【网店勿用！此为申报选题所填信息，网店请调用最终版】移动传感器和情境感知计算解释了硬件、软件、传感器和操作系统如何融合以创建新一代情境感知移动应用程序。本书结合移动计算领域的知识，展示了创新的移动和传感器解决方案，为各类平台提供了增强型个性化的用户体验，其中包括快速增长的移动健康领域和虚拟现实领域。通过阅读本书，你将了解移动和传感器融合如何促进信息物理系统和物联网的发展，以及与物理世界直接交互的应用，书中全面涵盖了平台组件和安全、隐私、电源管理以及与更广泛的生态系统的交互等关键问题。
无
如今，科学技术正在各个领域快速发展，诸如虚拟现实、混合现实、无人机、自动驾驶、人工智能、电子游戏等呈现百花齐放之状。对于所有这些应用而言，传感器以及传感器技术在从根本上丰富用户体验的过程中起着关键作用，并且让用户真正成为所有操作或应用的核心。例如，在先进无人机、摄像头与计算机技术的结合下，虚拟现实在搜索和救援任务中可以帮助人们挽救生命；或者确保救援人员在安全距离下进行危险地区的勘察，进而确保救援人员的安全；还可以协助跨国汽车公司模拟和环视他们正在开发的引擎，就好像与引擎在同一个房间一样。
在我20余载的Intel硬件开发、验证和原型设计的工作生涯中，有幸能够接触传感器这样一个令人激动的领域。如今，业界有不同的传感器相关技术的实施架构。在试图理解这些概念和技术时，我发现有必要记录和梳理这个领域的基本概念，以便推动产品规划、架构、开发、原型设计和验证。
本书旨在向读者介绍快速增长的移动计算和传感器生态系统领域的基础知识，包括该领域的各个方面，如传感器和传感器使用、传感器平台、软硬件融合体系结构、原型设计架构和产品生命周期等增强用户体验的内容。
随着任何新技术的转变，在驱动新技术主流所需的其他生态系统之前，硬件通常都是市场上的首选。本书强调了软硬件协同的重要性以及原型平台的使用，通过相互配合，以降低总体成本并缩短上市时间。
我在加利福尼亚州立大学任职期间意识到参考书的重要性，因此本书旨在用作研究生或本科选修课程的综合参考。本书也适用于研究人员，以及对研究和开发活动感兴趣，并希望将不同智能传感器技术领域的经验和情境感知计算结合起来以作为参考的计算机从业者。
传感器
本书由Intel技术专家撰写，是基于移动计算的传感器生态系统架构指南，涵盖不同行业的应用实例。
当今，虚拟现实、无人机、自动驾驶等新技术呈现百花齐放之状，为了做出智能决策和丰富用户体验，情境感知正成为这些计算设备和应用程序的必要条件。其中，传感器技术起着关键作用，它帮助用户真正成为所有操作的核心。
书中讨论了如何将硬件、软件、传感器和操作系统融合起来，以创建新一代的情境感知移动应用。基础知识部分包括传感器概念、传感器使用、传感器平台、软硬件融合体系结构、原型设计和验证等，涉及安全、隐私、电源管理以及交互等关键问题。应用实例部分包括手势识别、能量收集、虚拟现实、增强现实、医疗健康，以及日益广泛的信息物理系统和物联网应用。
作者简介
玛尼什·J. 贾加（Manish J. Gajjar） Intel公司技术项目主管，传感器解决方案早期原型平台架构师。在Intel公司，他主要致力于芯片组和图形产品方面的研发，拥有20年的工作经验，历任验证架构师、设计/验证和仿真项目主管、硅后验证项目主管。
译者简介
陈彦如 硕士毕业于澳大利亚墨尔本大学，现于四川大学计算机学院攻读博士学位，研究方向包括金融智能化、金融大数据的资产化管理、工业互联网数据智能等。
张媛媛 现于四川大学计算机学院攻读硕士学位，研究方向包括智能物联网、智能传感、区块链等。
陈良银 四川大学计算机学院教授，物联网实验室负责人，工业互联网研究院副院长，民航局民航机场信息与控制工程技术研究中心（川大方）负责人，研究方向包括无线传感网、智能物联网、工业互联网等。
[美]玛尼什·J. 贾加（Manish J. Gajjar） 著：---作者简介---
玛尼什·J. 贾加（Manish J. Gajjar） Intel公司技术项目主管，传感器解决方案早期原型平台架构师。在Intel公司，他主要致力于芯片组和图形产品方面的研发，拥有20年的工作经验，历任验证架构师、设计/验证和仿真项目主管、硅后验证项目主管。他也曾在加州州立大学的工业咨询委员会任职，并在那里担任教员。
---译者简介---
陈彦如 硕士毕业于澳大利亚墨尔本大学，现于四川大学计算机学院攻读博士学位，研究方向包括金融智能化、金融大数据的资产化管理、工业互联网数据智能等。
张媛媛 现于四川大学计算机学院攻读硕士学位，研究方向包括智能物联网、智能传感、区块链等。
陈良银 四川大学计算机学院教授，物联网实验室负责人，工业互联网研究院副院长，民航局民航机场信息与控制工程技术研究中心（川大方）负责人，四川省民航机场运行与控制工程技术研究中心（共建方）负责人，研究方向包括无线传感网、智能物联网、工业互联网等。
