自动化是现代工业设施的核心支柱，而机器人技术则是推动其发展的催化剂。当下，由人工智能（AI）驱动的机器人技术正飞速发展，推动着规模更大、技术更先进的工业部署。然而，随着自动化系统在工业场景中的应用范围和规模不断扩大，传感器数据的收集、聚合与分析工作也变得愈发困难。每新增一个传感器，就会为系统带来更多信号、数据和需求，同时也增加了风险。规模更大、设计更复杂、数据处理量更多的系统，本身就更容易出现错误、滞后、时延和安全漏洞。尽管人工智能和机器学习（ML）模型有助于简化机器人驱动的操作，但将其集成到这些系统中本
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传感器融合 FPGA 机器人
长期以来，工业机器一直依赖各种传感器来执行其目标任务并获得所需的性能和可靠性。传感器融合提供了一种更全面的方法来实现这些结果，并在这些应用和其他应用中做出适当的决策，并提供其他好处。实际上，传感器融合是数据融合的一个子类别，也称为多感官数据融合或传感器-数据融合。在人工智能领域，传感器融合，以及大型语言模型、神经网络和机器学习，以及高带宽内存（HBM）等其他使能技术继续快速发展。随着这些技术的每一次进步，可以更好地利用单个传感器类型的固有优势，并克服或至少避免其弱点。例如，在机器感知方面，激光雷达可以准确
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传感器融合
人形机器人具有自动执行任务、做类似人类的动作和参与社交互动，因此在各行各业都备受关注。这些机器人的应用范围广泛，从医疗保健、人形机器人辅助患者，到工业自动化、教育和研究，不一而足。人形机器人的开发 面临着多项挑战，包括复制人类的复杂动作、实现自主决策以及创建能够适应非结构化环境的系统。图1 现代人形机器人传感在人形机器人中的重要性人形机器人的一个重要方面是探测和解读物理环境的能力；正如人类依靠感官进行导航和与世界互动一样，人形机器人也需要复杂的传感系统来自主有效地执行任务。人形机器人中使用的常见传感器类型
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人形机器人 毫米波雷达 传感器融合 德州仪器
TDK株式会社近日亮相深圳国际传感器与应用技术展览会（SENSOR SHENZHEN 2025），通过汽车、工业、ICT等多场景方案展示与行业论坛深度分享，不仅体现了TDK在核心传感技术上的深厚积淀，更诠释了多传感器融合系统最新发展趋势以及如何结合AI赋能产业变革的风向。汽车热管理系统推动高精度温度传感器市场增长在新能源汽车应用中，热管理系统既要能高效地冷却和加热电池、电机与OBC等车辆核心部件，确保其处于最佳运行温度，又会与空调系统的加热器和加热泵协通工作维持舒适的车内温度。打造更加高效可靠的汽车热管理
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Source:Yellow Dog Productions/ The Image Bank/Getty Images全新3D传感器融合参考设计在加州圣克拉拉举行的2024嵌入式视觉峰会上进行了展示。在5月22日发布的一篇新闻稿中，莱迪思半导体宣布推出一种全新的3D传感器融合参考设计，以加速高级自动驾驶应用的开发。这一参考设计结合了低功耗、低延迟、高可靠性的莱迪思Avant-E现场可编程门阵列（FPGA）与Lumotive的光控超构表面（LCM）可编程光学波束成形技术，可以增强感知能力和可靠性，并简化汽车等
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● 增强型触控笔充分利用MotionEngine™ Air软件，在平板电脑、智能手机等设备实现光标和运动控制● 触控笔产品最近随同五强移动设备品牌之一的旗舰平板电脑推出全球领先的无线连接和智能感知技术及定制SoC解决方案的授权许可厂商CEVA, Inc. 宣布，业界领先的完整触控笔和触控解决方案开发商深圳千分一智能技术有限公司已经获得MotionEngine™ Air传感器融合软件的授权许可，部署于全球其中一家领先移动设备OEM厂商开发的先进触控笔中。最近，
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现如今，大多数自动驾驶汽车都依靠传感器融合，即将毫米波雷达、激光雷达和摄像头的多传感器数据以一定的准则进行分析和综合来收集环境信息。正如自动驾驶汽车行业巨头们所证明的那样，多传感器融合提高了自动驾驶汽车系统的性能，让车辆出行更安全。 但并非所有的传感器融合都会产生相同的效果。虽然许多自动驾驶汽车制造商依靠 "目标级"的传感器融合，但只有集中式传感器前融合才能为自动驾驶系统提供最佳驾驶决策所需的信息。接下来我们将进一步解释目标级融合和集中式传感器前融合之间的区别，以及解释证明集
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自动驾驶 集中式 传感器融合
英飞凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布将推出一款电池供电的智能报警系统（SAS）。该技术平台利用基于人工智能/机器学习（AI/ML）的传感器融合技术，实现了高精准度和超低功耗。与低功耗的声学事件检测方案相结合，可以带来出色的性能表现。这款设计紧凑的智能报警系统，与目前在智能楼宇和智能家居中使用的声学报警系统相比，不仅具有更高的检测精准度，而且其电池使用寿命能够媲美甚至超越传统的解决方案。 英飞凌智能报警系统评估板和参考设计 英飞凌科技电源与传感系统
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英飞凌 AI/ML 传感器融合 智能报警系统
Phil Burr （Arm嵌入式产品组合管理总监），Bryan Cook （Hillcrest Labs/CEVA研发部首席工程师） 摘 要：出色的传感器融合=出色的算法+出色的平台。要赢得一级方程式比赛，需要一名出色的车手和一辆出色的赛车。同样，要为用户提供最佳体验，需要出色的算法和出色的处理器。本文旨在揭示将Freespace传感器融合算法与Arm设备结合使用能带来惊人的性能、高效的成本和功耗指标的关键原因。 关键词：传感器融合；传感器中枢；9轴；MEMS 0 引言：传感器中枢及其他 虽
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202004 传感器融合 传感器中枢 9轴 MEMS
6. 在物联网中充分利用传感器融合 正如白皮书“物联网要变成现实‘还缺什么”所述，物联网 包含了许多用 ...
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物联网 传感器融合 远程情感
在当今的运动传感器产品中，软件的存在不可或缺。尤其是支持移动终端用运动传感器的软件，已经比以往任何时候都重要并且复杂。如今的智能手机、平板电脑、笔记本电脑等终端不仅内置加速度传感器和陀螺仪，还内置有地磁传感器(数字指南针)、接近传感器、照度传感器、甚至包括压力传感器和GPS等。
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罗姆 传感器融合 Kionix
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