是嵌入在芯片中,网络传输模块的能耗低,且功率小,主要以近距离无线连接为主。特别在工厂内部,无数的生产设备、物料和智能终端都需要利用Wifi、蓝牙、Zigbee这些近距离无线技术实现互联。但在有些业务中,近距离无线传输无法满足需求。比如,企业需要对客户产品的使用状态进行监控并实时的传回数据。在重工企业,对远程设备使用状态的监控十分重要。因此,需要利用远距离无线传输技术实现数据的回传。这个时候企业可以选择3G、4G这样的蜂窝通信技术,也可以选择LoRa、Sigfox、NB-IoT这样的低功耗广域网传输技术。
普及完无线传感器的应用分类,接下来我们再来说一说无线传感器的典型应用。
无线传感器网络产品相对于有线产品具有成本低,灵活性高和应用情景广等显着特点,许多无线网络包含数百个无线传感器。这些设备已经广泛用于零售,农业,城市规划,安全和物流供应链管理等行业。如:
01 畜牧家禽养殖环境监测
无线传感器可以对养殖基地环境进行无线实时监控,根据养殖基地养殖品种以及不同生长阶段,监测养殖基地的温湿度,氧气、氨气、硫化氢、二氧化碳浓度,光照度,用水量,用电量等数据。
实时采集现场传感信号,远程监测畜牧家禽养殖基地运行情况,监控后台进行数据采集、分析、预警报警,数据形成历史数据库,生成历史曲线及数据报表。
02 混凝土浇灌温度监测
在混凝土施工过程中,将数字温度传感器装入导热良好的金属套管内,可保证传感器对混凝土温度变化作出迅速的反应。每个温度监测金属管接入一个无线温度节点,整个现场的无线温度节点通过无线网络传输到施工监控中心,不需要在施工现场布放长电缆,安装布放方便,能够有效解决温度测量点因为施工人员损坏电缆造成的成活率较低的问题。
03 农业粮仓温湿度监测
无线传感器网络技术在粮库粮仓温度湿度监测领域应用最为普遍,这是由于粮库粮仓温度湿度的测点多,分布广,使用纵横交错的信号线会降低防火安全系数,应用无线传感器网络技术具有低功耗,低成本,布线简单,安装方便,易于组网,便于管理维护等特点。
04 工业环境监测
工业环境的监测范围已经涉及到整个生态环境的各个方面,包括日常环境监测,如大气,水,电磁辐射和放射性监测等;同时还存在一些特殊的区域环境监测,如沙漠、高山和存在放射源等区域的监测。这些环境对传感器产品的灵活性、可靠性和安全性提出了高要求。
无线传感器网络产品可以突破传统的监测方法,在满足了灵活性、可靠性和安全性的同时,为工业环境的监测降低了成本,同时也大幅度缩减了传统监测的繁琐流程,为随机性的研究数据获取提供了便利。随着人们对于工业环境的关注程度越来越高,需要采集的环境数据也越来越多,对无线传感器网络产品的需求将逐步扩大。
05 物流供应链监测
在物流运输过程中,特殊品类贵重货物可能会因为装卸过程的倾倒、碰撞,运输过程中的颠簸震动、温湿度等因素产生损坏。目前大部分已有的防撞防震标签产品都是基于物理检测的非智能方式实现,运输人员无法实时获取货物的异常运输状态,当货物受损时也不能及时确定责任人。
针对现有技术的不足,国内可视化物流供应链管理方案提供商云尚通信 提供了一种基于多种传感器融合的供应链管理监控系统。通过加速度传感器、运动传感器、温湿度传感器和光敏传感器实现异常运输状态的检测,并通过无线通信模块传输监控信息,以达到对运输过程中的货物进行有效监控的目的,实现货物运输进程的自动化运作和高效率优化管理,特别是针对提升工厂内物料转运、搬运有较高的导入价值。同时,半导体技术的成熟和发展也降低了电子传感器的成本,使得传感器得到越来越广泛的运用。
清华大学用6个无线传感器搞定全身动作捕捉,可跑可跳可打滚
梦晨 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
来自清华的研究团队发布了一段视频:
两人打球的动作精准又流畅地被右下角 的笔记本电脑捕捉到。
但是房间里没看到摄像头,两人身上也好像没穿戴什么装备?
印象中的全身3D动捕的一套装备和场地布置,可是这样的:
△光学动捕,《最后生还者》拍摄现场
或是这样的:
△惯性动捕
最轻便的也得有5、6斤,价格便宜的就更重了能达到10几斤。穿在身上影响动作的灵活性,而且很快就会累了,基本无法日常使用。
视频中的装备,后面标记出来才看到,两人身上各自只戴了6个 小型惯性传感器,还是无线 的。
现在市面上的VR设备主要用的是光学动作捕捉。
要知道VR刚出来那会不管有线无线,最大的障碍是要在房间周围摆上3到6个柱子。
后来简化成了头戴设备上的摄像头向外扫描周围的环境实现定位,加上两个手柄上的惯性传感器,如PSVR。
但动作捕捉的范围就只能是以头部和手部为主,腿部动作一直是难题。移动只能在画面里前进,并不能将腿部的具体动作在游戏中表现出来。
△VR游戏《半条命:Alyx》中的移动方式之一
或者健身环,简单地检测到你在抬腿,再模拟成游戏中固定 的腿部动画,或借用游戏中的交通工具。
而现在,清华大学的新方法,可以实时捕捉跳跃和蹲爬,帧数都是90fps :
跨越障碍,甚至是躺下打滚都没问题:
除了能跟踪人体的全身动作,还能实现在空间上的定位。由于不需要固定的传感器,长距离移动也没问题。
与光学动捕相比,惯性动捕还有两个好处。一个是不怕环境障碍物遮挡。
第二个是对照明环境没有要求,夜间也可以。
除了个人VR游戏外,新的惯性动捕技术还可能降低商业动作捕捉的成本,让小规模的制作团队也有机会用上。
在游戏和动画电影中,动作捕捉摄影棚是这样的:
这恐怕只有大公司才承担得起了。
除了娱乐外,动作捕捉技术在医疗领域 也有应用,可以用数据指导伤者更好地进行康复训练 。
双向循环神经网络
这么好的方法是怎么实现的呢?原来是靠深度学习。
研究团队分阶段将动作捕捉拆成3个子任务。先从惯性数据算出5个主要节点头部和四肢的位置,再细化成全部23个节点的位置,最后通过反向动力学 (IK)求解。
由于预测连续的动作不仅要依赖前面的计算结果,还要参考后面一层的结果。所以在这一步用到的是双向循环神经网络 (biRNN)。
在空间定位问题也是拆成两部分。一个是脚与地面接触的概率分布,再结合根结点的速度,算出在世界坐标的速度,同样用到RNN与biRNN。
对于不同的任务使用不同的公开数据集进行训练,包含300名受试者超过40小时的姿势和空间位置参数。
与之前的研究相比,任务拆解的方法有助于用更少资源获得更高帧数,可以胜任高速运动 的捕捉。
并且实现了动作捕捉的同时进行空间定位。
不过,还是有两点不足。一个是动作捕捉的效果依赖于训练数据集,对训练集中没有的动作效果就一般。
还有在计算脚与地面的接触概率分布时,假定了接触时脚是固定不动的,不能适用于滑板等运动。
作者团队
本项目论文已被计算机图形顶会SIGGRAPH 2021接受。
研究团队来自清华大学北京信息科学与技术国家研究中心和软件学院。
徐枫团队副教授团队,第一作者伊昕宇。
项目地址:https://xinyu-yi.github.io/TransPose/
论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.04605
— 完 —
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