Arm傳感器融合

　　Phil?Burr?（Arm嵌入式產(chǎn)品組合管理總監(jiān)），Bryan?Cook?（Hillcrest?Labs/CEVA研發(fā)部首席工程師）

　　摘?要：出色的傳感器融合=出色的算法+出色的平臺(tái)。要贏得一級(jí)方程式比賽，需要一名出色的車手和一輛出色的賽車。同樣，要為用戶提供最佳體驗(yàn)，需要出色的算法和出色的處理器。本文旨在揭示將Freespace傳感器融合算法與Arm設(shè)備結(jié)合使用能帶來(lái)驚人的性能、高效的成本和功耗指標(biāo)的關(guān)鍵原因。

　　關(guān)鍵詞：傳感器融合；傳感器中樞；9軸；MEMS

　　0 引言：傳感器中樞及其他

　　雖然基于慣性運(yùn)動(dòng)傳感器的傳感器融合已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但移動(dòng)應(yīng)用程序的最新發(fā)展使人們開(kāi)始逐漸關(guān)注消費(fèi)類和工業(yè)設(shè)備上傳感器融合的算法、處理器以及基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。

　　從游戲機(jī)到智能電視遙控器，再到最近的智能手機(jī)，傳感器融合已被廣泛用于為消費(fèi)類電子產(chǎn)品創(chuàng)建更直觀、有趣的交互體驗(yàn)。十多年來(lái)，Hillcrest一直是這一領(lǐng)域的先驅(qū)。Hillcrest開(kāi)發(fā)了專有的信號(hào)處理技術(shù)，利用MEMS慣性和磁性傳感器將人類的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的、隨時(shí)可使用的運(yùn)動(dòng)信息。

　　隨著越來(lái)越多新型智能手機(jī)和平板電腦開(kāi)始采用“9軸”傳感器組，客戶一直在向Hillcrest尋求有關(guān)如何從這些傳感器中獲得最大性能的建議，以及如何應(yīng)用新的基于運(yùn)動(dòng)的應(yīng)用程序使其產(chǎn)品與眾不同。目標(biāo)應(yīng)用包括情境感知、室內(nèi)導(dǎo)航和手勢(shì)控制。但是，這些應(yīng)用需要“always-on（永遠(yuǎn)在線）”的運(yùn)動(dòng)感應(yīng)，傳感器會(huì)不斷采樣數(shù)據(jù)并尋找有意義的動(dòng)作。向“always-on”轉(zhuǎn)變需要改變架構(gòu)——將基于應(yīng)用處理器（AP）進(jìn)行的傳感器管理，轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ｓ玫牡凸?a class="contentlabel" href="http://2s4d.com/news/listbylabel/label/傳感器中樞">傳感器中樞核心。

　　隨著功耗和性能優(yōu)勢(shì)的日益明顯，這些傳感器中樞已經(jīng)迅速普及。但是，它們的成功將取決于算法和處理器的優(yōu)化，以確保高性能和低功耗。本文將說(shuō)明傳感器融合算法（例如Hillcrest的Freespace軟件）和處理器（例如Arm Cortex-M系列）如何協(xié)同工作，以形成兼具低功耗、傳感無(wú)所不在這兩大優(yōu)點(diǎn)的成功產(chǎn)品。

　　1 滿足“always-on”傳感要求的應(yīng)用

　　在討論傳感器融合在傳感器中樞中的技術(shù)基礎(chǔ)之前，讓我們看一下這種發(fā)展背后的驅(qū)動(dòng)力：利用技術(shù)基礎(chǔ)來(lái)改善移動(dòng)用戶體驗(yàn)的應(yīng)用程序。

