IoT芯片传感器融合算法与硬件协同设计

📚 共计 30 章节

传感器融合与硬件协同设计的定义、IoT芯片的演进趋势、课程目标与学习路径。

传感器基础

MEMS加速度计、陀螺仪、磁力计的工作原理与输出特性。

传感器数据采集

I2C/SPI总线协议详解、寄存器配置与数据读取实战。

信号预处理

低通滤波、高通滤波、卡尔曼滤波在传感器数据中的应用。

坐标变换与姿态表示

欧拉角、四元数、旋转矩阵的数学基础与转换。

姿态解算算法

互补滤波、Mahony滤波、Madgwick滤波的原理与实现。

传感器融合核心

扩展卡尔曼滤波（EKF）在IMU融合中的推导与代码实现。

硬件架构设计

IoT芯片的异构计算架构（MCU+DSP+硬件加速器）。

RISC-V处理器选型

面向传感器融合的RISC-V核定制与指令集扩展。

硬件加速器设计

矩阵乘法器、CORDIC算法的硬件实现。

加速器CORDIC

低功耗设计策略

动态电压频率调整（DVFS）、电源门控、时钟门控。

片上存储系统

SRAM、Flash、Cache的层次化设计对算法的影响。

数据通路设计

DMA控制器、FIFO、乒乓缓冲在实时数据流中的应用。

硬件-软件划分

如何决定哪些算法跑在硬件上，哪些跑在软件上。

硬件抽象层（HAL）设计

为传感器融合算法提供统一的寄存器接口。

实时操作系统（RTOS）集成

FreeRTOS任务调度与传感器数据同步。

传感器校准算法

六面校准、椭球拟合校准的硬件加速实现。

校准椭球拟合

多传感器时间同步

硬件时间戳、延迟补偿、插值对齐技术。

同步时间戳

片上机器学习

TinyML在传感器融合中的应用（异常检测、活动识别）。

硬件在环仿真（HIL）

使用FPGA原型验证传感器融合算法。

测试与调试

JTAG调试、逻辑分析仪、传感器数据可视化工具。

安全与隐私

传感器数据加密、安全启动、物理不可克隆函数（PUF）。

案例分析：消费级IMU

消费级IMU（如BMI160）的融合算法与硬件实现。

案例分析：工业级传感器

工业级传感器（如ADIS16470）的高精度融合方案。

ADIS16470工业

案例分析：汽车级传感器

汽车级传感器（如IMU+GPS组合导航）的冗余设计。

汽车组合导航

定点数运算、查表法、流水线设计在硬件中的实践。

定点流水线

传感器休眠策略、事件驱动唤醒、自适应采样率。

休眠事件驱动

芯片面积估算、封装选择、测试成本控制。

事件相机、量子传感器、存内计算对融合算法的影响。

课程总结与项目实战

从需求分析到流片验证的完整流程。