在使用傳感器的過程中，你是否有很多問號

——在采樣時需要強制空氣進入BME688嗎？

——由于數據是存儲在傳感器內的，那么可以做多少次測量呢？

——可以使用傳感器訓練AI模型嗎？

在Bosch Sensortec工程師社區，經常有人發帖提問類似的問題，我們的版主都詳細回答了。小編挑選出一些常見問答，供大家參考。

氣體傳感器BME688常見問題 01BME688的特性

Q：以前針對BME680設計的PCB板可以不用任何修改而直接升級使用BME688嗎？

A：可以的。BME688是完全后向兼容的，可以放置到為BME680設計的所有板子上。所有要做的就是必須將API升級到新版本，這樣API就能自動檢測到BME688并計算出正確的值（之所以有這必要是因為BME688擴大了ASIC范圍）。

Q：在采樣時需要強制空氣進入BME688嗎？

A：不需要，根據自然法則這種現象是可以“自行”發生的，特別是由于擴散的原因。只要BME688周圍的空氣成分發生變化，即有濃度梯度發生，就會導致空氣擴散進和擴散出BME外殼。另外，由于尺寸非常小（蓋子上的孔距離內部的氣體傳感器芯片不到1mm），擴散過程在幾秒內即可完成。

Q：由于數據是存儲在傳感器內的，那么可以做多少次測量呢？

A：BME688將掃描配置和一些數據點存儲在其緩沖區內。與BME688相連的設備中的微控制器（MCU）必須連續讀取這些測量數據。在這種配置情況下，針對測量數據的唯一限制是設備的存儲容量。通過在MCU上運行BME688庫（稱為“BSEC”）就能直接評估這些傳感器數據。因此用戶不必存儲原始數據，只需存儲要求的輸出值。

Q：運行AI軟件需要多少運算能力？可以針對兼容的MCU給出一些例子嗎？

A：BME AI-Studio需要用一臺臺式機來分析數據，并推導出最佳的算法。然而，運行一個確定的算法不再是必需的。比如ESP8266或ESP32就可以實時完成所有任務。

Q：可以解釋一下氣體掃描儀是如何工作的嗎？

A：氣體傳感器在氣體掃描過程中會用不同的靈敏度進行測量。這樣做的好處是可以為不同的氣體混合物產生特定的指紋。另外，用戶可以在實際應用中用BME AI-Studio修改和優化掃描配置。

02BME688的AI固件和算法

Q：一旦為了識別一種成分而使用來自多個傳感器的數據訓練某個算法后，可以導出參數并只用一個傳感器去檢測這種成分嗎？

A：可以的。BMEAI-Studio軟件工具可以導出經訓練后的算法以及配置字符串，并被加載進采用BME688的任何設備上的BSEC2.0軟件中，這樣就能讓設備直接輸出經過訓練的BME688掃描結果。

Q：可以使用傳感器訓練AI模型嗎？

A：可以的，傳感器數據正是用于AI模型的。用于VSC檢測的標準氣體掃描模式是根據大量傳感器的檢測數據和對不同氣體的實驗室測試數據開發出來的。對其它應用而言，BMEAI-Studio軟件工具可以幫助所有人在BME688傳感器數據基礎上開發出自己的用例，比如通過使用帶8個BME688傳感器的開發套件。

BME688的一個最大好處是你可以直接使用在實際應用中測量得到的傳感器數據。目前為止采用新的氣體傳感器的典型應用過程是這樣的：

——使用復雜的氣體分析儀識別單一主導氣體和潛在的干擾氣體。為這些氣體尋找或開發合適的氣體傳感器。

——用單一主導氣體和干擾氣體分別做實驗室測試（通常在合成的空氣中做實驗不能代表真實情況）。

——在真實應用中測試再現性和性能

在已知目標氣體情況下這個過程仍然是有意義的，比如作為口臭標志的含硫化合物。不過對其它味道或更復雜的氣體混合物來說這個過程是有其限制性的。

在應用程序中借助BME688、BME AI-Studio軟件工具可以直接進行開發、測試和優化。當然，這仍然離不開實驗室測試，在某些應用情景中實驗室測試甚至是強制性的。然而，將真實數據用于氣體檢測算法可以顯著提高性能，甚至可以產生新的用例。

Q：AI中用的是哪種神經網絡拓撲？或者它只是用于模式識別的統計分析算法？

A：目前版本的BMEAI-Studio軟件工具使用了一種預先定義的神經網絡架構，并結合了一種訓練用的可配置優化器（ADAM優化器）。根據市場要求，我們有可能會在未來版本中選擇其它架構。

