智能传感器技术 课件 第8-17章 MEMS传感器 -机器人嗅觉和味觉感知

《智能传感器技术》课件

MEMS麦克风8.1MEMS加速度计8.2MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出可感受被测量变化的稳定微结构，配以测量电路实现对各种相关参数测试和转换的一类传感器，具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、易于集成和智能化等优点，广泛应用于医疗仪器、消费电子、汽车工业等领域。MEMS陀螺仪8.3MEMS麦克风8.1MEMS加速度计8.2MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出可感受被测量变化的稳定微结构，配以测量电路实现对各种相关参数测试和转换的一类传感器，具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、易于集成和智能化等优点，广泛应用于医疗仪器、消费电子、汽车工业等领域。MEMS陀螺仪8.3

MEMS麦克风是采用MEMS工艺将声音转换为电信号的能量转换器件，根据工作原理可以分为电容式、压电式等。电容式微麦克风应用较为广泛，本节重点介绍电容式微麦克风的工作原理、性能指标和应用。基本结构1

单背板电容式MEMS麦克风主要由振膜、背板、极板间气隙、背板腔和电极等部分组成，主要结构是柔性振膜和刚性背板。

电容式MEMS麦克风模型等效为静态电容C0，变化电容值CM，背板电极、振膜电极与硅衬底间寄生电容CP1、CP2，两极板间寄生电阻RP1组成的电路。直流偏置2直流偏置保证MEMS麦克风振膜振动时背板和振膜上电荷量保持稳定。

之间基本满足线性关系

灵敏度1

麦克风灵敏度表示在标准入射声压（1kHz、94dBSPL）下，MEMS麦克风输出端产生的机械和电气响应。

信噪比2

信噪比是指MEMS麦克风在标准声压（1kHz、94dBSPL）下输出电信号的功率与麦克风本底噪声引起的输出信号功率的比值。频率响应3

频率响应是表征MEMS麦克风灵敏度与输入声波频率之间关系的指标。通常将标准声压下的输出电信号作为参考电压，归一化为0dB。在频谱上，与标准声压下输出电信号相差3dB的频率点分别被定义为低频截止频率和高频截止频率，两者之间的频率范围称作通频带。总谐波失真4输出信号比输入信号多出的谐波成分被定义为总谐波失真（TotalHarmonicDistortion，THD）。失真度用百分比表示，通过在基频以上的五次谐波内的功率之和与基频功率的比值来计算，如下式：

MEMS麦克风广泛应用于电子产品、汽车行业、智能家居、专业音频、医疗设备、工业应用等多种场景。在医疗领域，微麦克风能够捕捉到人体内部声音信号，如心跳声和呼吸声，可用于心率监测、睡眠呼吸分析等，为医生提供重要的诊断信息。

MEMS心音采集系统是一个能化信号采集处理系统，主要是由改进听诊器头、MEMS麦克风传感器、驱动模块、控模块、电源模块和通信模块等构成。

多数听诊器具有独立的钟型件或膜型件。钟型件传导低频声音最有效，而膜型件传导高频声音最有效，同时拥有两种特性可以构成复合探头。

加速度是物体运动速度的变化率，加速度计可以测量作用在物体上的加速度力，以确定物体在空间中的位置并检测物体运动。MEMS加速度计是一种利用MEMS技术制造的微型加速度计。本小节主要介绍MEMS加速计的工作原理和代表性MEMS加速度计。加速度计的工作原理1加速度计的工作原理可用弹簧质量阻尼器系统表示。弹簧质量阻尼器系统由敏感质量块、阻尼器以及弹簧构成。

当对敏感质量块施加外部加速度时，惯性力引起敏感质量块位移，根据牛顿第二定律，质量块的振动方程为：加速度计的工作原理1

将上式在零初始条件下进行拉氏变换：

化简得到以质量块位移

y作为输出变量的传递函数：

系统的品质因子为：加速度计的工作原理1

当输入加速度达到稳态时，加速度计质量块的位移也趋于稳定值，即敏感质量块的速度与加速度都为零，故可将传递函数化简为：

从上式可以看出，加速度计敏感质量块的位移与敏感质量块的质量和弹性系数相关，质量块越大，弹性系数越小时，即系统的无阻尼谐振角频率越小时，加速度计敏感质量块的位移越大，也就是加速度计的灵敏度越高。压阻式MEMS加速度计2

压阻式加速度计基于压阻效应，将多个经过掺杂或离子注入工艺的电阻排布在梁的应力集中区，并经由金属引线连接成惠斯通电桥，基本原理如图所示：

无外部载荷作用时，敏感结构不发生形变，压敏电阻阻值不变，电桥处于平衡状态，无电压输出。当敏感结构受到外部载荷作用时，应力分布发生变化导致电桥不平衡，从而输出电压信号，实现了力学量信号到电学量信号的转换。电容式MEMS加速度计3

MEMS电容式加速度计的核心部件是可移动的感应质量块和固定电极，它们之间存在微小的间距，基本原理如图所示：

当被测物体存在加速度时，感应质量块会受到力的作用，从而产生位移。这个位移量会改变感应质量块与固定电极之间的距离，引起电容值的改变。通过测量电容值的变化，可以计算出物体的加速度。谐振式MEMS加速度计4

谐振式加速度计是基于谐振梁等结构的力频特性实现加速度测量的传感器。硅微谐振式加速度计主要包括谐振器、敏感质量块、杠杆放大机构和支撑机构等部分，如图所示：

等效惯性力作用于谐振器上，两谐振器的谐振梁分别感应到拉应力与压应力，此时两谐振器谐振频率点将发生偏移。对两谐振器谐振频率作差，所得到的频率差信号与外界加载加速度信号成正比，从而实现加速度计对加速度信号的测量。标度因数1

标度因数（又称刻度因数）是每单位加速度的变化所引起的输出变化量。在满量程范围内输入不同的加速度，获得对应输出数据，再采用最小二乘法拟合直线的斜率进行估计得到。偏值2

实验室常温环境中，加速度计上电预热后，在+0g、+1g、−0g和−1g四种加速度下分别计算平均值，再按照下式计算偏值B。零偏稳定性3

零偏稳定性（又称0g稳定性、零漂）指当输入加速度为零时，以规定时间内输出量的标准差表示，它表明加速度计输出量围绕其均值的离散程度，表征加速度计输出的长期稳定性。1g稳定性4

1g稳定性也是加速度计的稳定性指标，是指当输入加速度为1g时，加速度计输出量围绕其均值的离散程度。常温下，使加速度计敏感轴处于垂直状态，即在1g附近，通电并以1Hz频率采集加速度计输出信号，采样包括30分钟的预热过程和1小时的稳定测量过程，也可按上式计算。

MEMS加速度计具有高灵敏度、快速响应、小型化设计和低功耗等优点，已成为现代科技领域中不可或缺的传感器，广泛应用于消费电子设备的运动感应、航空航天导航、工业自动化的机器状态监测以及医疗和游戏控制等众多领域。

在汽车工业中，安全气囊的碰撞检测是加速度计的一个典型应用。当汽车遭受碰撞导致车速急剧变化时，加速度传感器将感知到的碰撞信号传输给点火控制器，控制系统对碰撞的程度进行识别，决定是否发出点火信号。控制系统和加速度计是是安全气囊系统的核心，加速度计的性能、控制算法很大程度上决定了发生碰撞时乘员的安全程度。某汽车安全气囊智能控制系统硬件和软件组成，如下图所示。

陀螺仪是测量物体相对于惯性空间的角速度或角位移的装置。MEMS陀螺仪是基于微电子机械系统（MEMS）加工技术制作而成的陀螺仪。本节主要介绍MEMS陀螺仪的工作原理、特性和应用。科里奥利效应1

