什么手表感应器最准确

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随着移动技术的发展，许多传统的电子产品也开始增加移动方面的功能，比如过去只能用来看时间的手表，现今也可以通过智能手机或家庭网络与互联网相连，显示来电信息、Twitter和新闻feeds、天气信息等内容。接下来PChouse给大家介绍一下智能手表按传感器类型如何选购。

任何一切与数据记录或检测有关的，都和其内置的传感器挂钩。如果不深入了解，很多人会觉得心率和计步的传感器是同一个，其实不是的。

智能手表的传感器主要有三种：加速传感器、心电传感器以及GPS传感器，还有一种是近几年才出的紫外线传感器。它们分别能记录的数据都不一样。

1、加速传感器

加速传感器是手表中最常见的类型，它们普遍被用作步数的记录。通过测量动作方向和摆动的速度，加速传感器能够判断设备处于垂直还是水平位置，是否在移动状态，以实现计步目的。

当然，并不是所有的加速度计都是准确的。基本的款式仅有两轴，相对来说不够准确;而三轴传感器则可更好地检测设备在三维空间中的位置，实现更精准的记录。

它适用室外室内的计步使用，不受天气影响而且耗电量小，并可以存储几天的运动数据。但有些低配的加速传感，甩手或原地摆臂就可产生步数，影响运动数据的准确性，选购时要留意。

2、心电传感器

心电传感器直接与心率监测挂钩，是个专业度比较高的传感器。这种传感器是通过测量心肌收缩的电信号来判断使用者心率情况的，原理就和心电图类似。虽说它们的准确度高，但也有缺点，就是电路比较复杂，容易受电磁波干扰。且它放置的测量位置要固定，否则结果会有偏差。

同属心电传感器的还有另一种检测方法，就是光电式。光电心率使用的是光体积法，向手腕打光，再测血液不同流速的光亮散射。它的精度比心率带低，但佩戴起来省事省力。

3、卫星传感器

任何一切与GPS有关的设备，都需要通过卫星连接，所以有GPS功能的智能手表也一样，均内置卫星传感器。

它们是通过接收地球外卫星信号来计算单位时间移动的距离，并推算移动的速度。位置信号的精确程度受卫星信号的强弱，采样率的高低来决定，采样用时越短，采样率越高。

虽然GPS导致电池消耗过快，但是可以记录运动的轨迹并同步到地图，这涉及到专业级的搜星功能。如果需要用其记录户外跑的，搜星能力最好能在10s内完成，以保路程高效的精准度。而对于用作日常导航辅助作用的，搜星时间可以放宽到30s。

4、紫外线传感器

环境光传感器模拟人类眼镜对光线的敏感度，可以根据周围光线的明暗来判断时间，并有效节省运动监测设备的电力消耗。而紫外线传感器就是借用了这个原理，用在手表上可监测到光线中的紫外线指数，实现防晒提醒操作。

选购TIP：

对于传感器的选择来说，这取决于你的用途需求。如果你需将它用作一款时尚的手表，那么其专业的心率监测功能很多时候只是一种点缀。用户使用的大多数功能可能是看时间、短信推送、记步等，这时候仅仅需要选择加速传感器或紫外传感器类型的手表就可以了。

如果是用作运动手表，除了需要记录运动的路径情况外，心率情况也是不容忽视的，需要能实时监测到心率情况。因此，要选择心电传感器和卫星传感器类的智能手表会更好些。

智能手表的出现，极大地方便了我们的生活，以上就是关于智能手表的简单介绍，关注PChouse，让我们为您的幸福生活保驾护航。

传感器网络的与物联网

总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

1.环境感知技术

　环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：

　无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

　无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

　而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。

　2.导航定位技术

　无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

　自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：

　相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

　组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。

　3.路径规划技术

　路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

　路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。

　路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。

　4.决策控制技术

　决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

　决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节 方向盘 转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。

　综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

物联网

最初的物联网的概念是由美国提出来的，把所有的物品通过物联网域名相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪等等的一种网络概念。当然了，物联网的官方定义是：是基于互联网之上，使不可交流的物体与物体之间进行交流，而产生的过程，称之为物联网(Internet

of Things)。

1、原理

物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of

Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。

“物联网”概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物，而另一方面是数据中心，个人电脑、宽带等。而在“物联网”时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球工地，世界的运转就在它上面进行，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。

2、特征

①是全面感知，即利用RFID，传感器，二维码等随时随地获取物体的信息;

②是可靠传递，通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去;

③是智能处理，利用云计算，模糊识别等各种智能计算技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。

3、用途

物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

4、发展趋势

物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。

物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。

传感器网络的三个要素：传感器、 感知对象和观察者

1、关键技术与特点

WSN的关键技术：网络拓扑控制、网络协议、网络安全、时间同步、定位技术、数据融合、数据管理、无线通信技术、嵌入式操作系统、应用层技术。

特点：大规模网络、自组织网络、动态性网络、可靠性网络、应用性相关的网络、以数据为中心的网络。

2、应用领域

军事应用，环境观测和预报系统，医疗护理，智能家居，建筑物状态监控，其他方面的应用(如空间探索、智能尘埃等)。

1、从广义上说

物联网与传感器网络构成要素基本相同，是对同一事物的不同表述，其中物联网比传感网更贴近“物”的本质属性，强调的是信息技术、设备为“物”提供更高层次的应用服务;而传感器网络(传感网)是从技术和设备角度进行的客观描述，设备、技术的元素比较明显。

打个比方说，传感网是学名，物联网是俗名;或者说传感网是大名，物联网是小名。

2、从产业和用户角度来说

叫物联网：从技术支撑角度来说，叫传感器网络。物联网和传感网是同一个东西，其精髓就是感知传感器网络。

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