　　情境感知是涵蓋其中某些應(yīng)用程序的一類，從根本上講，這些應(yīng)用程序使用手機(jī)的傳感器來(lái)檢測(cè)正在發(fā)生的事情，并使用該信息來(lái)改變手機(jī)的行為。例如現(xiàn)在，某些手機(jī)內(nèi)置了多達(dá)20個(gè)物理傳感器（例如加速度計(jì)、GPS、Wi-Fi、氣壓計(jì)和照相機(jī)），每個(gè)傳感器都檢測(cè)手機(jī)、用戶和環(huán)境的不同之處。也有虛擬傳感器，例如您的日歷和本地流量報(bào)告。就像人腦解釋從其傳感器（觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)等）傳來(lái)的信息一樣，移動(dòng)設(shè)備可以充當(dāng)“大腦”來(lái)解釋來(lái)自這些傳感器的數(shù)據(jù)，以確定設(shè)備和用戶的情境，并利用這種情境提供更直觀的用戶體驗(yàn)。

　　但是，情境感知取決于時(shí)間并受時(shí)間驅(qū)動(dòng)。情境的變化取決于電話是正面朝下放在桌子上的時(shí)間是1 s還是1天，取決于某人只是將視線從屏幕上移開(kāi)1 s，還是已經(jīng)從屏幕上移開(kāi)視線好幾分鐘。因此，為了確保正確解釋情境，必須不斷對(duì)其進(jìn)行采樣。如果移動(dòng)設(shè)備依賴于零星的情境截圖，則在解釋該情境時(shí)會(huì)出錯(cuò)。由此感知所產(chǎn)生的情境對(duì)用戶來(lái)說(shuō)不僅沒(méi)有益處，而且會(huì)破壞體驗(yàn)。因此，傳感器的“always-on”對(duì)于這些應(yīng)用程序的正常運(yùn)行至關(guān)重要。

　　如果我們能夠?yàn)檫@些應(yīng)用程序提供始終在線的智能情境感知信息，那么就可以為用戶帶來(lái)更有價(jià)值的體驗(yàn)。一些比較常見(jiàn)的使用場(chǎng)景包括：在檢測(cè)到您正在駕駛并且不能用手和眼睛操作電話時(shí)啟用音頻通知和語(yǔ)音命令；在您離開(kāi)辦公室之前提醒您通勤路上交通繁忙；當(dāng)您在圖書館時(shí)切換為振動(dòng)；自動(dòng)跟蹤您白天的活動(dòng)情況和燃燒的卡路里。

　　2 可靠性和準(zhǔn)確性始于精度

　　1）算法端

　　如果傳感器僅具有12位精度，那么16位的處理精度就足以實(shí)現(xiàn)出色的算法。畢竟還多出4位，不是嗎？

　　好吧，不完全是。事實(shí)證明，對(duì)于算法設(shè)計(jì)師而言，最重要的事情之一是整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)值精度。盡管傳感器分辨率也是關(guān)鍵因素，但它并不是所需條件的唯一決定因素。有許多用于校準(zhǔn)、解釋、融合和其他功能的內(nèi)部變量，它們需要各種級(jí)別的精度和范圍。比如在Kalman濾波器中進(jìn)行方差估計(jì)時(shí)，同一項(xiàng)需要較大才能處理主要調(diào)整，需要較小才能處理精細(xì)調(diào)整。實(shí)際上，有些甚至可能需要浮點(diǎn)。

　　如果算法設(shè)計(jì)師無(wú)法提供足夠的分辨率，很可能影響到算法的性能。如果算法設(shè)計(jì)師在任何地方都使用完整的浮點(diǎn)運(yùn)算，則會(huì)導(dǎo)致較差的平臺(tái)性能，產(chǎn)生額外的成本、運(yùn)行時(shí)間變慢且功耗更高。正確的解決方案是將算法和平臺(tái)融合在一起。

　　由于變量范圍是固定的，定點(diǎn)運(yùn)算需要更高的精度以避免上溢和嚴(yán)重下溢。同樣，復(fù)雜的定點(diǎn)算法在整個(gè)算法中通常需要二進(jìn)制點(diǎn)（Q格式）的不同位置。

　　2）平臺(tái)影響

　　對(duì)于算法設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，最好的平臺(tái)是在字長(zhǎng)方面提供很大靈活性的平臺(tái)。這允許不同的算法設(shè)計(jì)要求在函數(shù)甚至變量基礎(chǔ)上與基礎(chǔ)處理器進(jìn)行自定義擬合。這正是Hillcrest使用Freespace所做的工作，而Arm的功能則可以使該過(guò)程更加順利。