MEMS陀螺仪通常没有高速旋转的转子，而是采用振动结构来测角速度，因此MEMS陀螺仪也称为MEMS振动陀螺仪。振动陀螺仪工作原理是基于科里奥利效应，通过一定形式的装置产生并检测科氏加速度。

一个球位于转动的盘子上，并且从盘子转动中心向边缘作直线运动，它在盘子上所形成的运动轨迹是一条曲线。该轨迹的曲率与转动速率有关。如果从盘子上面观察，会发现球有明显的加速度，即科氏加速度。科里奥利效应1

科氏加速度等于盘子角速度矢量

Ω

和球直线运动速度矢量

v的矢量积：

然没有实际力作用于球上，但对于盘子上方的观察者而言，产生了明显正比于转动角速度的力，这个力就是科氏力。其数值等于：

科氏力方向的判定采用右手定则：右手四指手指指向（非惯性系中）物体运动方向，再将四指绕向角速度矢量方向，拇指所指方向即科氏力方向。科里奥利效应1

具体来说，振动陀螺是通过一定的激振方式，使陀螺的振动部件受到驱动而工作在第一振动模态，当与第一振动模态垂直的方向有旋转角速度输入时，振动部件因科氏效应产生了一个垂直于第一振动模态的第二振动模态，该模态与旋转角速度成正比。微机械陀螺的分类2刻度因子1

陀螺刻度因子是指陀螺输出与输入角速度的比值，该比值是根据整个输入角度范围内测得的输入/输出数据，通过最小二乘法拟合求出的直线斜率。刻度因子的衍生指标还包括刻度因子精确度、刻度因子线性度、刻度因子不对称度、刻度因子重复性以及刻度因子温度灵敏度等。灵敏度2

表征陀螺的灵敏度的指标包括阈值与分辨率。阈值表示陀螺能感应的最小输入角速度，分辨率表示在规定的输入角速度下能感应的最小角速度增量。通常分辨率与带宽相关，比如某硅陀螺的分辨率<0.05°/s（带宽>10Hz）。测量范围3

陀螺的测量范围为陀螺能感知的正、反方向输入角速度的最大值，该最大值除以阈值即为陀螺的动态范围，该值越大表示陀螺感应速率的能力越强。对于同时提供模拟信号和数字信号输出的陀螺，满量程输出还可以分别用电压和数据位数来描述。如某陀螺的测量范围为±150°/s，满量程输出模拟量为±4V，数字量为-32768~32767。。零偏与零偏稳定性4

零偏是指陀螺在零输入状态下的输出，可以用长时间输出均值来等效折算输入角速度。零输入状态下长时间稳态输出是一个平稳的随机过程，即稳态输出将围绕均值（零偏）起伏和波动，习惯采用均方差表示。这种均方差被定义为零偏稳定性，也称为“偏置漂移”或“零漂”。相关指标还包括零偏重复性、零偏温度灵敏度、零偏温度速率灵敏度等。比如，某陀螺零偏稳定性在25℃条件下为±1°/s。

MEMS陀螺仪具有体积小、重量轻、功耗低、成本低等优点，已在消费电子、工业产品、商用航空航天、商用船舶导航以及武器装备等领域广泛应用。陀螺稳定平台是利用陀螺仪特性保持运动载体平台方位稳定的装置（简称陀螺平台、惯性平台），可以用来测量运动载体姿态以及用于稳定运动载体上的重要设备。

陀螺稳定平台可为导弹导引头等高精度制导武器提供准确的惯性空间指向。图为导弹光电导引头稳定平台结构图。

主要结构包括：弹体、导航用IMU，基座框架、航向驱动电机、航向测角器、偏航框架、俯仰驱动电机、俯仰测角器、俯仰负载。

俯仰负载上固联有光电导引头载荷。为了更好地跟踪目标，导引头平台需要良好的隔离导弹弹体运动的能力，因此导引头需要固联速率陀螺，直接敏感光轴的惯性角速度，构成下图的直接稳定控制方案。