03BME688的應用和用例

Q：可以檢測因為網絡電纜和電子設備燃燒產生的氣體嗎？

A：我們希望這將成為使用BME688的一個有趣應用。

接下來我們提供一些背景信息：如果電路或機箱中有異常狀態，通常有兩種原因：

——由于大電流/短路引起的材料（如隔離器）發熱，

——高壓或短路導致的飛弧/火花。

在第1種情況中，發熱甚至融化的材料會產生越來越多的廢氣，通常是許多未完全燃燒的碳氫化合物，而BME688可以很好地檢測出這些氣體（就像人類聞到的那樣）。在第2種情況下，飛弧會產生臭氧，BME688也能很好地檢測出來，因為它與其它氣體有完全不同的特征。

Q：BME688可以檢測出CH4或C3H8這類可燃氣體以及像CO這樣的有毒氣體嗎？

A：可以的，BME688氣體傳感器可以檢測出幾乎所有的碳氫化合物（CxHy），以及像CO這樣的許多其它氣體。可燃氣體一般分為“非甲烷有機氣體”（NMOG）和甲烷。甲烷（CH4）是一個例外，因為它的分解要求專門的催化劑，因此即使在高濃度的甲烷氣體下可能也得不到大的信號。不過在許多應用中，甲烷并不是以單一氣體出現的，而是與其它氣體（如含硫化合物）一起出現，這時就可以被BME688檢測出來。因此將BME688用于這種應用測試是有意義的。

Q：除了氣體之外，這些傳感器還能測量其它什么嗎？

A：BME688內部集成了溫度、氣壓、空氣濕度和氣體傳感器單元。所有傳感器信息可以作為單類值使用，也可以在AI軟件中整合在一起用于識別某些條件或狀態。BMEAI-Studio軟件工具的用戶可以決定是否只是要用氣體傳感器數據，還是把壓力、溫度和濕度傳感器數據一并考慮使用。

Q：某些氣體的預訓練模型的配置信息是否可用于實現？

A：標準配置信息開發出來就是用于檢測VSC的。BMEAI-Studio軟件工具還提供了其它幾種氣體掃描配置，用戶甚至可以自己進行配置。當然，這些配置信息必須接受應用方面的訓練。

Q：BME688是否會被認證為醫療傳感器？

A：不會。通常醫療傳感器的認證工作是在設備級做的，而不是在元件級。BoschSensortec公司根據消費電子的標準要求（如JEDEC）對產品進行認證。通常我們的客戶是使用我們的傳感器元件的特殊應用領域和任務概況方面的專家。當然，終端設備無論如何都必須得到認證，而元件認證的優勢通常都不明顯。

Q：如何才能證明可以用BME688測量具體應用中的氣體？

A：這正是我們開發BMEAI-Studio軟件工具的原因之一。用戶可以在真實條件的應用中直接進行測試，不需要知道哪些濃度的哪些氣體可能是目標氣體，或哪些其它氣體也可能存在。只要開始做就對了。

目前為止，針對每種應用，人們一般必須用合成空氣中的單類氣體開展實驗室測試。然而，即使在實驗室里做沒問題，也不意味著在現場做也沒問題，因為在真實世界中可能存在許多其它氣體。

04適合BME688使用的工具

4.1 軟件工具

Q：是否有代碼和示例能用來展示與BSEC庫的集成和使用？

A：我們的網站https://www.bosch-sensortec.com/software-tools/software/BME688-software/上有代碼和示例。

Q：未來可以通過無線升級方式檢測更多的氣體和物質嗎？

A：今天就可以做到：BME688的配置全部是軟件定義的，而不是ASIC中的硬代碼。舉例來說，如果你用BMEAI-Studio開發了一款新的應用，就會形成新的配置字符串以及掃描配置文件。在現場環境中這些數據可以通過無線方式輕松地傳送到每個設備，因為它們的大小只有幾kb。一旦設備上的BSEC軟件加載了新的配置，傳感器就能用新的特征數據工作了。

Q：AI軟件只使用氣體傳感器嗎？或者可以同時使用濕度傳感器數據來檢測？

A：當然可以，AI軟件能夠使用來自4合1傳感器BME688的所有傳感器數據：氣體、濕度、溫度和壓力信號。用戶可以自主選擇哪些數據以便合理地用于具體的應用。

4.2 硬件工具

Q：評估板上為什么需要8個傳感器？

A：可以用BMEAI-Studio軟件工具配置BME688開發套件，從而根據具體的應用需求優化性能、ODR和功耗。板載的8個BME688傳感器可以允許用戶同時使用多個配置測試和收集數據，這將顯著提高統計性能并縮短開發時間。

