Оптимизация навигационных датчиков МЭМС с применением искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта

Рассмотрена ключевая область оптимизации на основе искусственного интеллекта (ИИ), применяемого к навигационным датчикам микроэлектромеханических систем (МЭМС). Основная цель - улучшение пользовательского опыта. Используя комплексный подход, исследуются методы, основанные на искусственном интеллекте, включающие слияние датчиков, адаптивную фильтрацию, калибровку, компенсацию, прогнозное моделирование и энергоэффективность. Через строгое проведение кейс-исследований и использование эмпирических данных данное исследование подтверждает значительные достижения, включая повышенную точность, снижение энергопотребления, увеличение надежности и усиление удовлетворенности пользователя, в различных приложениях, таких как автономные транспортные средства, внутреннее определение положения, носимые устройства и беспилотные системы. В заключении данное исследование подчеркивает трансформационный потенциал оптимизации на основе ИИ в навигационных датчиках МЭМС, признавая при этом наличие постоянных вызовов, таких как вычислительная сложность, доступность данных и обработка в реальном времени проведения дальнейших исследований, ориентированных на инновационные методологии ИИ, их интеграцию с передовыми технологиями с условием соблюдения принципов дизайна, ориентированных на человека, и установление строгих стандартов оценки. Подобные исследования позволят использовать весь потенциал механизмов оптимизации на основе методов ИИ, внедряя передовые и ориентированные на пользователя навигационные системы и в конечном итоге повышая уровень удобства пользователей в различных областях применения подобных систем.

Artificial intelligencedriven optimization of MEMS navigation sensors for enhanced user experience

This review delves into the key area of artificial intelligence (AI)-driven optimization applied to Microelectromechanical Systems (MEMS) navigation sensors, with the primary objective of enhancing the user experience. Employing a comprehensive research methodology, it extensively explores AI-powered techniques, encompassing sensor fusion, adaptive filtering, calibration, compensation, predictive modeling, and energy efficiency. Through rigorous case studies and empirical evidence, this research provides substantial achievements, including enhanced accuracy, reduced power consumption, heightened reliability, and amplified user satisfaction, across diverse applications such as autonomous vehicles, indoor localization, wearable devices, and unmanned systems. In conclusion, this review highlights the transformative potential of AI-driven optimization in MEMS navigation sensors while acknowledging persistent challenges in computational complexity, data availability, and real-time processing. It advocates for future research focusing on innovative AI methodologies, integration with emerging technologies, adherence to human-centric design principles, and the establishment of rigorous evaluation standards. Such research promises to unlock the full potential of AI-driven optimization, ushering in advanced and user-centric navigation systems, and ultimately improving user experience across diverse areas.