　　在Cortex-M系列處理器中，有許多可確保高效算法性能的功能。

　　3）Cortex-M0+

　　Cortex-M0+和Cortex-M23設(shè)計(jì)采用二級(jí)流水線，為傳感器融合應(yīng)用提供一流的能效。它實(shí)現(xiàn)了Armv6-M指令集，并支持帶有32位結(jié)果（MULS）的可選1周期乘法。這是傳感器處理算法的關(guān)鍵指令。

　　Cortex-M0+還支持可選的單周期I/O總線，專用于外設(shè)，并且獨(dú)立于存儲(chǔ)器子系統(tǒng)。

　　4）Cortex-M3/Cortex-M4

　　Cortex-M3實(shí)現(xiàn)了Armv7-M指令集，該指令集增加了一些功能，使其能夠非常有效地使用定點(diǎn)算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法。

　　● 長(zhǎng)乘法指令：SMULL。這將兩個(gè)32位整數(shù)相乘并將結(jié)果保存為64位整數(shù)。該指令對(duì)于實(shí)現(xiàn)32位定點(diǎn)數(shù)乘法至關(guān)重要。具有32位結(jié)果的32位乘法是不夠的，因?yàn)楹苌儆袃H需要最低有效的32位的情況。

　　● 長(zhǎng)乘累加指令：SMLAL。該指令提高了定點(diǎn)矩陣乘法的內(nèi)部循環(huán)和FIR濾波功能的效率。

　　● 對(duì)于大多數(shù)運(yùn)算，靈活的操作數(shù)2允許按常數(shù)或寄存器進(jìn)行移位。在定點(diǎn)算法中，例如，當(dāng)對(duì)具有不同Q格式的定點(diǎn)變量進(jìn)行運(yùn)算或在定點(diǎn)變量之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換時(shí)，需要進(jìn)行一些移位。由于Q格式是固定的，并且是編譯器通常已知的格式，因此可以將其嵌入單個(gè)指令中，從而大大提高了性能。

　　● 計(jì)算前導(dǎo)零指令：CLZ。該指令對(duì)前導(dǎo)零進(jìn)行計(jì)數(shù)，并實(shí)現(xiàn)快速歸一化和算法自適應(yīng)，以提供浮點(diǎn)算法的某些優(yōu)點(diǎn)。

　　● 整數(shù)除法（UDIV和SDIV）。與在軟件中執(zhí)行相同的除法相比，硬件除法提供了可衡量的性能優(yōu)勢(shì)。請(qǐng)注意，這僅提供32位除法。對(duì)于定點(diǎn)數(shù)學(xué)，通常的情況是將64位數(shù)字除以32位數(shù)字，得到32位結(jié)果（長(zhǎng)乘法指令的反函數(shù)）。雖然未提供此長(zhǎng)除法指令，但此長(zhǎng)除法可以利用UDIV指令進(jìn)行更有效的除法。Cortex-M4增加了對(duì)可選浮點(diǎn)單元的支持，這極大地加速了不容易適應(yīng)定點(diǎn)計(jì)算的算法，例如本應(yīng)依賴于軟浮點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的矩陣分解。此外，通過(guò)將許多DSP擴(kuò)展利用到指令集，包括SIMD和具有飽和算法的指令，可以進(jìn)一步改善定點(diǎn)數(shù)學(xué)。

　　Cortex-M4處理器中的浮點(diǎn)單元（FPU）提供如下。

　　● 單精度（C浮點(diǎn)）數(shù)據(jù)處理操作的32位指令。

　　● 乘法指令和累加指令的組合可提高精度（融合MAC）。

　　● 對(duì)轉(zhuǎn)換、加法、減法、與可選累加的乘法、除法和平方根運(yùn)算的硬件支持。

　　● 對(duì)異常和所有IEEE舍入模式的硬件支持。

　　● 32個(gè)專用的32位單精度寄存器，也可尋址為16個(gè)雙字寄存器。

　　● 解耦的三級(jí)指令流水線。

　　Cortex-M33處理器增加了TrustZone安全性，使開(kāi)發(fā)人員能夠使用熟悉的編程模型來(lái)更輕松地實(shí)現(xiàn)軟件隔離，并為當(dāng)今的物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式設(shè)備所需的安全性奠定了基礎(chǔ)。

