传感器枚 手机的传感器有多少？常见的8个传感器你知道几个？
手机的传感器有多少？常见的8个传感器你知道几个？
如今的智能手机越来越发达了，功能也越来越多。
从测量高度，到温度，再到心率检测。
从指纹识别，到眼球识别，再到人脸识别。
手机上各式各样的传感器你知道多少呢？今天就来盘点一下手机中的传感器。
1、重力传感器
这枚可谓是手机中很早的传感器了。
重力传感器的作用是：
手机横竖的时候屏幕会自动转，在玩游戏可以代替上下左右。比如吃鸡游戏的时候，可以手机左右转动瞄准敌人。在赛车游戏中，控制方向。
重力传感器的原理是：
采用弹性元件制成悬臂式位移器，与采用弹性元件制成的储能弹簧来驱动电触点，完成从重力变化到电-信号的转换。
2、光线传感器
光线传感器比重力传感器还要古老。当年诺基亚的塞班系统手机就已经搭载了。
光线传感器的作用是：
可以根据手机所处环境的光线自动调节手机屏幕的亮度。
光线传感器的原理是：
通过传感器接受光线的强度变化，从而产生电-信号。
3、距离传感器
一般与光线传感器集合在一起，放在手机的正面额头处。
距离传感器的作用是：
在电话的时候，当脸靠近屏幕，屏幕灯会熄灭，并自动锁屏，可以防止脸误操作，也避免脸部被强光照射影响皮肤。当脸离开，屏幕灯会自动开启，并自动解锁。
距离传感器的原理是：
距离传感器有一个红外线发射管和一个红外线接收管，发射管发出一道红外线，当接收管接收到红外线时，表明距离较近，则关闭屏幕，而当接收管接收不到红外线时，表明距离较远，无需关闭屏幕。
4、陀螺仪传感器
陀螺仪传感器的作用是：
（1）导航：当汽车行驶到隧道里，没有GPS信号时，可以通过陀螺仪来测量汽车的偏航或直线运动位移，从而继续导航。
（2）手机摄像的防抖，可以检测拍照时手机的晃动，将手机的抖动反馈给图像处理器，让处理器防抖计算。从而达到稳定的效果。
陀螺仪传感器的原理：
陀螺仪可以测量沿一个轴或几个轴动作的角速度，然后转换为电-信号。
5、加速度传感器
加速度传感器的作用是：
与重力传感器相似。也可使图像自动翻转，还能给电子指南针倾斜校正，还可以记步，微信和支付宝等app里面的记步功能就是读取的加速度传感器的数据。
加速度传感器的原理：
能感受加速度并转换成可用输出信号。
6、指纹传感器
可能是大家比较熟悉的传感器了
作用是：检测指纹，从而解锁手机。可以作为密码使用。
原理是：当手指接触指纹传感器时。人体带有的微电场与指纹传感器之间产生的微电流，指纹的波峰波谷与传感器之间的距离形成电容高低差，就可以描绘出指纹的图形，然后对比资料库里面的指纹图像，相同才解锁。
7、心率传感器
作用是：检测人体的心率。
当年的三星s7率先搭载这一传感器。如今心率传感器多用于智能手表和智能手环上了。
原理是：LED灯发出光照射手指，因心脏将血液压送到血管时，亮度(红光)会呈现周期性的变化。再透过手机相机捕捉这一些规律性的变化，从而进行运算，进而判断心脏的收缩频率，得出每分钟的心跳数。
8、温度传感器
作用是：检测手机内部元器件的温度，从而更好的降温。
比如之前小米10系列就搭载了九个温度传感器 。土豪，任性！
原理是：金属在环境温度变化后会产生一个相应的延伸，因此温度传感器可以以不同方式对这种反应进行信号转换。
由于篇幅原因，今天就介绍到这里了，大家还有什么想知道的传感器，欢迎留言讨论。小编会在下期文章介绍。
无障碍化身小黑子只需6枚传感器，来自清华轻量化动捕新成果
清华大学 徐枫团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI
仅需6枚硬币大小的传感器 ，即可做到实时精准全身动作捕捉 。
来自清华大学团队的最新研究，入选计算机图形学顶会SIGGRAPH 2024 。
有了这项技术，可以无障碍化身小黑子。
打拳等大幅度运动也不在话下。
简洁是这类技术的核心优势之一，6枚惯性传感器（IMU）穿戴于四肢末端、头部和后背。
IMU传感器其实智能手机、手环、手表、耳机上都有，生活中十分常见。视频中使用的IMU体积非常小，与一枚一圆硬币大小相当，佩戴在身上几乎察觉不到。