關于AI智能傳感器系統BHI260AP的常見問題01BHI260AP的特性和兼容性

1.1 一般信息

Q：封裝包的整體尺寸多少？

A：包含了加速度計、陀螺儀和32位可編程微控制器在內的系統級封裝尺寸為3.6mm * 4.1 mm。

Q：BHI260API中有MCU嗎？

A：有的，里面有個MCU。

Q：可以實時訪問BHI260AP輸出的原始數據嗎？這款傳感器包含多軸加速度計嗎？

A：可以實時訪問原始傳感器數據。這款傳感器包含1個三軸加速度計和1個3軸陀螺儀。

1.2 MCU

Q：BHI260P兼容其它MCU嗎？

A：兼容，BHI260AP可以與其它MCU一起使用。

1.3 慣性測量單元（IMU）

Q：使用六軸或九軸IMU有何缺點或需要付出潛在的代價嗎？在這種應用中漂移不是問題嗎？

A：六軸或九軸的推薦與否取決于典型的使用環境，要看室內和/或室外環境中是否存在磁畸變。雖然目前的磁力計受硬鐵和軟鐵效應的影響，但這款傳感器配置了帶快速磁力計校準器的先進傳感器數據融合算法，在檢測到磁畸變后有助于減少或控制方向上的漂移。由于傳感器的自然特性，不可能提供絕對通用的建議，但可以提供專門針對具體應用和期望用途的指南。我們的出版物（EDN白皮書）提供了有關這個主題的說明。

1.4 電源管理

Q：當傳感器穩定使用時（例如當有人在鍛煉時）典型的平均功耗是多少？

A：這要取決于傳感器內部被激活的傳感器數量（加速度計或陀螺儀），以及同時被跟蹤的活動種類。

Q：高效管理電源的可能策略是什么，最終功耗是否取決于開發可穿戴設備的客戶？

A：一般來說，為了節省系統功耗，開發人員會尋找在功耗方面下大力氣的元件，比如GPS、顯示器、連接件以及應用處理器的運行時等。

1.5 傳感器整合和機器學習（ML）

Q：如何使用傳感器融合方法獲取原始傳感器輸出的信息？請舉例說明。

A：將傳感器數據融合在一起出于多個目的，其中之一是生成相對和絕對的方向。這種方向信息對于跟蹤器件相對用戶身體運動的角度（航向、俯仰和滾動）非常有用。

單個傳感器，如加速度計、陀螺儀、磁力計和壓力傳感器，都會受到因不同環境和工作條件（如溫度）等引起的失真和靈敏度等問題的困擾。而傳感器數據融合則有助于借助某個傳感器的力量去糾正其它傳感器的輸出，反之亦然。

通過一段較長時間內對航向的可靠估計，即使GPS為了節省功耗而處于空閑模式下，位置跟蹤和導航也會變得非常可靠。

同樣的，傳感器數據融合在一起可以用來對諸如游泳和健身跟蹤等用戶功能進行分類和計數，而單個傳感器（加速度計或陀螺儀）無法產生足夠獨特的信息來識別運動類型。

Q：你能解釋一下在該傳感器中使用傳感器融合、機器學習和強大的軟件框架的不同方式嗎？它們之間有何區別？

A：這種智能傳感器系統提供了許多先進的功能，這些功能對于腕戴或頭戴設備來說非常有用，包括用于行人航位推算、游泳分析和健身追蹤的專用解決方案，以及具有自學習AI軟件和方向估計的通用軟件平臺。

這種傳感器還附帶有軟件開發套件，可以幫助你對這些平臺和專用解決方案進行編程并增加自己的代碼，這將使得使用這種傳感器創建解決方案變得更加容易。

方向估計平臺可以用來開發諸如位置追蹤等應用程序，而自學習AI平臺可以用來開發涉及使用過程中跟蹤重復模式以簡化人機界面或啟用個性化推薦系統的應用程序。

借助這種軟件框架可以將所有功能當作虛擬傳感器，從而可以根據最終用戶的情況激活/停用它們。

02BHI260AP的AI固件和算法

Q：AI固件可以升級嗎？

A：AI 固件是可以升級的。

Q：經過訓練的算法的預測精度是多少？

A：對于個性化預訓練的活動來說，典型的預測精度大于90%。

Q：AI 中使用了哪種神經網絡拓撲？抑或它只是用于模式識別的統計分析算法？

A：它是Bosch私有專利技術，專為邊緣學習（支持個性化）而設計，并且仍然保持較低的運算和功耗要求。

Q：基于什么進行分類，是否使用了神經網絡？

A：分類（學習和識別）的依據是時間序列的加速度計和陀螺儀數據，它們使用專為邊緣學習（支持個性化）而設計的Bosch私有專利技術，并且仍然保持較低的運算和功耗要求。

