Come ottimizzare il funzionamento a bassa potenza per le applicazioni con sensori

Il rilevamento a bassa potenza fa riferimento a una serie di tecniche e tecnologie che riducono il consumo energetico dei sensori, mantenendo o migliorando allo stesso tempo le rispettive funzionalità.

Si tratta di caratteristiche essenziali per le applicazioni in cui i sensori vengono utilizzati in ambienti con un accesso limitato all'alimentazione come i dispositivi indossabili, i sistemi di monitoraggio remoto e le applicazioni IoT (Internet of Things). Questo articolo descrive gli aspetti da considerare per ridurre le esigenze di alimentazione dei sensori.

Aspetti da considerare per l'ottimizzazione del consumo energetico per i sensori

Scelta del sensore più adatto per l'applicazione desiderata

La scelta dei sensori in base ai requisiti delle applicazioni desiderate è un aspetto essenziale per la riduzione del consumo energetico. I vari sensori presentano diverse caratteristiche in termini di consumo energetico. Il sensore di una telecamera, ad esempio, consuma più energia rispetto a un sensore di temperatura, con le risoluzioni più elevate che, a loro volta, aumentano il consumo energetico. È consigliabile optare per i sensori dotati di tecnologie avanzate come i sistemi microelettrici (MEMS), che consumano meno energia.

Modalità duty cycle e sleep

L'implementazione dei principi di progettazione a basso consumo è essenziale per ottimizzare il consumo energetico e prolungare la durata della batteria. Una tecnica efficace è il duty cycle, che consente al sensore di entrare periodicamente in modalità sleep a basso consumo, riducendo il consumo energetico in modo significativo. L'integrazione di componenti a basso consumo, algoritmi di elaborazione del segnale efficienti e sistemi di gestione dell'energia resistenti è fondamentale per mantenere prestazioni elevate e ridurre al minimo il consumo energetico.

Le frequenze di campionamento adattive e la scalabilità dinamica della potenza ottimizzano il consumo energetico, adattandosi alle esigenze operative e alle condizioni ambientali in tempo reale. Il sensore funziona solo quando è necessario e al livello di consumo effettivo più basso, al fine di risparmiare energia e prolungare la durata di funzionamento del sistema.

Riduzione della frequenza di campionamento dei sensori

La riduzione della frequenza di campionamento di un sensore riduce in modo significativo il consumo energetico, diminuendo il tempo attivo e la frequenza operativa. Ciò riduce le esigenze in termini di gestione, trasmissione ed elaborazione dei dati, consentendo ai sensori e alle periferiche di entrare in modalità sleep a basso consumo con maggiore frequenza. In questo modo è possibile ridurre i requisiti energetici, riducendo al minimo la dissipazione del calore e migliorando l'efficienza della batteria. Questo approccio prolunga la durata della batteria, migliora il budget energetico e consente di integrare in modo più efficiente altre funzionalità senza compromettere le prestazioni del sistema. La riduzione della frequenza di campionamento è estremamente efficace nelle applicazioni in cui non è richiesto un campionamento continuo ad alta frequenza.

Figura 1: modalità dei sensori a basso consumo per migliorare l'efficienza della progettazione (fonte)

Il metodo più diretto per ridurre il consumo energetico nella fase di progettazione del sensore consiste nell'integrare opzioni come la modalità di spegnimento e di funzionamento a basso consumo. Questo approccio consente ai progettisti di sistemi di controllare direttamente il funzionamento del sensore, generando notevoli risparmi energetici, come mostrato nella figura 1.

Tecniche di elaborazione dei dati efficienti

a) Elaborazione dei dati sul sensore: riduce il consumo energetico riducendo al minimo la trasmissione dei dati e il carico sui processori centrali, rendendo più efficace la gestione energetica ed eliminando il ricorso a infrastrutture ad alto consumo energetico. L'elaborazione dei dati sul sensore si traduce in un notevole risparmio energetico e nel miglioramento dell'efficienza del sistema, in particolare nelle applicazioni a batteria e remote.

