ADI传感技术在机器人、工业自动化和低空经济领域的应用

Sensor Shenzhen火热进行中，ADI不仅秀出多款创新传感解决方案，现场也有多位ADI专家带来了极具洞察力的演讲，深入剖析了传感技术在机器人、工业自动化和低空经济等热门领域的最新进展，并对未来的技术演进和行业趋势进行了专业解读。

ADI传感技术与生态链全面赋能机器人产业

机器人产业正迎来高速发展期，对环境感知、运动控制和人机交互提出了更高的要求。ADI公司中国区产品市场经理张一峰在展会上全面展示了ADI在机器人领域的传感技术和解决方案，并分享了对未来机器人发展趋势的展望。

在机器人应用中，多圈编码器对于实现精确的角度测量和位置反馈至关重要，特别是在机械臂的关节控制中。对此，张一峰介绍了ADI新型的单芯片多圈和角度位置传感器ADMT4000，其特点在于断电后能够保持位置信息，无需重新校零，简化了系统设计。此外还有高性能的视觉模块，结合图像信号处理器，能够实现快速、准确的物体识别和环境感知。

对于机器人的运动控制，张一峰分享了ADI能够提供包括高精度惯性传感器和力传感器在内的多种解决方案，他表示精确的力反馈对于实现安全、高效的人机协作至关重要。同时，ADI还关注机器人的电源管理，推出了包括电源管理IC和电池管理系统在内的全套解决方案，以确保机器人能够长时间稳定运行。在接口方面，ADI提供了包括工业以太网、GMSL高速串行接口等多种选择，以满足机器人与外部设备进行高速数据传输的需求。

重塑压力传感器制造工艺

在工业领域，对生产效率和产品质量的极致追求推动了对高性能传感器的需求。ADI工业自动化行业市场经理祝臻在演讲中重点介绍了压力传感器芯片MAX40109，并深入解析了其独特的技术优势。

传统的压力传感器在进行信号采集后，通常通过数字运算来消除offset。然而，当offset过大时，经过PGA放大后容易导致信号饱和溢出。针对这一问题，祝臻表示ADI的这款压力传感器采用了创新的offset消除方案，该方案在PGA之前，利用一个DAC直接对offset进行补偿，从而避免了信号在放大过程中饱和的问题，使得PGA可以采用更高的增益，提升了微弱信号的检测能力。

祝臻举例了不同分辨率的ADC在压力传感器中的应用，他提到目前一些厂商采用了24位的ADC以追求更高的理论精度，但ADI的新型传感器选却择了16位的SAR ADC的原因。因为在实际应用中，最终的精度还取决于国标的测试结果，ADI采用16位ADC的优势在于可以实现更高的采样率，从而减少数据丢失，这对于需要快速响应的应用至关重要。

此外，MAX40109还具备极高的offset容忍度，这大大放宽了下游厂商在生产过程中的合规范围。在通讯方面，该芯片支持模拟电压/电流输出以及I²C数字通讯接口，方便客户根据不同的应用场景进行选择。为了保证数据的可靠性，该芯片采用了MTP，具有高可靠性和高擦写次数（最高可达40次），能够满足工业现场的调校和生产需求。

ADI信号链技术构建传感应用的桥梁

ADI中国区工业市场总监蔡振宇深入浅出地阐述了信号链在连接物理世界和数字世界中的关键作用，并介绍了ADI针对各种传感器应用场景提供的全面解决方案。

他将ADI的信号链解决方案划分为测量与保护、驱动与控制两大方向，并逐一解析了信号链中各个关键环节所需的核心器件，包括传感器信号调理所需的放大器、多路复用器、模数转换器、以及将数字信号转化为模拟信号以驱动执行器的数模转换器和运算放大器等。

针对不同的传感器应用场景，蔡振宇进一步细化了ADI的精密信号链解决方案。他将应用划分为精密高带宽测量、精密窄带宽测量、中等精度中等带宽测量以及新兴的高压精密测量和低功耗精密测量等多个类别，并针对每个类别对信号链的选型提出了专业的建议。例如，在汽车电子的硬件在环测试中，由于需要模拟实时的汽车工况，对信号链的响应速度要求极高，因此需要选择带宽更高的放大器和ADC。而在半导体测试设备或电池化成等应用中，对测量精度要求极高，则需要选择高精度的ADC。

ADI不仅提供全面的信号链元器件，更致力于为客户提供完整的系统级解决方案和设计支持，其中包括LTSpice仿真软件在内的多种设计工具，并建立了完善的参考设计库，帮助客户快速选择和优化信号链方案，加速产品开发过程。对此，蔡振宇表示ADI的愿景是帮助客户根据其具体的传感器类型和应用需求，构建最优化的信号链，从而实现更高性能、更低功耗和更可靠的系统。

低空经济的安全基石

随着低空空域的开放，无人机等飞行器在物流、安防、测绘等领域的应用呈现爆发式增长。ADI亚太区MEMS产品线总监赵延辉在演讲中强调，在低空经济的蓬勃发展中，每一个传感器都扮演着“隐形英雄”的角色，而高性能惯性传感器（IMU）更是保障飞行安全的关键。

在GNSS（如GPS、北斗）等卫星导航系统易受遮挡或干扰的环境下，尤其是在基础设施不完善的区域，单机智能成为保障飞行安全的核心。相较于依赖外部信号的导航系统，惯性传感器依靠自身内部的陀螺仪和加速度计等元件进行姿态、速度和位置的自主感知，其更新速率可达数百甚至数千赫兹，远高于民用GPS或北斗的更新频率（通常仅为几到几十赫兹）。这种高更新速率对于高速飞行的无人机至关重要，能够避免因感知延迟而导致的安全隐患。

然而，惯性传感器存在长期精度漂移的固有缺陷，误差会随着时间的累积而增大。因此，IMU的等级直接决定了其精度和成本。更高等级的IMU拥有更低的噪声和更高的稳定性，能够提供更精确的导航信息。针对这一问题，赵延辉强调传感器融合的重要性，即将IMU数据与GNSS、激光雷达、视觉传感器等其他传感器的数据进行融合，利用各自的优势进行互补，从而提高整体的定位和导航精度。但专家同时强调，传感器融合并非简单的堆叠，而是需要智能的算法根据不同场景分配权重，并确保原始传感器数据的质量，才能真正提升系统的可靠性。

此外，在针对无人机应用的特殊需求时，赵延辉分享了一些传感器选型时需要考虑的关键因素，例如对于需要长期在户外运行的无人机，传感器的长期稳定性至关重要；在飞行过程中，旋翼产生的强烈震动会对传感器的性能产生影响，因此抗震动能力也是重要的考量因素；不排除无人机可能需要在各种极端温度环境下工作，因此传感器必须具备宽温工作范围。同时，赵延辉认为未来低空飞行器将更加注重预见性维护。通过预装高精度的传感器，可以实时监测关键部件的健康状态，预测潜在的故障，从而在问题发生前进行干预，极大地提升了飞行的安全性。