Q：請問你們開發了哪些類型的軟件算法，它們的功能是什么？

A：用于健身追蹤的自學習AI 軟件

該軟件支持設備在線學習和自動跟蹤各種健身運動，包括用于設備上個人特定運動的個性化選項，并且無需修改原始軟件就能支持越來越多的活動。

游泳分析

這款專用于腕戴設備的軟件可生成用戶游泳活動的有用信息，例如距離計算、游泳方式和劃水計數。

行人航位推算

這款軟件通過啟用非常耗電的GNSS組件的占空比調節功能，以及通過行人航位推算提高戶外定位精度，來幫助降低可穿戴設備的功耗。

相對和絕對方向

這款軟件能夠估計設備的相對和絕對方向，包括旋轉矢量、游戲旋轉矢量、線性加速度和重力等輸出值。

03BHI260AP 的應用和用例

Q：一些繁重的組合練習如果做的不準確可能會有危險。是否有措施可以防止由于用戶不熟練而導致的錯誤訓練？

A：為了指導用戶進行正確的訓練，您可以結合使用BHI260AP 中集成的識別和方向跟蹤算法。

Q：傳感器能否指示鍛煉已正確完成？

A：為了指導用戶進行正確的訓練，您可以結合使用BHI260AP 中集成的識別和方向跟蹤算法。

Q：軟件如何對靈活多變的動作做出反應，例如“大重量硬拉緊跟著波比跳”等？當單獨學習時，它是否能夠正確地連續檢測那些不斷變化的動作？

A：可以的，傳感器會自動捕捉不斷變化的動作，無需用戶提供任何明確信息。

Q：BHI260AP 針對不同活動的可配置性如何？例如，具有生物力學背景的游泳專家可能具有與內置游泳分析算法不同的關注點。開發人員可以對此加以配置嗎？

A：可以的，開發人員可以為他們感興趣的活動創建和加載自定義模式。如果您需要有關此主題的進一步支持，請通過Bosch Sensortec 社區與我們取得聯系。

Q：這個產品有很多功能——最具創新性的方面/特性/功能是什么？

A：最具創新性的方面是傳感器內部設計的自學習功能，它可以為種類廣泛的活動和最終用戶提供活動跟蹤的無縫個性化處理。

04BHI260AP可用的工具

Q：你們提供可在 Windows操作系統上實時顯示原始數據的設計套件和免費的圖形用戶界面（GUI）嗎？

A：我們提供用于編程BHI260AP的軟件開發套件和用于實時數據可視化的基于PC 的開發桌面工具。

Q：BHI260AP 需要任何實時云AI 的支持嗎，它是邊緣型AI 傳感器嗎？

A：BHI260AP 是一款完整的邊緣型傳感器，不需要云支持。

Q：是否有可用于API并對其進行自定義的集成開發環境（IDE）？

A：有的，我們提供用于編程BHI260AP 的軟件開發套件和用于定制傳感器的傳感器API。

Q：它會是開發人員的黑匣子還是開放的軟件開發套件？

A：我們將提供用于編程BHI260AP的軟件開發套件，并使其盡可能對開發人員開放。

Q：是否有能夠實時預覽的數據分析（智能數據分析）或用于比如診斷預測的數據分析工具？

A：有的，可以使用開發桌面工具實時預覽數據分析。

關于氣壓傳感器BMP384的常見問題01BMP384的特性

Q：BMP384的過壓和損壞范圍是多少？

A：壓阻膜可承受高達幾bar的過壓值（爆破壓力）。這個值僅適用于封裝內的單個膜，因此是一個理論值，因為在傳感器損壞之前的這個最大值遠高于你所用的水壓，例如5 bar。

Q：使用 BMP384可以達到的防水等級是多少？

A：可能的防水等級取決于最終的第二個集成概念，但如果所用概念適當，IP67、IP68或 5bar 是可實現的。

Q：您能否詳細說明一下防水解決方案中的機械集成概念？

A：沒有通用的集成概念，它取決于客戶的經驗和要求。但是客戶必須注意只有凝膠區域與水接觸，這可以通過0形環密封、底部填充或粘性凝膠實現。

Q：與非凝膠版本相比，BMP384的響應時間有多大差異？

A：響應時間不會因為凝膠而有所差異。

Q：凝膠對傳感器的性能有什么影響？

A：填充了凝膠的封裝對性能幾乎沒有影響。

Q：與不防水的 BMP388相比，BMP384在傳感器處理方面有什么不同？

A：BMP384 是按照MSL3 級別封裝的。

02技術規格

Q：BMP384 的典型電流消耗是多少？

A：BMP384 在使用壓力和溫度傳感器情況下的典型電流消耗為3.4 μA @ 1 Hz。

Q：BMP384能承受的最大壓力是多少？

A：如果我們談論最大氣壓，BMP384可以承受的最大壓力是10 bar。

Q：BMP384的絕對精度是多少？

A：在 25…40°C溫度下、壓力范圍在900…1100hPa 之間時的絕對精度為± 0.5 hPa。

責任編輯：haq