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物聯網高燒不退 企業蜂擁而至推出物聯網產品

2015-02-04

    技術出現了巨大變化:所有一切都連接到互聯網。功能強大而且使用方便的互聯網使得這些產品的價值更高,因此,企業蜂擁而至,將其物聯網 (IoT) 產品推向市場。

傳感器

  傳感器無處不在;您的汽車和電話里到處都是。之所以出現這種增長,有三個關鍵原因—傳感器的尺寸越來越小,價格低廉,功耗也越來越低。一個很好的例子是MEMS加速度計, 它最先被廣泛應用在車輛的氣囊中。這些器件的成本很快從數百美元降到幾十美元。成本降低之后,它們幾乎可以用在所有其他類型的物體上。現在,這些器件得以 應用于數十億臺智能電話中,價格也降到一美元。傳感器越來越小,價格越來越低,隨之進入了更多的市場領域。在這一過程中,傳感器在傳統器件中增加了智能 化,改變了世界。

  一些常用的傳感器測量溫度、壓力、振動、液流和加速度。此外,攝像機和麥克風也很常見。現在,新出的電話還有陀螺儀和磁場計?,F在的單芯片解決方案含有三個加速度計、三個陀螺儀和三個磁場計。我們會看到目前的傳感器在精度和靈敏度上會不斷改進,而且還能夠探測其他形式的能量和物質。

  無線通信

  隨著傳感器的快速發展,設計人員越來越多地選擇通過無線網絡將其鏈接起來。但是不同的傳感器有不同的需求,不同的無線標準也有不同的特性。您的應用適合采用哪種無線標準?

  無線有很多種標準,例如,GPRS、GSM、CDMA、Zigbee、Bluetooth、WiFi、全球定位系統 (GPS)、近期通信 (NFC),以及射頻識別 (RFID) 等。每一種無線標準都有其優缺點,因此,根據您的具體應用,建議使用不同的技術以滿足您的需求。

  您的應用適合采用哪種無線標準?請參見表1 。

  

 

  表1. 無線技術標準指南

  當您通過無線網絡集成一組傳感器并使其協調工作時,就需要建立數據采集子系統。數據采集是對連續真實的信息進行采樣,產生軟件能夠處理的數據??梢园巡杉?到的數據在設備上顯示、分析并存儲。PC、電話或者其他可穿戴式設備都可以用于對來自傳感器的真實信息進行數據采集。數據采集系統的組件包括相應的傳感 器、濾波器、信號調理、數據采集器件,以及應用軟件。最終的數據分析應與輸入數據一致,因此,由采集功能負責提供高質量數據。需要進行仔細的設計才能獲得有意義的數據。

  目前的難點

  讓我們了解一下目前的難點和限制。傳感器的應用受限于哪里?對于大量的IoT設備,電池可能是主要的限制。電池的發展比較慢,當我們嘗試使其工作時間更 長,或者體積更小時,一直會面臨比較大的限制。之所以出現進展緩慢這一問題,原因是電池供電和容量是無線傳輸距離最關鍵的限制。例如,藍牙和WiFi的傳輸距離不遠。藍牙相對功耗較低。蜂窩技術能夠傳輸幾英里,但是功耗很高。

  一種工作方式是突發傳輸,只把功耗很高的長距離發射器打開幾秒鐘,發送數據,然后關掉它。但是,這對于接收器而言卻帶來了問題,它只有打開時才監聽信息: 如果一個設備時斷時續的發送,另一個也是時斷時續的監聽,那么,它們可能建立不了通信。WiFi 和蜂窩等協議要求一直或者幾乎連續的連接,因此,很難降低電池功耗。

    這些限制導致一些有趣的設計綜合考慮?,F在能夠以很低的成本而且也很容易使用 GPS 定位芯片,確定設備的位置。但即使是 GPS,它也只是一個接收器,功耗也比較大。比較而言,加速度計的功耗非常低。通常您可以使用加速度計來替代 GPS 模塊,從而降低功耗。數據雖然不同,但是加速度計上更智能的軟件一般能夠獲得很好的位置信息。