由于陀螺与负载固连，处于框架中心，MEMS陀螺仪的尺寸和重量直接决定了稳定平台整体的尺寸，因此采用MEMS陀螺仪能够大幅减小稳定平台占用的空间。《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学纳米传感器概述9.1纳米生物传感器9.2纳米化学传感器9.3纳米物理传感器9.4纳米传感器是利用纳米材料和纳米技术制造的传感器，其核心结构尺寸在1至100纳米之间，具备高灵敏度、快速响应等特性，广泛应用于多个领域。核心概念►纳米材料的大比表面积提供了更多的反应位点，使得传感器能够检测到极低浓度的目标物质，显著提高了检测灵敏度。纳米材料的尺寸小，电子或光子传输路径短，因此能够快速响应目标物质的变化，实现即时检测。纳米传感器体积小、重量轻，便于集成到便携式设备中，适合现场快速检测，应用场景广泛。1纳米传感器特性►高灵敏度快速响应小型化与便携性纳米传感器概述9.1纳米生物传感器9.2纳米化学传感器9.3纳米物理传感器9.4纳米生物传感器是将生物分子与纳米材料结合的检测技术，通过特异性相互作用实现高灵敏度检测，可用于医学诊断、环境监测等。概念纳米生物传感器简介►纳米生物传感器具有高灵敏度、快速响应、低检测限、小型化和便携性、成本效益等特点。特点根据所使用的生物分子和纳米材料不同，可分为酶、微生物、抗体、核酸、细胞等多种类型。分类纳米酶分类体系铁基纳米酶铜基纳米酶金基纳米酶金属硫化物碳基纳米酶纳米酶材料模拟天然酶活性，如Fe3O4纳米颗粒具有类过氧化物酶活性，催化TMB显色反应。包括金属/金属氧化物（铁、铜、金）、金属硫化物（MoS2）和碳基材料。催化特性►材料多样性►以Cu2+修饰的中间空隙直径约20nm的羟基空心碳纳米球（Cu2+-HCNSs-COOH），拥有增强的过氧化物酶活性，能够有效检测过氧化氢（H2O2）并降解亚甲基蓝（MB）。二硫化铂（PtS2）纳米片能够催化过氧化氢（H2O2）氧化四甲基联苯胺（TMB），从而生成有色液体。β-FeOOH纳米棒催化效率比天然酶高30%，Cu-CuFe纳米酶检测限0.34μmol/L。铁基纳米酶金属硫化物碳基纳米酶纳米微生物传感器利用纳米材料的高表面积和微生物的特异性识别能力，实现对微生物的高灵敏检测。概念具有高灵敏度、高选择性、快速响应和良好的生物相容性等特点，可检测水体中的致病菌、食品中的微生物污染等。特点常与微悬臂梁技术结合，实现对微生物的高灵敏、实时、无损检测。应用纳米传感器概述9.1纳米生物传感器9.2纳米化学传感器9.3纳米物理传感器9.4纳米化学传感器简介►纳米化学传感器利用纳米材料的特有性质，通过电荷在分子和敏感材料之间的相互转移，产生与分子种类和数目相关的电学和光学信号。概念相比宏观传感器，具有高灵敏度、高选择性、快速响应和易于集成等特点，广泛应用于环境监测、食品安全、医疗诊断等领域。特点包括单纳米结构、多纳米结构、基于场效应管的传感器以及纳米结构薄膜传感器等多种类型。分类纳米气敏传感器►纳米气敏传感器利用纳米材料的特有性质检测气体成分，通过气体分子与纳米材料表面的相互作用实现定量分析。概念包括基于金属氧化物纳米管、纳米棒、纳米带、纳米线等不同结构的传感器常见类型纳米金属离子传感器►纳米金属离子传感器通过金属离子与纳米材料表面相互作用引起的电学或光学性质变化，实现对金属离子的精确检测。概念包括基于碳纳米管、石墨烯、量子点等不同纳米材料的传感器。常见类型基于碳纳米管的金属离子检测传感器基于石墨烯的金属离子检测传感器材料检测目标优势碳纳米管Pb²⁺/Hg²⁺高选择性石墨烯多金属离子大比表面积量子点Cu²⁺荧光淬灭灵敏度高基于量子点的金属离子检测传感器纳米传感器概述9.1纳米生物传感器9.2纳米化学传感器9.3纳米物理传感器9.4纳米物理传感器简介►纳米物理传感器利用纳米材料的物理特性检测外部环境变化，通过测量电阻、电容、光学性质等参数的变化，响应温度、压力、振动等物理量的变化。概念具有快速响应、高灵敏度、小型化和多功能性等特点，在多个领域发挥重要作用。特点包括纳米压力传感器、纳米流量传感器和纳米温度传感器等。分类基于氧化铝膜的碳纳米管压力传感器结构图石墨烯压力传感器示意图工作原理压强范围：0～130kPa电阻变化：低压范围（0～70kPa）：电阻随压力单调上升（持续增加）高压范围（>70kPa）：电阻出现异常非单调变化性能特点宽量程：0-20MPa高重复性：在宽压力范围内保持良好重复性高热稳定性；长期稳定性；克服局限：解决了传统悬浮石墨烯压力传感器在量程和线性度方面的不足纳米压力传感器►基于碳纳米管的流量传感器纳米流量传感器通过检测流体流动对纳米尺度材料造成的影响，将流量信号转换为可测量的电信号。概念核心原理单壁碳纳米晶体管（SWCNT）流动电势的产生机制双电层：固液界面上的电荷分布固定电荷：吸附在固体表面可动异号电荷：与固定电荷数量相等，分布在双电层中影响因素：双电层的结构和电荷分布应用优势纳米尺度分辨率：实现高精度电位检测流量传感器：可用于检测微流体通道中的流量变化动电现象研究：适用于电泳、电渗等现象的研究纳米流量传感器►石墨烯/环氧树脂纳米复合材料SEM图像微流控电容式温度传感器的光学图像及其横截面图喷墨打印技术制备纳米热电偶温度传感器的示意图纳米温度传感器通过纳米材料的物理参数随温度变化的特性工作，将温度变化转换为电信号。概念包括电阻式、电容式、热电偶式等不同类型的温度传感器。常见类型纳米温度传感器►《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学量子磁力仪：利用微观世界中与磁场有关的现象来测量磁场的仪器，这些现象通常可用量子理论来解释。量子磁力仪分类：超导量子干涉磁力仪、核子旋进磁力仪、光泵原子磁力仪、新型原子磁力仪(SERF\NROM\NV)。量子：描述物理世界的最小准粒子激发单元，例如电子、光子、声子、夸克….量子传感概述►自旋量子传感器10.1超导量子磁传感器-SQUID10.2WR-M001-01鲲量科技原子磁力仪10.1.1自旋量子陀螺仪10.1.21957年，美国的Bell和Bloom首次研制出光泵磁力仪，目前广泛应用于磁异常探测中；2010年，美国的Romalis研究组研制的SERF磁强计实现了0.16fT/√Hz的灵敏度。原子磁力仪的发展历程1OpticalPumpingPrecessionOpticalProbing量子磁力仪基本原理—3P2F=31）自旋极化—碱金属能级结构Rb原子5sF=1F=2F=1F=2F=2F=1F=052P3/252P1/252S1/25P780nm795nm磁矩与外磁场相互作用产生附加能量在外加磁场B的情况下，总磁矩将与外磁场相互作用，使原子产生附加能量：其中，称为波尔磁子；M=-F，，，，，F，共有2F+1个值相邻的子能级的能量差为磁场使得原有能级分裂成2F+1个能级，每个能级分裂的能量差是一致的。1）自旋极化—碱金属能级结构（赛曼效应）玻尔兹曼分布（原子态热平衡分布）热平衡状态下，处于某一个能级Ei的粒子数密度Ni，即单位体积内的粒子数为其中T为热平衡时的绝对温度，Ni为处于Ei能级的原子数，gi为Ei的简并度，k玻尔兹曼常数；

E2E1两个能级间的粒子数密度之比为1）自旋极化—光泵极化历史：1950年，法国物理学家凯斯特勒Kastler发现了光抽运技术；1966年诺贝尔物理学奖。概念：用光学方法实现原子分子能级粒子数的选择性布居，其粒子数分布不同于热平衡状态的粒子数分布。光泵效应意义：增加或者减少特定能级的粒子数；利用偏振泵浦光增加或者清除特定磁子能级上的分布；相干激发多个原子分子态，在这些能态上产生特定的相位关系。

EF’1）自旋极化—光泵极化实现了原子的自旋极化自旋碰撞光辐射光抽运光辐射自旋弛豫

Cs原子的左旋光泵浦过程1）自旋极化—光泵极化光极化态光泵目的：1）自旋极化—光泵极化原子磁矩在磁场中的力矩：拉莫尔频率γ是旋磁比。【核心问题】如何稳定进动如何测量拉莫尔信号Larmor进动：HM2）拉莫尔进动圆偏振光Pump线偏振光检测测量光偏振态(原理Faraday旋转)检测和激发用同一束光测量光吸收强度①单光束探测（光吸收法）②双光束探测（光旋转法）简单抑制光强噪声3）自旋极化检测在极化光作用下，原子被极化达到平衡后，原子不再吸收光，光强不再发生变化；此时再加上一个射频场，扫描其频率，使它与磁子能级发生射频共振，基态原子将回到热平衡态，重新打破原子的布局分布，从而可以吸收更多光。a）Mz原子磁力仪

