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Case 公司新闻
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新一代的应用,其流量模式尚未被完整理解和刻画,一般适用于超大规模数量设备的联网应用既有传统的物联网数据(低数率),又有新型的视频物联网数据(图像/视频);既有非延迟敏感数据(水电气),又有高延迟敏感(健康监控)。从简单的传感器数据到高通量的多媒体数据,既需要低成本(大规模),又要求长寿命。 一、5G、视频物联网和服务机器人新一代服务机器人通过视觉增强获取更加及时的定位,强大的5G通讯能力和低延时联网确保视觉大数据的感知和处理能力,视觉增强的服务机器人可能得到服务对象的情感和情绪。同样的,视觉物联网可以提供给服务机器人更直接的环境感知功能,新一代服务机器人通过视频物联网获取全方位空时变化环境图,5G的低延时可靠交互确保服务机器人与服务环境的瞬时交互与有效控制。二、5G、视频物联网和工业机器人具有视觉能力的工业机器人通过5G网络进行云端适配提供更高端的服务,5G的低延时联网可以实时控制视觉增强的工业机器人的视频传感器和其他先进硬件,5G的可靠覆盖能力可以使视觉增强的工业机器人在更大范围内执行任务。通过5G和视觉物联网,可读计出与人类员工实时沟通的工业机器人,设计出工业机器人集群进行实时协作。三、5G、视频物联网和移动机器人自主移动机器人通常通过内置的传感器、摄像头和复杂软件实施控制,5G和视频物联网使得内置传感数据和外部环境数据得到有效集成,5G的低延时可靠交互能够自动识别环境变化,实时规划新路线和安全绕避所有动态障碍物和流动人员。无人机上的360度全景相机通过5G网络将4K全景视频传输到VR服务器,5G网络和无人机相结合的快速联网视频分析以实现全方位无死角的安防。机载摄像头视频通过5G实时回传现场高清视频画面,结合边缘计算能力于AI技术,快速识别受困人员和周边环境,有效开展搜寻营救工作。与5G网络一起,视频物联网正在阔步向我们走来。日益增强的视觉传感器数据分析和联网...
发布时间: 2019 - 03 - 04
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尽管传感器融合的概念早就提出了,但直到最近我们才开始真正看到实际的规模应用。事实上,传感器融合已经迅速发展成为一种热门趋势,从发源的智能手机和便携式设备,现在开始拓展到广泛的物联网传感器、新一代自动驾驶汽车以及无人机的环境感知应用。这种爆炸式增长带来了机遇,当然也提出了许多挑战,不仅是纯粹的技术挑战,还涉及隐私、安全以及对未来基础设施发展的更广泛影响。传感器融合的定义相对简单,本质上是一种智能整合一系列传感器数据的软件,然后利用整合结果来提高性能,可以是使用相同或类似类型的传感器阵列来实现极高精度的测量,也可以通过整合不同类型的传感器输入来实现更复杂的功能。消费电子领域需求最大传感器融合的潜在应用非常广泛,产业分析师非常看好。据麦姆斯咨询报道,传感器融合系统需求预计将在未来5年内以约19.4%的复合年增长率(CAGR)增长,市场规模预计将从2017年的26.2亿美元增长到2023年的75.8亿美元。2016年,北美地区是传感器融合市场最大的生产基地,市场份额接近32.84%,而欧洲地区的市场份额也超过了31.51%。虽然传感器融合的传统用例更倾向于工业应用,但近年客户群发生了重大转变。2016年, 54.86%的传感器融合系统市场需求源自消费电子行业。 传感器融合实现情境感知传感器中枢(一种包含MCU的软硬件结合解决方案)日益增长的实用性,推动了消费电子产业的巨大需求。与纯软件的“传感器融合”相反,传感器中枢为特定的一组传感器实现了特定的传感器融合算法,涉及广泛的传感器类型及算法。基于硬件的传感器中枢减轻了系统CPU的沉重负担,这对于从智能手机到可穿戴设备的现代设备非常有用。实际上,降低CPU负载可以延长电池寿命并减少热量,这两者都是可穿戴设备和智能手机设计师面临的关键挑战。例如,谷歌(Google)推出了安卓(Android)传感器中枢,旨在直接连接生物识别传感...
