应用于机器学习的传感器模组及演示（Demo）
“我们开发了一款‘无创式’电流传感器，可以安全且方便地监测电流。”普渡大学电气和计算机工程教授Kaushik Roy说道。Roy参与并领导了该项目的研发工作。
普渡大学Kaushik Roy教授
在电动/混合动力汽车应用中，电流传感方案包括使用电阻作为电流传感器（这是侵入式的检测方案，必须将电阻串联到电线上），或者使用“无创式”霍尔传感器，但是后者无法测量小电流。Roy研究团队利用“传感器+机器学习”的方法进行数据收集和解析，由于该方法的高分辨率，因此可有效监测和诊断电动/混合动力汽车的能源功耗和健康状况。但是，Roy暂未透露这款电流传感器的传感方案/原理。
“我们的传感技术使得人们更加方便地获得电流数据。”该研究团队中另外一位教授Byunghoo Jung说道，“这种传感器可以结合机器学习，训练工业机器人，为工厂减少能源消耗提供精准的提示，或者帮助诊断电动/混合动力汽车和电瓶车的问题。”
电瓶车的电流监测
Roy补充说，这款传感器模组易于安装和维护，可以轻松地将导线包裹起来，以监测电流。该传感器能够通过蓝牙、USB或其它方式将测量的电流数据传输到计算机，并可以通过机器学习进行训练，以判断某段时间的能源使用情况和提供能耗优化方案。此外，该传感器模组的软件开发工具包与主流的汽车信息娱乐系统兼容。
目前，Roy领导的这支团队正在为这项电流传感技术申请专利，并计划寻找产业界合作伙伴将其商业化。
作者： 麦姆斯咨询王懿
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