资料介绍
传感器融合可以使上下文感知,其中有巨大的潜力在物联网(物联网)。语境有许多定义,涉及很多方面,包括地点、时间、温度、使用者的情绪状态、方位,甚至是环境中人们的喜好或身份。所有这些数据可以是有用的,如果它可以准确地获得和分析。信息涉及上下文感知需要被定位,描述,测量,分析在飞,这,当然,是传感器的工作范围,并在特定的传感器融合。
不过,这需要的不仅仅是安装组合多轴传感器更先进的传感器融合技术难以满足上下文感知的要求有以下几个原因:1)由于计算和分析必须在移动环境中进行;2)可用的传感器通常广泛分布;3)为基于上下文的系统是商业上的成功的,所采用的传感器必须便宜。为了实现这些目标,高度复杂的算法来优化传感器的输出和与其他技术的整合(如GPS、Wi-Fi和蓝牙)提供物理世界所需的图片,可以使各种(物联网)的应用,包括搜索、定位和定向援助、移动广告、电子商务(这最后的应用提升客户体验由从事实时通过他们的移动设备,提供及时的报价和相关信息,根据其当前的位置和喜好)。

Cell phones are ubiquitous and a truly context-aware phone could move from one profile to the next as a user drives a car, enters a store, or arrives at home. When the device is fully context aware, it is technologically easy to apply rules that produce smart behavior in the device.
The sensors that would make up this context-aware smartphone would need to rely on certain sensor elements being true. For example, they all need to comparatively low power. Also required is a precision three-axis accelerometer. The 834M1 Accelerometer by Measurement Specialties, for example, is a low-cost, board-mountable tri-axial accelerometer designed for use in high-amplitude embedded applications and wake-up switch applications. The accelerometer features a maximum current consumption of 22 micro-amps and incorporates full power and signal conditioning.
Consider also the Freescale FXOS87000CQ 6-axis sensor with integrated linear accelerometer and magnetometer (Figure1), used in such applications as e-compasses in mobile devices, orientation detection, augmented reality, and real-time activity analysis and power management for mobile devices that use inertial- and magnetic event detection.
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