本书旨在介绍移动计算和传感器生态系统领域的基础知识，以及多个行业的示例。移动计算是指当用户在移动中使用各种类型的计算设备进行交互时发生的计算。通过硬件、软件、通信协议等组件，可以进行用户到计算机、计算机到计算机间的通信与计算。对于移动计算，情境可以被定义为围绕用户或设备的环境或情况，可用于认证用户或设备的身份、定位、授权数据以及提供服务等。情境感知计算能够感知计算设备、计算基础设施或用户情境。由于用户在计算或连接时处于移动状态，通常需要对这些设备的空间、重量和形状因素施加限制，因此引入了传感器技术。传感器生态系统由许多重要的组件、参与者、支持技术（如传感器类型和无线协议）、制造商、开发人员、市场和消费者组成。传感器及传感器技术在丰富用户体验方面起着关键作用，可为用户提供个性化服务。今天，传感器类型和可用性变得更加复杂，可以在平板电脑、可穿戴设备、智能手机甚至传统的笔记本电脑和台式机等设备上实现大量的情境感知计算。因此，为了做出智能决策、预测用户操作和更改设备功能，情境感知正成为各种计算设备和应用程序的必要条件。
本书介绍了如何将硬件、软件、传感器和操作系统融合起来，以创建新型情境感知移动应用，并结合移动计算展示了创新的移动和传感器解决方案。本书作者Manish J. Gajjar是Intel公司传感器解决方案的早期原型平台架构师和技术项目主管。本书从传感器和情境计算的基本概念开始介绍，图文并茂、概念清楚、深入浅出，不仅适合计算机从业者，对非专业领域的读者来说也非常友好。
本书的翻译工作由陈彦如、张媛媛和陈良银共同完成，在翻译过程中得到了许多学生的帮助，对此，译者深表感谢。关于书中的术语，译者尽量采用中文已有的对应术语，对于部分没有标准译法的术语，译者尽力采用贴切的名称来反映原文。译者力求还原作者本意，但限于时间与水平，翻译错误和不当之处在所难免，敬请各位读者加以指正。
此外，译者致力于提供物联网解决方案，详情参阅www.scu-iot.com，邮箱chenliangyin @scu.edu.cn。
译者序
前言
致谢
第1章 绪论 1
1.1 移动计算的定义 1
1.2 移动计算系统面临的约束与挑战 2
1.2.1 资源不足 2
1.2.2 低安全性和低可靠性 2
1.2.3 间断性连接 3
1.2.4 能耗限制 3
1.3 历史视角与市场影响 3
1.3.1 增强用户体验 4
1.3.2 改进相关技术 4
1.3.3 新的影响因素 4
1.3.4 新增的连接项/计算项 4
1.4 市场趋势与发展领域 4
1.4.1 新传感器技术和产品 4
1.4.2 传感器融合 6
1.4.3 新应用领域 9
1.5 参考文献 10
第2章 情境感知计算 11
2.1 情境感知计算简介 11
2.1.1 情境感知基础设施的交互级别 12
2.1.2 普适计算 13
2.1.3 普适计算面临的挑战 14
2.2 情境 15
2.2.1 计算情境 16
2.2.2 被动与主动情境 16
2.2.3 情境感知应用程序 17
2.3 位置感知 17
2.4 定位算法 18
2.4.1 到达角 18
2.4.2 到达时间 19
2.4.3 到达时间差 20
2.4.4 接收信号强度 21
2.5 参考文献 22
第3章 传感器和执行器 24
3.1 术语概述 24
3.2 传感器生态系统概述 25
3.2.1 位置传感器 25
3.2.2 接近传感器 39
3.2.3 压力传感器 45
3.2.4 触摸传感器 48
3.2.5 生物传感器 55
3.3 参考文献 56
第4章 传感集线器 58
4.1 传感集线器简介 58
4.1.1 专用微控制器 59
4.1.2 基于应用处理器的传感集线器 59
4.1.3 带微控制器的传感集线器 59
4.1.4 基于FPGA的传感集线器 59
4.2 具有微控制器的Atmel SAM D20传感集线器 59
4.2.1 Cortex-M0 +处理器及其外围设备 60
4.2.2 设备服务单元 62
4.2.3 电源管理单元 62
4.2.4 系统控制器 64
4.2.5 看门狗定时器 64
4.2.6 实时计数器 65
4.2.7 外部中断控制器 66
4.2.8 串行通信接口 66
4.3 Intel Moorefield平台（基于应用处理器的传感集线器） 67
4.4 带微控制器的基于STMicro--electronics传感器的集线器（LIS331EB） 72
4.5 参考文献 80
第5章 电源管理 81
5.1 电源管理简介 81
5.2 ACPI电源状态 82
5.2.1 ACPI全局电源状态 82
5.2.2 ACPI睡眠状态 83
5.2.3 ACPI设备电源状态 83
5.3 传感器、智能手机和平板电脑中的电源管理 85
5.3.1 Android Wakelock架构 85
5.3.2 Windows连接待机 86
5.3.3 硬件自主电源门控 88
5.4 传感器中的电源管理架构示例 89
5.4.1 传感器中的自主电源管理架构 89
5.4.2 基于应用的电源管理架构 89