发布时间: 2019 - 03 - 01
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如今的机器人无需依赖人为操控,也可实现智能行走,而这一切少不了传感器的功劳,传感器是机器人感知外界的重要帮手。说到传感器就不得不提到激光雷达,通过激光雷达,机器人可以向外界发射红外线光源,通过三角测距或者TOF成像原理对机器人进行定位,帮助机器人构建所在环境的高精度轮廓信息,辅助机器人行走。相比视觉摄像头成像,激光雷达拥有众多优势,例如,环境适用性强且支持自主避障。 拥有激光雷达犹如让机器人拥有双眼,帮助其观察周遭环境。但仅有双眼想实现智能行走还是不够的,必须融合激光雷达、深度摄像头、超声波、防跌落等多种传感器数据,配合导航算法,才能实现智能行走。当机器人在复杂多变,环境不受控制的应用场所(如商场、写字楼等人流量大场所)行走时,防碰撞传感器可以让机器人不惧怕任何“挑衅”,实时动态识别环境中的人或者移动障碍物 。当机器人遇到玻璃、镜面等高透材质障碍物时,超声波传感器会让机器人不会像无头苍蝇一头撞上,及时识别、避让此类障碍物,继续行走。当“眼睛”—雷达扫描区域上方出现障碍物时,机器人此时将使用融合导航技术,通过深度摄像头、超声波、雷达等传感器全面感观周围环境,规避障碍物并重新规划路线。
发布时间: 2019 - 02 - 28
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Nanusens公司宣布,他们的专利技术,包括在CMOS内部建造传感器,可以显著延长耳塞20%的使用寿命。 根据该公司的说法,这可以通过将耳机里的MEMS传感器替换成一个多传感器芯片解决方案来实现,该解决方案会使体积比原来小10倍,为更大的电池腾出空间。在它的CMOS芯片层中制造纳米级的传感器,CMOS芯片也有控制电子。金属间介电介质(IMD)通过钝化层中的衬垫开口被蚀刻,使用蒸气高频 (vHF)来创建纳米传感器结构。然后将孔密封,必要时将芯片打包。由于只采用标准CMOS工艺,后处理最少,且传感器可根据需要与有源电路直接集成,因此传感器可能具有类似于CMOS器件的高产量。这也意味着生产是独立于fab的。因此,NEMS(纳米机电系统)芯片只有1立方毫米,因此这将为它替换的每一个MEMS包节省3立方毫米。Nanusens芯片只是随着每一个额外的传感器功能的增加而略微增加,以适应额外的控制电子设备。该公司的第一款产品将是在2019年第四季度推出的一款用于耳机的2D运动探测器,它可以实现tap和double tap的控制、运动时唤醒和睡眠时休息功能,不久后还将推出3D加速计。下一步,将一种用于噪声消除的骨传导传感器集成到单片机解决方案中。芯片将在一个小的包装,如WLCSP或裸模,可以直接连接到PCB。该公司首席执行官Josep Montanya博士解释说:“我们的纳米传感器技术具有很强的适应性,因此我们将利用它来制造一系列其他传感器。这些传感器可以在同一块芯片上同时制造,因此许多不同类型的传感器可以被构建成一个微型多传感器解决方案,而不需要占用更多的空间。”他们相信,其颠覆性的技术将彻底改变传感器市场,满足智能手机,可穿戴技术和物联网设备对低成本传感器日益增长的需求。而物联网设备已经使传感器成为一个价值数十亿美元的行业。
发布时间: 2019 - 02 - 26
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近日,清华大学微纳电子所教授刘泽文、北京交通大学电子信息工程学院邓涛副教授联合团队在国际著名学术期刊《纳米快报》(Nano Letters)上发表了题为《基于三维石墨烯场效应管的高性能光电传感器》(”Three-Dimensional Graphene Field-Effect Transistors as High Performance Photodetectors”)的研究论文。该论文利用自卷曲方法制造了一种微管式三维石墨烯场效应管(3D GFET),可用作光电传感器,实现对紫外光、可见光、中红外光、太赫兹波的超高灵敏度、超快探测。 基于三维石墨烯场效应管的高性能光电传感器示意图光电传感器是光通信、成像、传感等许多领域的核心元件。石墨烯具有独特的零带隙结构、超快的载流子迁移率等优点,是制造高性能光电传感器的理想材料。传统的石墨烯光电传感器多采用平面二维(2D)GFET结构,具有超宽的带宽和超快的响应速度。但是,由于单层石墨烯对光的吸收率只有2.3%,导致2D GFET光电传感器的响应度很低(~6.3 mA/W)。虽然将石墨烯与光敏物质相结合可以大幅度提高光电传感器的响应度,但是带宽和响应速度会严重受损。该研究提出了一种利用氮化硅应力层驱动2D GFET自卷曲为微管式3D GFET结构的方法,首次制造出了卷曲层数(1-5)和半径(30 μm-65 μm)精确可控的3D GFET器件阵列。这种3D GFET可用作光电传感器,工作波长范围从紫外光(325 nm)区域一直延伸至太赫兹(119 μm)区域,为已经报道的基于石墨烯材料的光电传感器带宽之最。同时,这种3D GFET兼具超高的响应度和超快的响应速度,在紫外光至可见光区域的响应度可达1 A/W以上,在太赫兹区域的响应度高达0.23 A/W,响应时间快至265 ns(纳秒)。该研究所提出的制造方法不仅为3D石墨...
发布时间: 2019 - 02 - 25
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