b）Mx原子磁力仪磁共振磁力仪3基于光调制的原子磁力仪的思想最初于1961年由W.E.Bell与A.L.Bloom提出，因此此类原子磁力仪又称为Bell-Bloom原子磁力仪，它不主动施加激励磁场，而是通过对光的幅度、相位或偏振进行调制来达到等效于磁激励的效果，是一种全光学原子磁力仪。光调制磁力仪4基于光调制的原子磁力仪的单光束探测原理简图当自旋交换速率远大于原子拉莫尔进动频率时，由自旋交换碰撞造成的非相干可以被抑制。在高碱金属原子蒸汽浓度和低磁场条件下，即快速自旋交换状态，所有原子组成的整体系统多次发生能态转换，单个原子在碰撞前后仅进动微小角度。条件：高温、原子密度高、强光、小磁场SERF态磁力仪5非线性旋光特性1974年，W.Gawlik等人发现了非线性磁光效应。当较强的线偏振光通过碱金属原子介质时，线偏振光看做左右圆偏振光，非线性磁光旋转认为两种光在介质中折射率不同，导致线偏振面发生偏转，使得光旋转信号对磁场的响应线宽极窄，与碱金属原子的横向弛豫率同一量级。Features:Room-temperaturealkalivaporAnti-relaxationcoatedcellPotentialsub-fTsensitivity(100fT-routine)Broaddynamicrange(EarthField)NonlinearMagneto-OpticalRotationNMOR磁力仪6原子的电子自旋和核自旋在磁场和惯性系统中的运动：基于原子自旋的磁场测量机理和原子自旋的转动测量理论可以发展出自旋量子陀螺仪等惯性仪器。这类陀螺仪的测量核心是系统极高的磁场测量机理，其最大特点通常有磁场参加。Pe为电子自旋，Pn为核自旋，Ω为惯性参数，B为外磁场、L为角动量，γ分别为电子和原子核的旋磁比，M为电子磁矩和原子核磁矩，λ为耦合参数。自旋量子陀螺仪原理1核磁共振陀螺仪SERF原子自旋陀螺仪的理论灵敏度SERF原子陀螺仪自旋原子陀螺仪种类2可实现磁场、惯性、温度、压力等多种物理量测量！原子密度的增强，使微型化成为可能金刚石NV3自旋量子传感器10.1超导量子磁传感器-SQUID10.2超导量子传感器工作原理10.2.1超导量子磁力仪10.2.2极低温度下，Hg电阻消失的现象荷兰物理学家昂内斯(OnnesHK)1908年液氦1911年发现1913年诺贝尔奖超导现象11962年，剑桥大学22岁的研究生约瑟夫森（JosephsonBD）写了一篇论文，发表在《PhysicsLetters》杂志上（约瑟夫森1964年得到博士学位）“超导隧道可能存在的一些新的效应（Possibleneweffectsinsuperconductivetunneling）”。他根据超导BCS电子对理论预言，如果超导体被薄层（几个纳米厚）绝缘体分隔，超（导）电流可以穿过薄层绝缘体（隧道势垒）。约瑟夫森(JosephsonBD)1973年诺贝尔奖约瑟夫森2在零电压下，有直流超流产生，且超流存在最大值；超流最大值对磁场非常敏感，磁场加大，电流将迅速减小；在恒定电压下，既有直流电流产生，也有交流超导电流，其频率为2eV/h；如果在直流电压上再叠加一交流电压，其频率为v，则会出现一零斜率的电阻区，在这个区域内电流有傅里叶成分，电压V与频率v的关系满足2eV/h＝nν（其中n为整数）。预言如下效应绝缘体SCSC~nm约瑟夫森结3Mercereau采用两个对称Josephson结用超导通路并联起来的构型，在加外磁场中总电流行为展现出相干效应的现象。夫朗和费单缝衍射双缝干涉现象超导量子干射（SQUID）4无测量电流(I=0)

有测量电流(I)

外磁场垂直于环路平面，由于垂直磁场的结区面积比超导环小得多，可省去透过结区的磁通，将超导环所包围的磁通表示为：i1i2abdcI

超导量子干射（SQUID）4取一个回路，从a→b→c→d→a，总相位变化为:

由于a与c以及b和d之间由超导连接，两个结的相位差并不独立

超导量子干射（SQUID）4i1i2abdcI

超导量子干射（SQUID）4

SQUID是一种新型高灵敏磁力仪，它是利用约瑟夫森结（JosePhson）的量子干涉效应(SuperconductingQUantumInterferenceDevice,SQUID)来测量外磁场的高灵敏测量装置。类型丰富：磁通、磁场、梯度等特点极高灵敏度：fT测量范围宽：kT频带宽：kHzSQUID磁力仪1实际使用时，检测临界电流是非常困难的，通常通过施加一个大于最大临界电流的偏置电流，根据V-I关系，可以得到电压-磁通关系曲线，相位正好与电流相反。δVDCSQUID工作原理2反馈电压读取积分电路输出线性化响应；增大响应量程达到多个磁通量；可以响应一个磁通量内的微小变化。DCSQUID磁通调制和反馈回路3当SQUID中的通量为nΦ0，所得电压为“整流”正弦波，当该电压连接到参考频率fm的锁定检测器时，输出为零。DCSQUID磁通调制下的输出电压及反馈补偿输出电压VLDCSQUID磁通调制和反馈回路3当通量为（n+1/4）Φ0时，锁定的输出为最大值。随着一个增加从nΦ0到（n+1/4）Φ0的通量，锁定的输出稳步增加；相反，我们将磁通量从nΦ0降低到（n–1/4）Φ0，锁定的输出则不断减少。超导磁力仪，超导磁梯度仪、超导磁化率仪、核磁共振超导检流计、超导微伏计、超导电位计超导频率计、射频放大器量子比特、量子计算机量子计算磁测量电测量（计量）微波测量SQUID其他应用4《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学第十一章智能传感器信号处理技术传感器非线性矫正11.1传感器自校准11.2智能传感器不仅具有敏感功能，而且集成了不同的信号处理技术，是传感器与微处理器集成化的产物。智能传感器能够自动采集数据并自动实现数据检验、自选量程、自寻故障、自校零、自标定、自校正等功能。传感器量程自适应11.3多传感器数据融合11.4基本思想1通过不断调整函数模型使得传感器误差的平方和最小设直接测量值

y与m个间接测量值

存在函数关系：估计值

为：残余误差方程组最小二乘法目标函数：最小二乘线性拟合2线性测量情况残余误差矩阵：L：测量值A：系数矩阵X：估计值（待求）矩阵目标函数：极值条件（一阶导数为零）：求解：最小二乘拟合优缺点3优点缺点能通过优化目标函数找到最适合的拟合直线适合线性数据拟合，计算简单，实现容易对异常值或噪声敏感不能处理自变量误差存在的情况拟合次数（多项式的阶数）过高时，可能导致过拟合差商1定义：关于点的K阶差商，定义为：性质：

根据差商定义n次牛顿插值多项式：基本思想2基于差分思想的多项式插值方法基本步骤优点缺点拟合精度高可以通过递推的方法计算多项式系数，插值点较多时，计算效率较高数据点分布不均匀或噪声较大时，插值误差较大多项式阶数选择不当时，容易欠拟合或过拟合基本思想1对生物群体“物竞天择，适者生存”法则的数学仿真生

物

空

间数

学

空

间生物群体优化问题的解空间个体潜在解环境约束条件多

代

淘

汰最适应环境的个体条件约束下的优化问题最优解主要步骤2基本思想1

基于概率的优化算法，通过模拟物理退火过程，将问题求解转化为寻找能量最小化的过程物理退火过程模拟退火过程粒子状态每个状态对应一个（可行）解能量最低态最优解溶解过程设定初温（设定参数T值）等温过程一个温度下，多次采样过程冷却控制参数下降能量目标函数传感器内部自校准输入偏置电流自动校准零点漂移自动校准输入端短路，得到零位输入值正常测量过程中，每次测量后均自动从采样值中减去存入的零位输入值增益误差自动校准输入型前置放大器模数转换器微处理器系统标准电源输入电压放大电路模数转换器主机电路利用传感器内部微处理器和内附校准信号源进行校准传感器外部自校准参照高精度的外部标准调整传感器校准常数电压量程自动转换电路电流量程自动转换电路基于模拟电路的切换方法可变增益电阻法运算放大器法多模式开关法基于数字电路的切换方法采样放大器法自适应滤波法自适应采样法各传感器对某一目标属性做出的决策信息数据融合按照信息处理的抽象程度，可以将多传感器数据融合划分为三个层次：数据层融合、特征层融合、决策层融合数据融合的层次1原始传感信息数据融合数据层融合特征层融合各传感器的原始信息中提取出的一组典型特征数据融合决策层融合数据融合的功能模型2基