　　5）精度摘要

　　Arm提供的字號(hào)選項(xiàng)和跨不同產(chǎn)品的智能功能安排可靈活地根據(jù)所需平臺(tái)定制算法。對(duì)于Freespace，有針對(duì)Cortex-M0+、Cortex-M23、Cortex-M3和Cortex-M4的版本。雖然每個(gè)平臺(tái)的具體實(shí)現(xiàn)各不相同，但是由于Arm設(shè)備中的智能體系結(jié)構(gòu)，移植變得容易。然后，由于我們的算法在內(nèi)部是完全模塊化的，并且在結(jié)構(gòu)和流程上都具有自適應(yīng)性，因此Freespace與Arm平臺(tái)的配對(duì)非常簡(jiǎn)單，并且可以在給定的功耗、成本和尺寸目標(biāo)下實(shí)現(xiàn)最佳性能。

　　3 如果沒(méi)有接口，系統(tǒng)就沒(méi)用了

　　1）算法端

　　根據(jù)定義，傳感器融合是指讀取多個(gè)傳感器，然后計(jì)算并輸出一組推斷的組合輸出，以供系統(tǒng)其余部分使用。如果處理器中沒(méi)有良好的I/O接口和任務(wù)管理功能，則算法性能會(huì)受到影響。更好的算法至少需要減少采樣檢測(cè)、降低延遲和抖動(dòng)、可靠的數(shù)據(jù)鏈接以及對(duì)輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行分組的能力。

　　2）平臺(tái)影響

　　Cortex-M處理器支持線程模式和處理者模式，用于將應(yīng)用程序與系統(tǒng)資源正確隔離，支持SysTick計(jì)時(shí)器，用于在任務(wù)之間進(jìn)行時(shí)間分片，并支持具有復(fù)雜中斷管理方案的嵌套矢量中斷控制器，軟件開(kāi)銷非常低。

　　3）接口和平臺(tái)摘要

　　Arm Cortex-M處理器系列提供了一組接口，I/O管理和任務(wù)管理技術(shù)，以提供復(fù)雜的任務(wù)支持，例如Freespace傳感器融合軟件。復(fù)雜的算法需要復(fù)雜的硬件才能有效執(zhí)行低功耗。

　　4 傳感器解釋和校準(zhǔn)

　　1）算法端

　　傳感器數(shù)據(jù)包括許多損傷——噪聲、非線性和失調(diào)。甚至對(duì)于許多傳感器而言，哪怕知道基準(zhǔn)點(diǎn)也是極其困難的。舉例如下。

　　根據(jù)加速度計(jì)讀數(shù)計(jì)算出的重力矢量估算值將校準(zhǔn)后的磁力計(jì)傳感器讀數(shù)轉(zhuǎn)換為航向角。但是，航向的計(jì)算非常敏感。即使在零重力偏移（ZGO）估算中出現(xiàn)17 mg的誤差，也會(huì)導(dǎo)致1°的俯仰角誤差，進(jìn)而導(dǎo)致多達(dá)2°的航向角誤差。但是加速度計(jì)并不包含絕對(duì)零點(diǎn)或ZGO值。零重力偏移（ZGO）值隨每個(gè)單獨(dú)的傳感器而變化，甚至對(duì)于給定的傳感器也會(huì)隨時(shí)間變化。

