德州仪器从50多个生物识别可穿戴产品开发周期得到的十大经验教训
发布日期 2018年12月31日  来源 美通社
北京2018年12月30日电 /美通社/ -- 近日,德州仪器Ryan Kraudel围绕从生物识别可穿戴产品开发周期得到的经验教训发表了自己的想法,全文如下:

“用于生物计量可穿戴设备的光学心率传感器”三篇系列文章的第二篇。第一部分重点介绍了这些传感器系统的工作原理,以及如何使用它们进行测量。

设想一下,您正在参加一个计划会议。团队刚刚提出了一些非常棒的想法,他们为新的可穿戴设备设计了一种光学心率传感器,您可以将其添加到您的产品线中。他们都向您求助:我们应该与谁合作开发传感器系统? 突然间您意识到你并不完全确定从哪里着手。

我们参与了50多个生物识别可穿戴设备项目。 我们的技术应用到目前市场上20多种不同的生物识别可穿戴设备中。我们犯了一些错误,从这些经历中吸取了很多教训,并在此过程中取得了一些成功。以下是我们在整个过程中总结的十大经验教训,在为您的新一代可穿戴设备选择生物识别传感器系统时,您可以作为参考。

1.在您开始之前要证明它是有效的。这可能看起来非常明显,但任何将生物识别可穿戴设备推向市场的人都会告诉您,产品开发周期中最难的部分是让生物识别传感器系统能够很好地满足您的要求。您的起点应该是一个有效的参考设计,类似于图1中的设计。而且不要只在工作台上做测试。把它放在至少20个人身上,看看它与一个合法的基准设备相比是否适用于您的预期用例。另一种选择是测试市场上使用特定供应商技术的其他公司产品。他们的客户对性能感到满意吗?它在测试中的表现如何?

测试生物识别可穿戴设备的工作参考设计
测试生物识别可穿戴设备的工作参考设计

2.与了解您的市场并可以满足您要求的技术供应商合作。生物识别可穿戴设备的应用非常广泛。确保您的技术供应商具备在您想要开发的设备上的交付能力和经验。合适的外形、合理的指标、正确的精确度和良好的用户体验都对产品的成功起着巨大的作用。

3.与具备生物识别可穿戴设备和光机技术专业知识的技术供应商合作。硬件元件和光学机械设计是精密生物识别可穿戴设备的关键要素。您选择的供应商应具备广泛的硬件和光机专业知识,并且应是评估用于信号处理的模拟前端(AFE)性能方面的专家,如TI AFE4410。他们应该了解光与身体之间的耦合情况,优化血流信号指示,并尽量减少环境噪音。一个强大的团队将确保选定的设备主体位置和外形使用正确的波长。

4.先进的信号提取方法至关重要。由于单个主体的复杂性,所有技术开发人员都必须对信号提取算法有深入的了解,特别是有源信号表征(如图2所示),它可以识别表征可能破坏信号的运动和环境噪声。隔离这些因素和其他因素,使生物识别传感器系统能够报告准确的数据。

涉及有源信号表征的信号处理至关重要
涉及有源信号表征的信号处理至关重要

5.需要高级生物识别测量技术。基本心率测量正迅速成为可穿戴设备的最低要求。更高级的指标将定义未来,因此请仔细查看可从系统获得的指标。它是否支持连续心率或只是定期进行现场测量?它能否提供更高级的指标,如心跳频率间隔(心率变异性[HRV])、呼吸频率或血压? 也许更重要的是,供应商能否向您证明他们能够提供这些指标? 事实往往胜于雄辩。

6.与能够正确测试产品的技术供应商合作。当您与供应商合作开发产品的核心组件时,不仅要了解他们如何测试自己的产品,还要了解他们如何在您的设备中测试他们的产品。如果他们提供原型测试服务,那么您的方向就是正确的。但是,请务必询问他们是否可以测试您的希望的用例。他们如何以及在何处进行测试?他们在每轮原型设计中测试了多少人?

7.寻找将生物识别可穿戴设备推向市场的成熟经验。重要的是要了解市场上还有哪些产品(包括您的产品)正在使用您所关注的技术。分析消费者对这些设备的评论可以让您深入了解该组件在您设备中的工作方式。这些产品有多精确? 产品评价是否正面 -- 至少与心率监测和生物识别组件有关?

8.选择具有多学科专业知识的团队。您应该了解供应商团队的技能和专业知识。他们专攻硬件吗? 光学?固件?算法?他们的核心竞争力是什么?

9.制造合作伙伴的经验是非常宝贵的。与典型的可穿戴设备相比,设计生物识别可穿戴设备是一个截然不同的项目,主要是因为它其涉及光机械技术。即使您之前设计并制作了活动跟踪可穿戴设备,也不要低估添加光学生物识别技术的复杂性。您应该选择具有大规模生产生物识别可穿戴设备经验的制造商。他们将面临并解决许多其他制造商所没有遇到的未知挑战。

10.评估知识产权IP领域。尽管这是一个相对较新的领域,但生物识别可穿戴设备领域存在大量的专利,而也曾有知名公司也在这一领域发起诉讼。生物识别可穿戴设备的IP领域包括视光机械设计、数据处理、数据评估和可穿戴数据可视化等领域。 

希望这能帮助您选择合适的生物识别传感器系统。本系列的下一部分将介绍不同的设备和生物识别传感器系统用例。

其他资源

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