础数据融合主要过程主要功能：特征提取分类识别参数估计决策数据融合步骤：低层处理，包括数据层和特征层融合高层处理，即决策层融合数据融合的形式3串联融合：每个传感器在接收前一级传感器信息基础上，先实现信息的本地融合，再将融合结果传给下一级传感器，以此类推直到最后一级传感器输出最终融合结果。并联融合：各传感器直接将输出信息传给数据融合中心，由其对各输入信息处理后输出最终结果混合融合：串并联融合方式的结合，包括总体串联、局部并联，或总体并联、局部串联数据融合算法1关系到整个数据融合系统的效率，融合结果的准确性、可靠性常用方法：随机类方法人工智能类方法加权平均法贝叶斯概率推理法卡尔曼滤波法等模糊逻辑推理法神经网络法智能融合法等主要区别：随机类方法主要基于概率论和随机过程的理论人工智能类方法通常是基于机器学习、深度学习等算法实现数据融合人工智能类方法—①模糊逻辑推理法2基于模糊集理论对多传感器系统中的不确定性信息进行描述和处理模糊集理论基本思想：把普通集合中的绝对隶属关系灵活化，使元素对集合的隶属度从原来的只能取值0或1，扩展到可以取[0，1]区间的任何数值。将输入数据根据隶属度函数转变为模糊集隶属度的过程根据模糊规则和隶属度得到模糊结论的方法人工智能类方法—②神经网络法2根据当前系统所接收到的样本的相似性，确定网络权值，进行大规模并行、分散处理信息三个根据：根据多传感器系统特点和要求选择合适的神经网络模型根据数据融合的要求建立合适的神经网络输入与输出的映射关系根据已有的传感器信息和系统决策进行指导性学习、权值分配、网络训练人工智能类方法—②神经网络法2基于神经网络的数据融合过程外界环境传感器与预处理器1传感器与预处理器2传感器与预处理器N……数据处理过程1神经网络数据处理过程2输出人工智能类方法—③智能融合法2通过智能方法对数据间关系的抽象数据如符号进行处理和推理以专家系统为例：知识库和数据库推理机解释机制知识获取人机交互界面模拟专家决策能力的智能程序将专家的知识和经验存入知识库，类似专家规则利用专家规则对数据进行逻辑推理，从而做出判断、决策问题：专家系统的性能发挥和处理结果影响主要受什么影响？《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学911历史事件寻找拉登藏身之处应用需求引发研究热潮无线传感器网络概述12.1无线传感器网络体系结构12.2无线传感器同步与定位12.3无线传感器网络应用12.4现代信息技术的三大基础是传感器技术、通信技术和计算机技术，无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)正是这三大技术结合的产物。无线传感器网络技术发展的过程概念

——无线传感器网络是由大量部署在监测区域内的、具有无线通信与计算能力的小型、低成本传感器节点，通过自组织的方式构成的，能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。技术

——传感器技术（实时监测、感知和采集各种环境和检测对象的信息）嵌入式计算技术（处理信息）现代网络及无线通信技术（传输信息）分布式信息处理技术（分布、协同处理）等——真正实现“无处不在的感知”理念三要素——无线传感器、感知对象和监测者无线传感器能够获取监控不同位置的物理或环境状况（例如，温度、声音、振动、压力、运动或污染物）感知对象在监测区域内需要感知的具体信息载体监测者不仅包括观测者，还包括监测信息处理中心的软硬件等系统目前，常见的无线网络包括移动通信网、无线局域网、蓝牙网络、自组织网络等，与这些网络相比，无线传感器网络具有以下特点：传感器节点体积小，电源能量有限，传感器节点各部分集成度很高。节能是设计的重要考虑目标之一。计算和存储能力有限。价格低，功耗小，处理能力弱，存储容量小。通信半径小，带宽低。通信覆盖范围只有几十米，“多跳”传输，降低功耗；传输数据经过节点处理，流量小，带宽低，1~100kbit/s。节点多和自组织。布撒有大量节点，利用节点之间高度连接性来保证系统的容错性和抗毁性。；分布式算法，协调配合，自动组织网络。网络动态性强。三要素一旦有变化，路径随之变化，可重构和自调整。以数据为中心的网络。核心是感知数据，以感知数据和处理数据为中心。特点►无线传感器网络概述12.1无线传感器网络体系结构12.2无线传感器同步与定位12.3无线传感器网络应用12.4简单地位平等健壮性好平面网络结构1结点组织、路由建立、控制与维护开销大分层网络结构2混合网络结构3开放式系统互连网络参考模型（OpenSystemInterconnect，OSI）是国际标准化组织（InternationalOrganizationforStandardization,ISO）组织在1985年研究的网络互连模型，OSI定义了网络互连的七层框架（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层）传统网络协议OSI参考模型1无线传感器网络的协议体系结构由分层的网络通信协议、应用支撑平台以及网络管理平台三部分组成传输层应用层网络层数据链路层层物理层应用支撑平台网络管理接口时间同步定位声、光、电、磁MAC路由传输控制拓扑控制服务质量安全\移动\能量\网络网络管理平台网络通信协议WSN的网络通信协议2分层的网络通信协议类似于传统Internet中的TCP/IP体系，它由物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层组成。物理层：负责信号的调制和数据的收发，所采用的传输介质有无线电、红外线和光波等。数据链路层：负责数据成帧、帧检测、介质访问和差错控制。其中，介质访问协议（MAC协议）保证可靠的点对点和点对多点通信，差错控制则保证源节点发出的信息可以完整无误地到达目标节点。网络层：负责路由发现和维护。通常，大多数节点无法直接和网关通信，需要中间节点通过多跳路由的方式将数据传送至汇聚节点。传输层：负责数据流的传输控制，主要通过汇聚节点采集传感器节点中的数据信息，并使用卫星、移动通信网络、Internet或者其他的链路与外部网络通信。应用层：负责使用通信和组网技术向应用系统提供服务。该层对上层屏蔽底层网络细节，使用户可以方便地对无线传感器网络进行操作。1-分层的网络通信协议网络管理平台主要进行对传感器节点自身的管理以及用户对传感器网络的管理，包括拓扑控制、服务质量管理、能量管理、安全管理、移动管理和网络管理等。拓扑控制。为了节约能源，传感器节点会在某些时刻进入休眠状态，导致网络拓扑结构不断变化，因而需要通过拓扑控制技术管理各节点状态的转换，使网络保持畅通，数据能够有效传输。拓扑控制利用链路层、路由层完成拓扑生成，反过来又为它们提供基础信息支持，优化MAC协议和路由协议，降低能耗。服务质量（QoS）管理。在各协议层设计队列管理、优先级机制或者带预留等机制，并对特定应用的数据进行特别处理。它是网络与用户之间以及网络上互相通信的用户之间关于信息传输与共享的质量约定。为满足用户的要求，无线传感器网络必须能够为用户提供足够的资源。能量管理。在无线传感器网络中，电源能量是各个节点最宝贵的资源。为了使无线传感器网络的使用时间尽可能地长，需要合理、有效地控制节点对能量的使用。每个协议层中都要增加能量控制代码，并提供给操作系统进行能量分配决策。2-网络管理平台网络管理平台主要进行对传感器节点自身的管理以及用户对传感器网络的管理，包括拓扑控制、服务质量管理、能量管理、安全管理、移动管理和网络管理等。安全管理。由于节点随机部署、网络拓扑的动态性以及无线信道的不稳定，传统的安全机制无法在无线传感器网络中使用，因此需要设计新型的网络安全机制，这需要采用扩频通信、接入认证、鉴权、数字水印和数据加密等技术。移动管理。用来检测和控制节点的移动，维护到汇聚节点的路由，还可以使传感器节点跟踪其邻居节点。网络管理。是对网络上的设备及传输系统进行有效监视、控制、诊断和测试所采用的技术和方法，它要求各层协议嵌入各类信息接口，并定时收集协议运行状态和流量信息，协调控制网络中各个协议组件的运行。2-网络管理平台应用支撑平台建立在分层的网络通信协议和管理平台的基础之上。它包括一系列基于检测任务的应用层软件，通过应用服务接口和网络管理接口来为终端用户提供具体的应用支持。时间同步。无线传感器网络的通信协议和应用要求各节点间的时钟必须保持同步，这样多个传感器节点才能相互配合工作。此外，节点的休眠和唤醒也需要时钟同步。节点定位。确定每个传感器节点的相对位置或绝对位置。节点定位在军事侦察、环境监测、紧急救援等环境中尤为重要。应用服务接口。无线传感器网络的应用是多种多样的，针对不同的应用环境，有各种应用层的协议，如任务安排和数据分发协议、节点查询和数据分发协议。网络管理接口。主要是传感器管理协议，用来将数据传输到应用层。3-应用支撑平台无线传感器网络概述12.1无线传感器网络体系结构12.2无线传感器同步与定位12.3无线传感器网络应用12.4传感器节点都有自己的内部时钟，由于不同节点的晶体振荡频率存在偏差，节点时间会出现偏差，因此节点之间必须频繁进行本地时钟的信息交互，以保证网络节点在时间认识上的一致性。时间同步作为上层协同机制的主要支撑技术，在时间敏感型应用中尤为重要。传感器节点不仅需要时间的信息，还需要空间的信息，即节点需要认识自身位置，也就是定位技术。对于目标、事件的位置信息，传感器网络利用目标定位技术来确定其相应的位置信息。本节主要介绍时钟同步和节点定位两种无线传感器网络的关键支撑技术。无线传感器网络的时间同步是指各个独立的节点通过不断与其他节点交换本地时钟信息，最终达到并且保持全局时间协调一致的过程，即以本地通信确保全局同步在无线传感器网络中，节点的本地时钟依靠对自身晶振中断计数实现，晶振的频率误差因初始计时时刻不同，使得节点之间的本地时钟不同步。节点时钟通常用晶体振荡器脉冲来度量，任意一节点在物理时刻的本地时钟读数可表示为式中，fi(τ)是节点i晶振的实际频率，f0为节点晶振的标准频率，t0代表开始计时的物理时刻，ci(t0)代表节点i在t0时刻的时钟读数，t是真实时间变量。ci(t0)是构造的本地时钟，间隔c(t)-c(t0)被用来作为度量时间的依据。由于节点晶振频率短时间内相对稳定，因此节点时钟又可表示为