　　請(qǐng)注意，此ZGO示例針對(duì)具體情況而言只是嘈雜的加速度計(jì)數(shù)據(jù)（當(dāng)然針對(duì)一般情況而言只是嘈雜的傳感器數(shù)據(jù)）的眾多可能來(lái)源之一。每個(gè)傳感器都有其自己的一系列噪聲挑戰(zhàn)，可以說(shuō)磁力計(jì)構(gòu)成了最大的困難（外界磁場(chǎng)變換導(dǎo)致的非線性偏移）。因此，高端算法（如Freespace）需要隨著時(shí)間的推移以及環(huán)境變化自動(dòng)學(xué)習(xí)并跟蹤這些損害，以便從傳感器數(shù)據(jù)中消除噪聲。

　　如果傳感器融合算法轉(zhuǎn)而將嘈雜的傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，則生成的融合數(shù)據(jù)也將是嘈雜的。Freespace傳感器融合軟件具有卓越性能的主要原因在于盡力從輸入的原始、嘈雜的傳感器數(shù)據(jù)中找出真實(shí)的傳感器信息，從而從根源上優(yōu)化輸出的結(jié)果中的噪聲。

　　2）平臺(tái)影響

　　從嘈雜的傳感器數(shù)據(jù)中獲取真實(shí)信息取決于能否使用正確的平臺(tái)功能。首先，系統(tǒng)需要一種有效的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)持久性存儲(chǔ)。除了在會(huì)話中之外，還允許在會(huì)話之間進(jìn)行累積學(xué)習(xí)。

　　Cortex-M處理器通過(guò)支持閃存和EEPROM提供持久性存儲(chǔ)。處理器可以通過(guò)閃存或RAM運(yùn)行。由于指令流水線的存在和Thumb-2指令集的使用，閃存提取已經(jīng)優(yōu)化。

　　該算法模塊，特別對(duì)于磁力計(jì)而言，包括許多復(fù)雜的自適應(yīng)濾波、模式識(shí)別和矩陣管理組件。為此，需要支持性的計(jì)算和分支指令集以及先進(jìn)的內(nèi)存管理技術(shù)。如上所述，這包括支持除法、計(jì)數(shù)前導(dǎo)零，立即數(shù)據(jù)指令等。

　　3）傳感器解釋和校準(zhǔn)摘要

　　Arm處理器的豐富功能使Hillcrest能夠定制傳感器解釋和校準(zhǔn)模塊的實(shí)施，同時(shí)保持算法性能和系統(tǒng)性能。

　　5 有時(shí)所需的輸出不是事實(shí)

　　1）算法端

　　想象一下，傳感器是完美的，傳感器融合算法也是完美的。進(jìn)一步想象一下，我們正在使用顯示器上的光標(biāo)，在完美傳感器上運(yùn)行的完美傳感器融合算法是否會(huì)產(chǎn)生用戶喜歡的完美光標(biāo)控制系統(tǒng)？其實(shí)不行。

　　原因是手持設(shè)備的所有動(dòng)作并不都是有意的。還有人為震動(dòng)引起的無(wú)意動(dòng)作。用戶實(shí)際上只希望看到有意動(dòng)作去驅(qū)動(dòng)光標(biāo)，而不是因震動(dòng)產(chǎn)生的無(wú)意動(dòng)作。試想一下，就相當(dāng)于您將激光筆照在屏幕上時(shí)發(fā)生了抖動(dòng)。但是這種抖動(dòng)是用戶根本不想看到的。

　　由于這種情況遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了震動(dòng)。傳感器融合通常必須權(quán)衡平滑度和精度。有時(shí)所需的輸出是預(yù)期錯(cuò)誤最少的輸出，有時(shí)則是與最近歷史記錄最一致的輸出。在所有這些情況下，所需的輸出并不是真正真實(shí)的信息，這代表了諸如Freespace的出色傳感器融合實(shí)施中的額外處理步驟。

　　2）平臺(tái)影響

　　Cortex-M4和Cortex-M33包括一個(gè)高效的單周期MAC，負(fù)責(zé)加速大多數(shù)DSP算法的運(yùn)行，從而使自適應(yīng)濾波特別容易實(shí)現(xiàn)。MAC支持16位和32位數(shù)據(jù)的各種單周期指令。例如，在一個(gè)周期內(nèi)執(zhí)行（32 x 32 +64 → 64）運(yùn)算。

