物联网中的传感器融合和远程情感计算（一）

　　图3 面向Windows 8的12轴Xtrinsic传感器数据流

　　这个全面的硬件和软件解决方案使用飞思卡尔 32 位 MCU 融合了加速计、磁力计和陀螺仪数据，并提供了易于集成的特性，从而简化了开发。微软的 Windows 8 OS 针对平板电脑、笔记本电脑和其他移动设备借助个人计算机的计算能力，扩展了运行智能手机和平板电脑应用的功能。飞思卡尔凭借其传感器融合平台，从微软获得了 Windows 8 认证，成为第一批获得该认证的公司之一。

　　基本的传感器融合处理需要 10–12 MIPS。对于 9-DoF 传感器融合，这种要求可达到 18–20 MIPS 处理周期。有各种方法可以满足这些处理要求（每种方法都有优缺点），包括为传感器处理添加专用的协处理器，或使用有足够的性能扩展空间、允许随着时间的推移增加新功能的功能强大的 MCU。

　　5. 其他传感器融合示例

　　飞思卡尔正在进行有关传感器在医疗电子中的使用和非医疗应用的多传感器处理的研究。José Fernández Villaseñor 博士是一位医学博士兼电气工程师，他既是飞思卡尔医疗产品市场营销专家，同时也是一家医院的医生，研究使用传感器（这是 REC 技术的较大的基本构件）进行情感分析，他将这两个身份完美地结合在一起。研究表明由于物理活动导致心律增加的模式和幅度与由于肾上腺素激发的心率增加的不同。因此，人们可以使用算法并分析传感器数据，以电子方式检测一个人所显示的情感的类型。

　　下面是一个游戏平台示例，这个游戏平台能够监控生理变化和状态并采集数据，从而以电子方式检测情感，例如：

　　• 肌肉放松（MR）－通过压力传感器

　　• 心律变化（HRV）－通过一个芯片上的双电极 ECG

　　• 流汗（S）－通过电容式传感器

　　• 姿态（A）－通过加速计监测一个人的放松状态（生涩的动作和平稳的手）

　　• 肌肉收缩（MC）－通过压力传感器

　　图4 使用情感感测的环境感知：工作方式

　　使用采集的传感器数据，游戏平台里的 MCU 能够在游戏情境过程中检测情感，并为玩家提供反馈，使游戏更精彩。是否可以在赛车游戏中当检测到玩家处于更放松的状态（加速计的读数减少）然后使转弯速度更快、更难操控？这样，能够更好地控制情感的，沉稳的驾驶员得分会更高（与现实生活相似）。如果本地控制台的 MCU 提供处理功能，这将被视为本地情感计算，如果基于云的系统提供处理功能，则被视为远程情感计算。在基于云的系统中，可利用复杂的大数据算法对游戏场景提供更详细的响应。

　　在另一个示例中，传感器可用于通过测量用户拿手机输入文字或拨打电话的方式，检测用户的情感。此外，软件算法可用于分析人输入文字的方式、手机运动是否平稳或者在输入文字时犯了多少错误（使用退格键），提供有关个人心理状态的其他背景。