△ 一元硬币（左）与该技术使用的惯性传感器（右）
不光形式简洁、佩戴方便，且和一套动辄百十万的传统动捕设备相比，其成本降低到了普通用户可以轻松接受的水平。
例如，日本索尼公司在去年发布了mocopi产品，提供给用户6枚IMU进行动作捕捉的解决方案，售价为449.99美元。
△索尼mocopi产品，使用6个IMU进行动作捕捉
来自清华大学的研究人员基于在该领域已有的技术积累，提出名为PNP的新技术，在动作捕捉精度上大幅超越现有的学术界及工业界解决方案。
其中与索尼公司的mocopi相比，可见新方案在多数人体动作上完成的更加标准、自然：
△索尼mocopi（左，黑色）与本技术PNP（右，橙色）实时动作捕捉结果对比
不仅相比于工业界产品mocopi有明显更高的精度，相比于学术界的最先进的方案，本技术也有明显优势：
△学术界的最先进方案PIP（左，蓝色）与本技术PNP（右，橙色）实时动作捕捉结果对比
该技术将发表在SIGGRAPH 2024上，代码已经开源
建模非惯性力带来“虚拟加速度”
本技术指出了过去工作存在的一个问题，即使用惯性测量值估计人体运动时忽略了非惯性力 的问题。
具体来说，人体动作捕捉任务通常分解为人体姿态估计 、人体运动估计 两个子任务求解。
在人体姿态估计任务中，过去的方法往往使用人体根节点坐标系简化网络训练，即使用根节点坐标系下的IMU测量值（包括加速度、和旋转）来估计人体姿态（即关节旋转）。
然而由于人体的加速和转动，根节点坐标系通常是一个非惯性系 ，将加速度变换到非惯性系时必须要考虑非惯性力的影响。
举一个简单的例子，假设被捕捉者站立于转台上，此时静止的观测者会认为IMU加速度测量值和人体运动一致（读数为旋转的向心加速度），而位于转台上的动态观测者则会指出IMU的加速度读数与他看到的人体运动不符（他会看到静止的人体）。
究其原因，是因为动态观测者使用了非惯性参考系，他在读取IMU的数据时必须加上非惯性力（如离心力、科里奥利力），才能获得和观测一致的结果。
本技术通过建模非惯性力带来的“虚拟加速度” ，保证了神经网络看到的加速度和人体运动一致。通过更加充分利用加速度测量值，可以提高动作捕捉的精度。
以一个例子说明本技术的实际作用：我们对比人体转圈和收缩手臂的两种运动（下图左），此时位于手臂上的IMU都会测到向内的加速度，如果简单地变换到根节点坐标系，这两种动作将无法区分（下图中）；而在本技术中，人体旋转产生的“离心力”与IMU测量到的向心力抵消，使得两种动作可以被有效区分开（下图右）。
本项目主页中的视频通过动画直观的讲解了本技术的核心思路和背后的物理知识，读者可以进行参考。
准确且符合物理规律
得益于更充分的加速度的使用，本技术可以解决过去工作难以捕捉的举手、冲拳等IMU旋转几乎不变、只能通过加速度来重建的动作。
△相比于之前的方法PIP（左，蓝色），本技术PNP（右，橙色）能更准确重建举手、冲拳动作
复杂动作的捕捉也更加准确。
△相比于之前的方法PIP（左，蓝色），本技术PNP（右，橙色）能更准确地捕捉复杂动作
相比于工业界的方案（索尼mocopi），本技术使用了人体物理优化，使得重建的结果符合物理规律（例如避免了脚在地面上滑动等问题）。
△相比于索尼mocopi（左，黑色），本技术PNP（右，橙色）捕捉的动作符合物理规律（脚不滑动）
对于复杂运动如下蹲行走，本技术也能更好地处理：
△相比于索尼mocopi（左，黑色），本技术PNP（右，橙色）捕捉复杂动作更加准确。
更多的对比结果可以参考主页的视频。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.19619项目主页：https://xinyu-yi.github.io/PNP/开源代码：https://github.com/Xinyu-Yi/PNP
— 完 —
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