我们知道，在现如今很多可穿戴运动监测设备中，大多数使用的传感器，如GPS模块、加速度传感器、地磁传感器、陀螺仪，甚至是压力传感器，都能从手机中找到它们的身影。尽管二者使用了相同的传感器，但各自所使用的算法却并不相同。
图1：Fitbit这一类的运动监测设备扩大了传感器在健康医疗中的应用
这里所说的算法，是指能综合利用各类传感器测量值，以提供比单一传感器所能获取的更好数据信息的软件。例如，在智能手机中，传感器的输出，是用来给APP应用向用户指导如何在购物商场中寻找到正确的行走线路;而运动监测设备，则只负责指导用户如何运动，以及反映该运动对应的卡路里的消耗情况。
合适的传感器算法意味着什么?
PNI传感器公司创始人兼首席技术执行官George Hsu认为，合适的算法是此类应用所必不可少的。因为这不仅意味着精确的综合传感器数据输出，而且算法的执行也需要很高效。只有这样，才能在执行计算得到结果的时间段内，消耗更少的电量。
表1：两款仅基于加速度传感器的计步器性能比较
然而，即便是当今最流行的可穿戴设备，也有一些未能达到以上两个方面。PNI公司通过对两款流行的保健运动监测设备实验对比后发现，二者在计步数、行走里程、卡路里消耗方面存在显著差异，如表1所示。
之所以会这样，一方面原因是，两款产品的计步方式都仅仅依赖于加速度传感器，这种原理设计虽然成本不高，但本身就存在缺陷;另一方面是决定了如何获取数据的软件算法，只有算法智能了，精度才会更高。
而对正确算法的获取则意味着，设计者必须要非常熟悉这个应用，并对应用中的差异性有着很深刻的认识。唯有如此，才能设计出符合消费者期许的产品。Hsu指出，当应用中加入更多的传感器时，功耗将成为一个重要的因素。开发者需要能够判别哪些数据自始至终都需要获取，哪些传感器可以打开或关闭工作状态，而哪些处理应该在传感器上完成，哪些又该由系统完成。权衡这一切的核心是系统的效率和准确性。
PNI可穿戴设备开发套件SENtrode。传感器专家网代理产品图。
从以上实验的结果可以看出，对于应用开发者来说，正确的软件算法何等重要。目前，PNI已经开发出的仅基于加速度传感器的计步算法，通过综合应用运动生物力学和启发式数据交叉过滤技术，同时对性能和功耗方面进行了优化。不断提高了算法的“辨识”能力，还有效降低了功耗。本文由传感器专家网编译发布，转载请注明http://www.sensorexpert.com.cn/