    除了功耗限制,IoT設計人員還要注意傳感器的其他特性。傳感器本身在精度和線性度上就有限制。成本極低的傳感器雖然非???,但是在線性度、失調和漂移等 方面精度要比價格昂貴的傳感器差一些??梢酝ㄟ^校準來大幅度降低這類誤差。工廠校對的成本很高,但是也不容易克服漂移帶來的問題。要在使用過程中校準,應 知道什么時候應該進行校準。

  例如,當加速度計靜止時,可以通過存儲其讀數,消除低成本加速度計的失調誤差。然而,加速度計本身無法識別是靜止還是在一直緩慢的加速。這就會導致不正確的校準。軟件能夠消除很多這類限制,但是需要很好的電子硬件來采集數據。

  安全

  連接IoT器件的安全問題可能會很難解決,原因在于人們一般不愿意有計劃的應對這些不常出現的事件,也不會對此而額外付出,即使他們知道這些事件的影響會 很大。但實際上,我們會不得不針對這些極端但是很少出現的事件開發新的風險管理策略,例如,大風暴 (Sandy 颶風),太陽耀斑導致的電子干擾,以及網站被黑等。

  再比如,我們的電子和電氣基礎設施從未在極端太陽耀斑活動時進行測試,這類活動也只在100年前發生過。要是發生在今天,我們已經非常依賴電力,其破壞程度會非常大。有了IoT后,這種依賴程度就更大了。我們應該考慮電網停電后對連接了IoT的系統的影響。

  當然,我們也不一定非要應對一百年才發生一次的事件。人們一般只有在受到黑客攻擊時才吃驚的發現自己對此缺乏準備。由于這類攻擊,導致了每年有上千萬的個 人數據被盜。越來越多的數據被電子化后—不僅僅是您的身份,而且還有您的家庭安全系統以及您個人的行蹤等,都有可能受到威脅。竊賊會遠程監視您家庭的信 息,知道您在哪里,從而知道什么時候破門而入。安全問題在IoT上尤為重要。但是,傳感器也應對此負責嗎?

  數據格式難題

  傳感器的另一限制是每個傳感器都有自己的數據速率、精度和信號處理需求。在IoT上有沒有一種統一的方法來處理這些問題?例如,一般是一秒甚至更長的時間 采集一次溫度值。取決于具體應用,加速度計可能需要每秒鐘采樣數千次。如果一個設備要同時對此進行監測,那么數據包內容會隨著時間而發生很大的變化。這并 不難處理,但是并沒有統一的標準,因此,獲得來自很多源的數據后,很難理解源的含義。

  應該以原始二進制的方式來發送數據,減少在傳感器上的處理需求,或者應將其轉換成工程單位?除非您知道怎樣將數據轉換成工程單位,使其成為簡單的統一標 準,否則,二進制毫無意義。如果數據被轉換成工程單位,哪種單位是標準?溫度可以是攝氏度或者華氏度。壓力有很多單位,會讓人發瘋:帕斯卡、大氣壓、 psi、水的深度,水銀汞柱,等等。因此,應該對單位進行標準化,或者在消息中進行設定。

  此外,某些傳感器的信號處理也非常復雜。把熱偶讀數轉換成攝氏度需要進行冷接點補償、放大和線性化處理。在軟件中進行線性化,以獲得最佳精度。這就需要大 規模表格或者高階多項式計算,對于存儲器有限的微型低功耗器件就是很大的負擔。今后幾年數字處理的不斷發展會減輕這種負擔。

  我希望全世界有一種數據交換標準,能夠靈活的處理家庭、工業、醫療以及其他應用,傳感器節點不會受累于此。您會看到為什么這并不是小事。

  我們應該克服這些難題,讓IoT未來更輝煌?IoT之所以可行是因為傳感器在不斷改進,進一步推動了傳感器創新。我們今后還會遇到很大的難題。我希望我們能夠解決大部分難題。

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