对于理想的时钟，有

。一般情况下，晶振频率的波动幅度并非任意的，而是局限在一定的范围之内式中，ρ为绝对频率差上界，由制造厂商标定，一般ρ多为（1~100）×10-6，即一秒钟内会偏移1~100μs。时间同步机制的基本原理1在无线传感器网络中主要有以下3个原因导致传感器节点时间的差异：节点开始计时的初始时间不同。每个节点的石英晶体可能以不同的频率跳动，引起时钟值的逐渐偏高，这个误差称为偏差误差。随着时间的推移，时钟老化或随着周围环境（如温度）的变化而导致时钟频率发生变化，这个误差称为漂移误差。时钟A时钟BcA(t)cB(t)cA(t)－cB(t)偏移假定c(t)是一个理想的时钟。如果在t时刻有c(t)=ci(t)，则称时钟ci(t)在t时刻是准确的；如果则称时钟ci(t)在t时刻是精确的；而如果ci(t)=ck(t)，则称时钟ci(t)在t时刻与时钟ck(t)是同步的。时间同步机制的基本原理1本地时钟通常由一个计数器组成，用来记录晶体振荡器产生脉冲的个数。在本地时钟的基础上，可以构造出逻辑时钟，目的是通过对本地时钟进行一定的换算以达成同步。节点的逻辑时钟是任一节点i在物理时刻t的逻辑时钟读数，可以表示为LCi(t)=lai×Ci(t)+lbi。其中，ci(t0)为当前本地时钟读数，lai、lbi分别为频率修正系数和初始偏移修正系数。采用逻辑时钟的目的是对本地任意两个节点i和j实现同步，构造逻辑时钟有以下两种途径：一种途径是根据本地时钟与物理时钟等全局时间基准的关系进行变换。可得：

将lai、lbi设为对应的系数，即可将逻辑时钟调整到物理时间基准上。另一种途径是根据两个节点本地时钟的关系进行对应换算。任意两个节点i和j的本地时钟之间的关系可表示为式中，aij=aj/ai，bij=bj-(aj/ai)bi。将lai、lbi设为对应aij、bij构造出的一个逻辑时钟的对应系数，即可与节点的本地时钟达成同步。以上两种方法都估计了频率修正系数和初始偏移修正系数，精度较高；对应低精度类的应用，还可以简单地根据当前的本地时钟和物理时钟的差值或本地时钟之间的差值进行修正。时间同步机制的基本原理11）传感器网络时间同步（TPSN）协议传感器网络时间同步（Timing-syncProtocolforSensorNetworks,TPSN）协议是较典型的实用时间同步算法。TPSN算法是由加州大学网络和嵌入式系统实验室SaurabhGaneiwal等于2003年提出的，算法采用发送者-接收者之间进行成对同步的工作方式，并将其扩展到全网域的时间同步。算法的实现分两个阶段：层次发现阶段和同步阶段优点：可扩展，且同步精度不会随着网络规模的扩大而急剧降低；全网同步计算量小。缺点：当节点达到同步时，需要在本地修改物理时钟，能量不能有效利用，不适用于快速移动节点，不支持多跳通信。典型时间同步协议22）参考广播同步（RBS）协议

RBS同步协议是典型的接收者-接收者同步模式。其最大的特点是发送节点广播不包含时间戳的同步包，在广播范围内接收节点同步包，并记录收到包的时间。而接收节点通过比较各自记录的收报时间（需要进行多次的通信)达到时间同步，消除了发送时间和接收时间的不确定性带来的同步偏差。在实际中传播时间是忽略的（考虑到电磁波传播速度等同于光速），所以同步误差主要是由接收时间的不确定性引起的。优点：同步数据传输过程中最大的不确定性可以从关键路径中消除，精度更高；也可以很好地处理奇异点及同步包的丢失。缺点：不能用于点到点的网络，因为协议需要广播信道；高能量消耗典型时间同步协议2无线传感器网络主要应用于事件的监测，而事件发生的位置对于监测信息至关重要，因此，需要利用定位技术来确定相应的位置信息。节点定位技术是无线传感器网络的核心技术之一，其目的是通过网络中已知位置信息的节点计算出其他未知节点的位置坐标。需要考虑两个主要因素，即定位机制的物理特性和定位算法。1）基于接收信号强度指示基于接收信号强度指示（ReceivedSignalStrengthIndication，RSSI）的定位方法是通过测量发送功率和接收功率，计算传播损耗。利用理论和经验模型，将传播损耗转化为发送器与接收器的距离。无线信号的发射功率和接收功率之间的关系如下式所示，其中PR是无线信号的接收功率，PT是无线信号的发射功率，r是收发单元之间的距离，n是传播因子，传播因子的数值大小取决于无线信号传播的环境。由于网络节点的发射功率是已知的，将发送功率代入这里A可被看作信号传输1m时接收信号的功率。可被看作接收信号强度和无线信号传输距离之间的理论公式无线信号接收强度指示与信号传播距离之间的关系基于测距方法定位12）基于到达时间/到达时间差基于到达时间(TimeofArrival，TOA）/到达时间差（TimeDifferenceofArrival，TDOA)的定位方法是通过测量传输时间来估算两节点之间距离，适用于多种信号，如射频、声学、红外信号等。ToA测距原理框图基于测距方法定位12）基于到达时间/到达时间差TDOA定位是一种利用时间差进行定位的方法。通过测量信号到达监测站的时间，可以确定信号源的距离。利用信号源到各个监测站的距离（以监测站为中心，距离为半径作圆），就能确定信号的位置。TDOA技术对节点硬件要求高，它对成本和功耗的要求对传感器网络的设计提出了挑战，但其测距误差小，也具有较高的精度。基于测距方法定位1TOA方法已知信号的传播速度，通过测量传输时间来估算两节点之间的距离，精度较好；但由于无线信号的传输速度快，时间测量上的很小误差就会导致很大的误差值，所以要求无线节点有较强的计算能力。TOA算法的定位精度高，但要求节点间保持精确的时间同步，对无线节点的硬件和功耗提出了较高的要求。3）基于到达角基于到达角（AngleofArrival,AOA）的定位方法通过配备特殊天线来估测其他节点发射的无线信号的到达角度。AOA测量原理框图基于测距方法定位1这种方法通过某些硬件设备感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度，再利用三角测量法或其他方式计算出未知节点的位置。它的硬件要求较高，一般需要在每个节点上安装昂贵的天线阵列。AOA定位不但可以确定无线节点的位置坐标，还能够确定节点的方位信息，但它易受外界环境的影响，且需要额外硬件，因此它的硬件尺寸和功耗指标并不适用于大规模的传感器网络，在某些应用领域可以发挥作用。1）质心算法在计算几何学里多边形的几何中心称为质心，多边形顶点坐标的平均值就是质心节点的坐标。假设多边形定点位置的坐标向量表示为

