強化導航應用精準度　多重MEMS感測器扮要角

目前有許多指向、駕駛、導向設備的既有方案可以取得位置、方向以及移動等資訊。實際上，許多應用利用全球衛星定位系統(GPS)的情況越來越普遍。但是在面臨室內導航以及在處理更複雜並與環境相關的挑戰情境時，只靠GPS事實上是不夠的。

對於這些類型的應用領域，可以採用不同型態的感測器來改善系統對於實際與異常動作判定的能力。用以處理特殊導航問題的特定感測器其能力不僅取決於感測器的性能位準，同時也會依據應用領域的獨特動態而定。這是因為對於任何複雜設計的難題，解決的起點就在於了解終端應用裝置的目標與限制。接著重要的性能參數就能夠加以區分等級，以便對所需要的感測器達到一個初步的了解，然後透過謹慎的感測器調節、整合，以及處理等方面進行實際的設計最佳化。

感測器類型各有優劣

簡單舉一個生活例子，假設你正在工作，並且想要喝杯咖啡，因此你會導航至咖啡壺的位置。假如你以前已經去過那個位置，你就會記得那條路徑，但是沿路上你得仰賴不同的感測能力以便使你到達該處，這些能力包括了光學、音訊、平衡、甚至可能有觸摸。你專屬的個人處理器會將這些不同的來源以及一些嵌入式的圖形識別能力，還有(假如這是個辛苦的一天)，還可能會須要暫停一下並尋求一些外部輸入，也就是方向等加以結合。透過這樣的一個程序，你能夠藉由自己各種個人感測器(個個都很精準且能夠良好的協同運作)，在必要時排除掉誤導的資訊(例如來自於你隔壁小隔間的咖啡香味)，而不須要再仰賴其他的感測器。因此，為了要達成目標，此時的你採用了與汽車、手術儀器以及機器人機械的導航系統設計廠商相同的技術。

此範例的工業配套中包含了不同的感測技術，其中沒有任何一項能夠以單獨處理的方式去因應大部分的應用領域。如同先前所引用的，GPS會因為阻斷衛星接收的障礙物而有發生錯誤的傾向，會使得總體精確度或是更新速率降低。另一種常見的導航輔助就是地磁儀，此裝置須要對地球的磁場進行清晰的存取，然而在工業環境中會有許多的磁場干擾造成地磁儀的可靠度無法處於最佳狀態(儘管這是一般的假設)。光學感測器會受到視線障礙的影響；而慣性感測器一般來說不會受到這些干擾，但是也會被其自身的部分限制所影響，例如缺乏絕對參考點(例如地理方位)。表1當中將主要導航感測器類型的相對優點與潛在問題做了簡單的列舉。

多重感測器展現互補優勢

除了最簡單的問題之外，大部分的解決方案都得仰賴多重感測器類型，以便在所有情況下提供所需要的精確度與性能。像是以微機電系統(MEMS)為基礎的加速度計與陀螺儀之類的慣性感測器，具有能夠為其他感測器類型的缺點提供完整補償的潛力，因為其不會具有同樣的干擾，而且不需要外部的基礎架構，例如不需要衛星、磁場、攝影機等。

在汽車工業中具有20年使用記錄的MEMS慣性感測器，具有高度可靠性及商業價值。其具有低功率、小尺寸以及低成本，就如同行動電話與視訊遊戲等成功應用範例所展示的一樣。然而，在現有的性能水準當中卻存在著很大的差異，適合遊戲的元件並不能處理先前提到過的高性能導航問題。舉例來說，精密工業及醫療導航通常所需要的性能水準會比用於消費性裝置當中的MEMS感測器所具備的水準還要高出一個等級以上。

圖1　在11毫米×22毫米×33毫米封裝中提供六個自由度動作偵測的慣性感測方案。

在大多數的情況下，一個裝置的動作是相對複雜的(比單軸要多)，而這正造成了完整慣性量測單元(IMU)的需求，其能夠整合高達六個自由度的慣性移動--即三組線性與三組旋轉。舉例來說，亞德諾(ADI)的ADIS16334 iSensor IMU在其小巧的尺寸中具有大部分工業導航難題裡所需要的整合性與性能，能夠適應許多的工業儀器與汽車之用(圖1)。在許多的情況當中，還可以整合四個或更多的額外自由度，其中包括了三軸的磁力感測以及單軸的壓力(海拔高度)感測。

如同前面所述，任何的感測器類型都有其限制，而假如那些限制會擾亂系統性能的目標，那麼設計廠商可以選擇實施補償技術與合併多重感測器類型。舉例來說，慣性量測單元可以輸出高穩定的線性與旋轉感測器值，而且必須要針對一些影響因素進行補償。例如，溫度與電壓漂移、偏壓/敏感度以及非線性度，或者是振動與X、Y、Z軸的軸心差等因素。

慣性感測器可能會因為其品質而具有不同的漂移度，而GPS或是地磁儀也可能偶爾會被用來校正此漂移。感測器在導航上，最主要的挑戰乃是決定該以哪個感測器為準，以及何時決定。如圖2所示，慣性MEMS加速度計與陀螺儀已經證明其對於廠商在設計一套完整功能的感測系統時，具有良好的補助性。

圖2　慣性量測單元擷取複雜的多軸動作

MEMS慣性感測器大放異彩

在GPS訊號會中斷與機械和電器產生磁力干擾的室內工業或是醫療設定狀態當中，設計的廠商必須要對機械的導引建立一個非傳統式的方案。因此，許多新興的應用領域例如手術工具導航所需要的精密度位準比起汽車導航來說就顯著較高。在所有的情況當中，慣性感測器可以是一個選項，並且能夠在視線有阻礙或是其他干擾來源會對非慣性感測器造成不利時，提供維持精確度所需的航位推算指引。

圖3所描繪的是一般的慣性導航系統(INS)，可以被用來導引從汽車、飛機、一直到手術工具等的任何東西。INS模型包含有Kalman濾波器，該元件首先被使用於阿波羅登月任務，而目前則普遍應用於行動通訊的相鎖迴路當中，藉以提供將多個良好但是不完美的感測器加以結合的機構，以及位置、方向與總體動作動態的最佳估計。

圖3　慣性導航系統，透過Kalman濾波功能的輔助將多重感測器類型加以結合。

當使用於手術應用領域時，INS可以當作校準人工接合像是膝蓋或髖關節的導航輔助之用，依據病患的個別身體特點而定。除了能夠實現較佳的校準，以獲得更舒適、更快速與較少侵入之手術的目標之外，正確的感測器也能有助於消除手部震動與疲勞的問題。純粹的機械式校準近年來已經由光學校準加以補足，但是就如同汽車導航用的GPS阻斷問題一樣，在作業空間中有潛在的視線阻礙會對光學感測器的精確度造成限制。以慣性導引的手術校準工具則能夠補足或甚至取代光學導引，不會有視線方面的問題，也能夠提供尺寸、成本，以及自動化方面的潛在優點。

最後，雖然解決導航問題的基礎在各種應用領域上有著許多的一致性，但是終端系統的細節仍然必須要詳加了解。這對於感測器類型的適當選擇，以及總體性能都具有極大的影響。適用於消費性應用裝置的小巧、低功率、多軸慣性感測器目前正在大力推動中，而部分專注於高精確度、適用於所有狀況的精巧、低功率、高性能的感測器開發商也受到了同樣的關注。這些高精確度、耐環境影響的感測器，正掀起一波工業、儀器及醫療市場中採用MEMS慣性感測器的新浪潮。

(本文作者為ADI MEMS感測器技術事業群事業開發經理)