進化中的感測器，從金絲雀到無人機

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來源：IoT for all

作者：Hari Harikrishnan

物聯網智庫整理髮布

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------【導讀】------

感測器的出現早於互聯網，更早於物聯網。從前，人們會利用金絲雀的對瓦斯的敏感度在煤礦中檢測危險狀況，而現在可以用無人機來感應颶風的危險，用機器人來檢測核反應堆中的危險。

在今年舊金山舉行的感測器大會上，筆者注意到大多數參與感測器項目的公司幾十年來一直在開發感測器技術，早於物聯網概念出現之前的，這令我十分震驚。

鑒於感測器是物聯網應用的重要組成部分，下面讓我們快速瀏覽一下從金絲雀時代到無人機時代各種形狀和大小的感測器的演變過程。

調用所有感測器

其實對感測器進行分類並不簡單，因為有太多的分類方式了，特別是我們還處在一個感測器概念正在不斷進化的時代。

感測器是從數字世界到模擬世界(a-d)轉換的窗口。

這裡有一些非互斥的感測器類別，用以說明為什麼分類是困難的。

MEMS感測器:應該算是感測器的鼻祖，這些感測器是基於微機電系統( MEMS)。這個類別不是特定於應用程序的，而是基於感測器的尺寸(微米大小)以及它的構造方式。我們通常聽到的感測器，如加速計、陀螺儀、麥克風和大多數生物感測器都是MEMS型的。

NEMS感測器:隨著新材料尺寸不斷微型化到納米尺寸，將會產生納米機電系統(NEMS)，這將進一步提升感測功能和應用。

生物感測器:他們能感受生物反應並且能在分子水平上運作。它們中許多都是基於MEMS(生物MEMS)。例如將葡萄糖監測器植入到癌細胞探測器上。它們可以依賴於微生物，也可以是光感測、密度感測，也可以是被動的感測器，可以像手錶一樣穿戴，或者是在我們身體內嵌入的支架。

環境刺激:例如通過感知光、聲音和身體接觸而工作的感測器。光學感測器、語音激活感測器、超聲波感測器、運動感測器、壓力感測器、振動感測器、流量感測器都基於這些模擬刺激而工作。

手機:其實你的智能手機就是一個感測器。它可以追蹤你的動作，可以進行人臉或指紋識別以保證安全。包括為實現對環境進行3D感知並輔以增強現實技術的被動遙感傳裝置已經指日可待。

遠程感測器:衛星已經為這個功能服務了幾十年了。有一整個類別的遙感衛星都可以執行從地理定位到天氣分析的任務。

無人機和機器人:我們通常不會認為無人機是感測器，但大多數無人機都被應用於航空勘測，就像颶風哈維之後使用的無人機，就調查了AT&T和政府等公司的損失。

人類:當我們告訴Waze導航應用程序，在路上有一個坑，或者當我們拍下受損的公共財產的照片，然後把它送到政府機構，其實我們就正在扮演著宏觀的感測器角色。

基於感測器的構造方式，互斥的感測器分類並不簡單。

感測器需要科學和技術的整合，它們已經成為數字化的象徵。

感測器需要整合的是科學和技術，而不僅僅是計算和通信技術，它們是數字化的象徵。

特定於應用程序的感測器

除非你是一個元器件製造商，否則上述分類在對你選擇感測器方面並不是很有幫助。你需要根據應用程序類型、功能需求或非功能性等屬性來選擇是否使用它們，比如感測器連接到的設備的壽命。

有時你為了完成多個功能而需要複合感測器，比如微型導航感測器，它結合了加速計、陀螺儀和GPS。

選擇垂直行業的例子

石油和天然氣:在加工製造石油和天然氣等資源行業，流量感測器佔據了主導地位。高和低精度的感測器可以測量液體和氣體的流動以及環境條件。

汽車:除了飛機之外，也許一輛汽車擁有最多的感測器了，而且這個數字還在不斷增加，以支持自動駕駛功能。即使在自動駕駛車輛出現之前，車輛的每一個方面如從汽車的速度到剎車墊，再到制動液液位，都會被測量。汽車的自主性要求汽車增加感測，並且要使用像激光雷達這樣的技術來做更多的外部車輛(車輛到車輛)和V2I(車輛到基礎設施)感測。

消費者設備:這款智能手機有15個感測器，還不包括可以用作感測器的攝像頭。他們從位置、距離、方向和環境條件來衡量一切。

醫療保健:這裡的感測器從無侵入的追蹤器和可穿戴設備到侵入體內可以檢測心臟損傷或突變細胞的感測器。

為應用程序找到合適的感測器需要行業專家們的專業知識。對精確性的要求常常會使成本成倍增長。

總結

感測器不僅出現的時間要早於互聯網，並且本身就擁有一種新的雲連接能力。

從使用金絲雀作為感測器到使用無人機和從生化感測器到機電感測器的機器人，我們已經取得了長足的進步。