则这个多边形的质心坐标例如

如果四边形ABCD的顶点坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，(x4，y4)，则它的质心坐标为基于非测距方法定位22）DV-Hop算法DV-Hop（DistanceVector-Hop）定位算法由于对信标节点比例要求较少，定位精度较高。主要思想是引人最短路径算法到信标节点的选择过程中，从而在未知节点的位置估计过程中可以有效利用多跳信标节点的位置信息，这种方法可以大大减少实现网络定位所需信标节点的比例（密度），从而大大降低网络的布置成本。已知锚点L1与L2、L3之间的距离和跳数，L2计算得到校正值（即平均每跳距离）为（40m+75m）/（2+5）=16.42m，假设传感器网络中的待定位节点A从L2获得校正值，则它与3个锚点之间的距离分别是L1=3×16.42m，L2=2×16.42m，L3=3×16.42m，然后使用多边测量法确定节点A的位置。DV-Hop算法确定节点A的位置基于非测距方法定位2无线传感器网络概述12.1无线传感器网络体系结构12.2无线传感器同步与定位12.3无线传感器网络应用12.4信息探测目标搜寻、跟踪定位目标毁伤效果评估微型传感器命中的坦克远程火炮指挥所枪声定位反恐系统美军“沙地直线”项目

无线链路传感器节点传感器节点森林火灾监测大鸭岛上海鸥的生活习性监测浙江温州的奶牛牧场沈阳玫瑰园右图，矿井人员定位和监控通信，通过在井下坑道一定的距离内布置瓦斯等气体检测传感器节点，可以预先对井下可能的危险进行检测。左图，采用无线传感器网络对电力系统的高压和超高压母线、高压开关接点（以及人员无法接近的其他危险、恶劣环境）的温度等进行实时检测。总结1.概述时钟同步节点定位定义：大量部署在监测区域内的、具有无线通信与计算能力的小型、低成本传感器节点，通过自组织的方式构成的，能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。三要素：

无线传感器、感知对象和监测者12典型时间同步协议TPSNRBS基于测距方法定位RSSITOA/TDOAAOA基于非测距方法定位质心算法DV-Hop算法2.体系结构3.同步与定位《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学“先行者”——中国首台能行走的类人机器人7.2机器人传感器158机器人类人机器人►机器人仿生机器人►160机器人智能科学学院吴学忠团队的“微纳仿生机器人”►161机器人工业机器人►1621机器人群侠传163凌波微步乾坤大挪移六脉神剑飞龙在天飞天揽月太极拳铁布衫……打通任督二脉修炼火眼金睛机器人传感器机器人群侠传机器人的武功秘籍►用于机器人对周围环境、目标物的状态特征获取信息，使机器人和环境发生交互作用，从而使机器人对环境有自校正和自适应能力。用于感知机器人自己的状态，以调整和控制自己按照一定的位置、速度、加速度和轨迹进行工作。动力学参数力、力矩、惯性等

运动学参数位移、速度、加速度等164——打通任督二脉——修炼火眼金睛机器人传感器概述内部传感器►外部传感器►机器人位置与速度感知13.1机器人姿态感知13.2机器人力/力矩感知13.3机器人的位置与速度感知是其实现精确运动控制和特定功能的关键。机器人位置检测传感器包括编码式位移传感器、电位器式位移传感器、旋转电位器等。红外对射式红外反射式红外漫反射式光电开关位置检测►霍尔开关电路结构霍尔开关用于机械臂限位霍尔传感器位置检测►稳压角位移型直线型电位器位置检测►光电编码器增量式绝对式编码器位置检测►直流测速发电机交流测速发电机磁电传感器测速►编码器速度测量通常基于脉冲周期或频率测量的方式，具体的方法包括：M法测速、T法测速、M/T法测速等。编码器测速►M法测速的精度与速度大小有关，当速度低时测量误差较大。编码器测速—M法测速►T法测速适于测量低速，可以捕获到更多的高频脉冲数，从而获得较为准确的转速测量。编码器测速—T法测速►在不同的速度范围内提供较为均衡的测量精度，通过在低速时侧重于测量周期（T法），在高速时侧重于测量频率（M法），从而实现全速度范围内的准确测量。编码器测速—M/T法测速►机器人位置与速度感知13.1机器人姿态感知13.2机器人力/力矩感知13.3机器人的姿态可以通过多种方式表示，例如使用欧拉角（俯仰角、偏航角、翻滚角）或四元数来表示其在三维空间中的旋转状态横滚角