　　3）所需的輸出處理摘要

　　Arm處理器的基本功能使此步驟易于實(shí)現(xiàn)，并使Hillcrest可以將實(shí)現(xiàn)與處理器的特定功能進(jìn)行匹配，同時(shí)在保持低功耗的同時(shí)保持算法和系統(tǒng)性能指標(biāo)。

　　6 沒(méi)有電源管理，我們就死定了

　　1）算法端

　　對(duì)于大多數(shù)客戶來(lái)說(shuō)，會(huì)使用戶在10 min內(nèi)耗盡電池電量的出色性能是不被接受的。實(shí)際上，即使長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)電也不是很理想。因此，F(xiàn)reespace等復(fù)雜算法包括許多可優(yōu)化功耗的特殊功能。

　　這些功率優(yōu)化技術(shù)包括混合模式運(yùn)算、樣本間預(yù)測(cè)、多速率運(yùn)算等。它們還充分利用了傳感器本身的電源管理功能，有時(shí)還會(huì)利用處理核心的電源管理功能。目標(biāo)是在不影響性能的情況下最大化處理核心、傳感器甚至I/O接口的空閑時(shí)間和范圍。

　　2）平臺(tái)側(cè)

　　Cortex-M包括許多功能，可支持處理器級(jí)別和設(shè)備級(jí)別的電源管理。當(dāng)處理器本身具有各種級(jí)別的睡眠模式時(shí)，可以按需關(guān)閉某些模塊的電源。喚醒中斷控制器可用于最大限度地節(jié)省功率。

　　創(chuàng)建事件驅(qū)動(dòng)的軟件需要2個(gè)指令和1個(gè)控制位：

　　● WFI等待中斷；

　　● WFE等待事件；

　　● SLEEP-ON-EXIT位。

　　處理器保持睡眠模式，直到中斷或事件到來(lái)。處理程序代碼執(zhí)行完成后，處理器將返回睡眠模式。

　　3）電源管理摘要

　　電源管理的目標(biāo)是在不犧牲算法 性能的情況下實(shí)現(xiàn)出色的電源性能。通過(guò)將Freespace等復(fù)雜算法與Cortex-M等功能強(qiáng)大且架構(gòu)合理的處理器相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)出色的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。關(guān)鍵是隨著時(shí)間的推移提高能源效率，這是指能夠在整個(gè)運(yùn)算時(shí)間范圍內(nèi)以最低功耗執(zhí)行具有等待時(shí)間的算法。諸如Cortex-M4之類的高性能處理器大部分時(shí)間都處于深度睡眠狀態(tài)，因?yàn)樗恍枰虝旱幕顒?dòng)時(shí)間即可執(zhí)行代碼。因此，平均功耗大大降低。最終結(jié)果是實(shí)現(xiàn)了更簡(jiǎn)單、更低功耗的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

　　7 軟件工具和生態(tài)系統(tǒng)

　　毫無(wú)疑問(wèn)，為傳感器融合系統(tǒng)開(kāi)發(fā)復(fù)雜的算法需要好的工具。Arm擁有當(dāng)今市場(chǎng)上最大的工具生態(tài)系統(tǒng)，擁有來(lái)自各類競(jìng)爭(zhēng)性供應(yīng)商、開(kāi)源社區(qū)和Arm的超過(guò)35種IDE和調(diào)試系統(tǒng)。構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)需要多種編譯器、調(diào)試器、操作系統(tǒng)和各種軟件模塊。

　　8 結(jié)論

　　在配備適當(dāng)工具的前提下，出色的傳感器融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)既需要出色的傳感器融合算法，也需要出色的平臺(tái)來(lái)運(yùn)行。將兩者組合在一起就像為頂級(jí)賽車配備頂級(jí)車手一樣。Freespace和Arm就是這樣的組合。

　　在http://bit.ly/DSPCortex-M，可發(fā)現(xiàn)Arm DSP擴(kuò)展、軟件庫(kù)、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴和資源。