5.4.3 电源管理方案 94
5.5 典型传感集线器中的电源管理 100
5.5.1 Atmel SAM G55G/SAM G55中的电源管理实例 102
5.5.2 Xtrinsic FXLC95000CL 104
5.6 参考文献 106
第6章 软件、固件与驱动程序 107
6.1 软件组件简介 107
6.2 Windows传感器软件堆栈 107
6.2.1 传感器驱动程序配置 108
6.2.2 传感器类扩展实现 109
6.2.3 传感器状态 111
6.2.4 传感器融合 112
6.3 Android传感器软件堆栈 112
6.3.1 Android传感器框架 113
6.3.2 硬件应用层 114
6.3.3 Android传感器类型和模式 115
6.3.4 Android传感器融合/虚拟传感器 117
6.4 传感集线器软件和固件架构 118
6.4.1 Viper内核 118
6.4.2 传感器驱动程序 118
6.4.3 传感器HAL 119
6.4.4 传感器核心 119
6.4.5 传感器客户端 122
6.4.6 协议接口 122
6.4.7 固件和应用程序加载过程 123
6.4.8 情境感知框架 127
6.4.9 节能型固件架构 128
6.5 参考文献 129
第7章 传感器验证和软硬件协同设计 131
7.1 验证策略和挑战 131
7.2 通用验证阶段 131
7.2.1 质量和技术准备设计 131
7.2.2 硅前仿真 132
7.2.3 原型 132
7.2.4 系统验证 133
7.2.5 模拟验证 133
7.2.6 兼容性验证 133
7.2.7 软件/固件验证 133
7.2.8 生产资质 133
7.2.9 硅调试 134
7.2.10 传感集线器硅前验证 134
7.2.11 监视器 135
7.2.12 检查器 135
7.2.13 记分板 135
7.2.14 定序器 135
7.2.15 驱动程序 135
7.2.16 传感集线器原型 135
7.2.17 QEMU 136
7.2.18 FPGA平台 136
7.3 传感器测试卡解决方案 139
7.3.1 带物理传感器的测试板 139
7.3.2 软件传感模拟器 140
7.4 验证策略和概念 142
7.4.1 软硬件协同设计 142
7.4.2 矩阵验证和基于特征的验证 143
7.5 参考文献 144
第8章 传感器校准和制造 145
8.1 校准传感器的动机 145
8.2 供应链利益相关方 145
8.2.1 传感器供应商 145
8.2.2 系统设计人员 146
8.2.3 系统制造商 146
8.3 校准过程 147
8.3.1 创建系统模型 147
8.3.2 分析误差来源 147
8.3.3 设计校准过程 147
8.3.4 动态校准 148
8.3.5 管理校准过程和设备 148
8.4 单轴和多轴线性校准 148
8.4.1 传感器限制和非线性 149
8.4.2 校准具有多个正交输入的传感器 149
8.4.3 校准颜色传感器 150
8.5 参考文献 151
第9章 传感器安全和位置隐私 152
9.1 移动计算安全和隐私简介 152
9.2 传感器安全 153
9.2.1 传感器攻击类型 153
9.2.2 传感器数据安全 154
9.3 位置隐私 160
9.3.1 攻击威胁类型 160
9.3.2 保护位置隐私 165
9.3.3 位置隐私保护方法 167
9.4 参考文献 181
第10章 可用性 182
10.1 移动计算的传感器需求 182
10.1.1 操作系统标志要求和传感器支持 183
10.1.2 基于情境和位置的服务 186
10.1.3 基于传感器的电源管理 187
10.1.4 基于传感器的用户交互 191
10.2 人机交互：手势识别 194
10.3 传感器使用 199
10.4 传感器实例 201
10.5 参考文献 205
第11章 传感器应用领域 206
11.1 传感器应用简介 206
11.2 增强现实 206
11.2.1 增强现实的硬件组件 207
11.2.2 增强现实的架构 207
11.2.3 增强现实的应用 208
11.2.4 增强现实中的传感器融合 209
11.2.5 增强现实中的深度传感器 211
11.3 传感器在汽车行业中的应用 211
11.3.1 转向扭矩传感器 212
11.3.2 转向角传感器 214
11.3.3 助力转向电机位置传感器 215
11.4 传感器在能量收集中的应用 216
11.4.1 能量收集系统的组成 216
11.4.2 Net-Zero能源系统 217
11.4.3 能量收集的医学应用 220
11.5 传感器在健康产业中的应用 220
11.5.1 心率监测 220
11.5.2 健康检测 221
11.5.3 光纤健康传感器 222
11.6 参考文献 223