俯仰角偏航角欧拉角►四元数是一种能表示三维物体转动的四维超复数。四元数到欧拉角的转换四元数►互补滤波器陀螺仪输出角速度进行积分得到姿态，但会产生误差累计陀螺仪角速度预积分加速度计线加速度修正磁力计修正用加速度计在水平面对重力进行比对和补偿，用来修正陀螺仪的误差，但是无法处理竖直轴上的旋转测量出水平面内的地磁方向用来修正陀螺仪的水平误差机器人位置与速度感知13.1机器人姿态感知13.2机器人力/力矩感知13.3应变式力/力矩测量传感器通常由弹性敏感元件和贴在其上的应变片组成。悬臂梁式应变片测力应变式六维力/力矩传感器电容式力/力矩测量方式是将机械量的改变转变为可测的电容量的改变。整体设计图分层结构图测量层的结构平面示意图Fx、Mz的测量向力和力矩测量压电式力/力矩测量传感器利用压电材料的特性，将机械力或力矩转换为电信号进行测量。xy单元晶组的结构yx单元晶组三向力测量单元《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学机器人可见光视觉感知14.1机器人红外视觉感知14.2机器人激光雷达视觉感知14.3机器人视觉感知是指机器人通过CCD、红外、激光等传感器采集和解析图像或环境数据从而达到智能识别和理解的技术，它使机器人能够具有图像捕捉、物体识别、目标追踪、动作理解等功能。可见光视觉感知用于工业机器人小孔成像与等效透镜成像模型二维平面成像►天问一号火星车“祝融号”立体视觉成像►图像预处理灰度化几何变换图像增强图像分割特征提取边缘检测角点检测纹理特征提取颜色特征提取图像理解图像识别图像语义分析机器人可见光视觉感知14.1机器人红外视觉感知14.2机器人激光雷达视觉感知14.3机器人红外视觉感知就是一种通过红外传感器来检测和分析环境中的热辐射或红外光的技术。这种技术不依赖可见光，可在完全黑暗的环境中工作，广泛应用于机器人夜间导航、物体识别、环境监测等。机器人红外视觉感知主要包括两大类：主动式红外视觉感知被动式红外视觉感知。主动式红外视觉采用可控的红外光源来激发物体，然后通过捕捉反射回来的红外光进行检测和分析。被动式红外视觉是一种利用红外热辐射进行物体检测的技术，具有非接触性、非侵入性和非破坏性的特点，无需照明光源，可在雨雪、大雾等不良天气条件下昼夜持续工作典型的红外热成像机器视觉系统工作原理机器人可见光视觉感知14.1机器人红外视觉感知14.2机器人激光雷达视觉感知14.3激光雷达系统通过发射激光脉冲并接收反射回来的光束，来测量物体与传感器之间的距离，从而实现对周围环境的三维感知。激光雷达视觉感知系统利用其扫描功能可以实现三维图像构建。按照扫描方式，激光雷达系统可以分为三种，即机械扫描式、半固态式及全固态式。通过激光发射系统产生单波束或者少量波束发射，通过扫描机构的一维扫描，实现对探测区域三维成像测量。扫描范围大帧频难以提升难以实现远距离成像体积重量较大，可靠性相对差发射器和接收器固定不动，只通过少量运动部件实现激光束的扫描MEMS偏振镜MEMS半固态激光雷达成像示意图MEMS半固态激光雷达►转镜扫描原理转镜类激光雷达结构示意图转镜式激光雷达►全固态激光雷达通常采用如Flash技术或光学相控阵（OpticalPhasedArray,OPA）来实现光束的电子控制扫描，从而克服了传统机械式激光雷达的局限性，如体积庞大、耐久性问题以及成本较高等。Flash激光雷达OPA激光雷达Flash激光雷达►通过控制相控阵雷达平面阵列各个阵元的相位，利用相位差让不同的位置的波源产生干涉，从而指向特定的方向，往复控制便得以实现扫描效果OPA激光雷达►《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学机器人语音识别15.1机器人声音定位15.2声音定位在机器人中的应用15.3语音识别是人工智能机器人领域中的一个重要分支，它使机器人能够智能理解和处理人类的语音指令，实现人机交互，广泛应用于智能客服、智能家居、智能车载等多个领域早期阶段隐马尔可夫模型兴起阶段深度神经网络应用阶段贝尔实验室的Audrey系统IBM发明了ShoeBox系统卡耐基梅隆大学的Reddy系统小词汇量、孤立词的语音识别大词汇量、连续语音识别动态规划思想统计方法GMM-HMM框架DBN-HMMDNN-HMM高识别率、鲁棒性、效率语音识别系统组成语音信号是一种非平稳的一维复杂时变信号，在进行语音识别的时候，不能直接将原始语音信号当作输入，而需要先对语音信号采取一系列预处理操作。滤波预加重分帧加窗语音信号预处理►语音信号预处理—滤波►补偿在录音和传输过程中高频声音的自然衰减，减少噪声的影响，并改善语音特征的稳定性语音信号预处理—预加重►语音信号分帧的目的在于将连续的语音信号切割成短时间内的小段，即帧，以便对每一帧进行独立的分析和处理语音信号预处理—分帧►声学特征提取是从预处理后的语音信号中提取代表语音特性的参数，这些参数能够捕捉到语音信号的重要信息，如音调、音色等，以便于后续的语音处理和识别任务MFCC特征提取流程声学特征提取►马尔可夫模型声学模型►GMM-HMM声学模型声学模型►DNN-HMM声学模型声学模型►语言模型的核心目的是评估一个给定的词序列在自然语言中出现的可能性，即预测句子中下一个词的概率语言模型N-gram困惑度(Perplexity，PPL)PPL越小表示在给定历史上出现下一个预测词的概率越高，该模型的效果越好语音模型►家庭助理机器人交互式教学和娱乐医疗辅助机器人语音识别15.1机器人声音定位15.2声音定位在机器人中的应用15.3送餐机器人如何实现定位基于麦克风阵列的声源定位是指用麦克风拾取声音信号，通过对麦克风阵列的各路输出信号进行分析和处理，得到一个或者多个声源的位置信息。目前基于麦克风阵列的声源定位方法主要有三种：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法基于高分辨谱估计的定位方法基于到达时延差估计的定位方法(TimeDifferenceofArrival，TDOA)基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法►到达时间差（TDOA）定位技术►第i个麦克风与声源的距离为第一、二个麦克风与y轴的夹角为：声源的坐标为到达时间差（TDOA）定位技术——近场模型►机器人语音识别15.1机器人声音定位15.2声音定位在机器人中的应用15.3具有声源识别能力的扫地机器人消防灭火侦查机器人《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学机器人触觉感知16.1机器人接近觉感知16.2触觉传感器的发展打破传统机器人获取环境信息的壁垒，通过与外界直接进行接触的新型交互方式，使机器人在信息获取、数据融合以及智能决策等方面获得快速发展。现有的触觉传感器按照其原理可分为：压电式电容式压阻式霍尔式光电式……压电式触觉感知是利用压电效应检测和响应外部的物理接触和压力变化，使机器人具备类似于人类的触觉能力。新型有机压电材料PVDF压电触觉传感器结构示意图铜2×2传感器阵列结构指尖压电触觉传感器机器手电容式触觉传感器主要由两个电极与二者中间的介电层组成，两电极之间的距离、正对面积和介电材料的介电常数变化均会导致电容值的变化，据此可以获得触觉智能感知信息。电容式触觉感知单元基本结构►球曲面极板的电容式触觉感知单元电容式触觉感知单元基本结构►双电层电容式触觉感知单元电容式触觉感知单元基本结构►电极层离子纤维阳离子阴离子电容式三维力触觉智能感知阵列►单一表面微结构复合微结构三维多孔结构压阻型触觉传感器基于压敏材料的压阻效应制作而成。压阻效应即压敏材料在压力作用下发生变形，其材料内部的导电性能发生变化，从而使其整体电阻改变。霍尔式触觉感知通常指的是一种利用霍尔效应来检测物体接触和压力变化的技术。机器人触觉感知16.1机器人接近觉感知16.2接近觉传感器是一种能够在不接触目标物体的情况下，感知物体接近或距离的传感器。光电式接近感知的原理主要是采用光电式传感器检测物体与传感器之间的距离。三角测距原理光电式方位传感器无人搬运车超声波接近感知，通常指的是利用超声波传感器进行物体的存在检测和距离测量的技术。超声波传感器测距的基本工作原理是通过发射超声波脉冲并接收其反射波来测量物体与传感器之间的距离。超声波接近传感器超声波发射器超声波接收器电容式接近感知是利用电容变化原理来检测物体的接近程度。当物体接近时，该物体相对于传感器电极的相对介电常数发生变化，或是等效地改变了电极间的有效距离，这种变化会导致电容值发生变化。同面双电极电容接近传感器触觉与接近觉可切换的电容式传感器单元《智能传感器技术》教材配套课件国防科技大学机器人嗅觉感知17.1机器人味觉感知17.2机器人嗅觉和味觉感知通过半导体、压电、光电、纳米等传感器来检测和分析气体或液体中化学成分，赋予了机器人嗅觉和味觉能力。机器人嗅觉感知技术赋予机器人气味识别和分类的能力。由于嗅觉感知系统起源于人类嗅觉，因此，嗅觉感知系统也常常被称为电子鼻。生物嗅觉与电子鼻系统对比图常用于构建电子鼻的气体传感器阵列类型有：金属氧化物半导体气体传感器导电聚合物气体传感器声表面波气体传感器电化学气体传感器光学气体传感器气体与金属氧化物半导体表面发生化学反应，导致传感器的电导率发生变化，通过测量电导率