b) Integrazione di un MCU con il sensore: l'integrazione di un MCU con i sensori consente di eseguire i calcoli in locale, riducendo il consumo di energia attraverso lo spostamento delle attività dal processore principale. Questo approccio consente di eseguire calcoli complessi direttamente sull'MCU, che offre consumi energetici notevolmente inferiori rispetto a quelli del processore principale del sistema. In un fitness tracker, ad esempio, il monitoraggio continuo può mettere a dura prova la batteria di uno smartphone mentre, con l'utilizzo di un MCU dedicato per l'elaborazione in locale, è possibile ottenere un funzionamento efficiente senza ridurre eccessivamente la carica il dispositivo principale. Questa strategia preserva la durata della batteria, mantenendo il processore primario e gli altri componenti in stati a basso consumo quando non elaborano attivamente i dati del sensore. L'integrazione delle funzioni dei sensori con un MCU ottimizza il consumo energetico, rendendo le applicazioni più sostenibili e prolungando la durata della batteria dei dispositivi.

Riduzione del consumo energetico dei sensori grazie a una comunicazione efficiente dal punto di vista energetico

La riduzione del consumo energetico dei sensori tramite una comunicazione efficiente dal punto di vista energetico è un aspetto essenziale per prolungare la durata operativa dei dispositivi. È possibile ottenere un risparmio energetico significativo ottimizzando i metodi di trasmissione dei dati e utilizzando protocolli di comunicazione a basso consumo.

• Trasmissione dei dati ridotta al minimo: le tecniche come la compressione e l'aggregazione dei dati riducono il volume dei dati, diminuendo l'energia necessaria per le comunicazioni.
• Frequenza di trasmissione inferiore: le trasmissioni programmate e guidate da eventi limitano la frequenza dei dati inviati, mantenendo più a lungo i sensori negli stati a basso consumo e risparmiando energia.
• Protocolli di comunicazione efficienti: i protocolli a bassa potenza come Zigbee e BLE e i protocolli adattivi che regolano i parametri di trasmissione riducono il consumo energetico.
• Utilizzo ottimizzato della radio: i tempi di trasmissione più brevi e la modalità radio a bassa potenza riducono i periodi attivi e il consumo energetico.
• Hardware a basso consumo energetico: i ricetrasmettitori a bassa potenza e i medito di raccolta dell'energia riducono ulteriormente le esigenze energetiche.
• Maggiore efficienza della rete: le topologie di rete efficienti e il routing intelligente riducono la potenza e la frequenza di trasmissione.
• Costi generali ridotti: i protocolli semplificati e le dimensioni ottimizzate del carico utile riducono al minimo le trasmissioni di dati superflue, consentendo di risparmiare energia.
• Riduzione della potenza del segnale: la potenza del segnale adattiva e la comunicazione basata sulla prossimità garantiscono un utilizzo efficiente dell'energia per il trasferimento dei dati.

Riduzione al minimo delle correnti di dispersione

La riduzione al minimo delle perdite di corrente nel design di un sensore è un aspetto essenziale per migliorare l'efficienza energetica e prolungare la durata della batteria. Questo risultato può essere raggiunto nei seguenti modi.

• Utilizzando componenti a bassa dispersione come le tecnologie CMOS specializzate e i resistori di precisione.
• Ottimizzando il design dei circuiti in modo tale da ridurre la capacità dei nodi e isolare i nodi ad alta impedenza.
• Selezionando transistor a bassa dispersione e ricorrendo a tecniche avanzate come la polarizzazione del corpo nei circuiti integrati.
• Implementando una progettazione PCB adeguata e utilizzando materiali di alta qualità con tecniche di messa a terra e schermatura appropriate.
• Utilizzando alimentatori a bassa dispersione e ottimizzando le interfacce dei sensori.
• Applicando metodi avanzati di riduzione delle perdite, come la polarizzazione inversa e il controllo adattivo.
• I test e le convalide regolari garantiscono che queste strategie vengano implementate in modo efficace in condizioni ambientali diverse.

Utilizzo degli interruttori Power Gating

I transistor Power Gating (solitamente PMOS o NMOS) possono essere utilizzati come interruttori per scollegare l'alimentazione verso determinati blocchi quando sono inattivi. È possibile progettare i segnali di controllo per attivare o disattivare questi interruttori in base allo stato operativo del sensore.

Ottimizzazione del software

È possibile ottimizzare i codici, ricorrere alla gestione predittiva dell'alimentazione e abilitare il funzionamento in base al contesto per personalizzare l'attività del sensore e ridurre al minimo il consumo energetico. Ciò consente di migliorare la durata della batteria e l'efficienza energetica.

Design modulare

Un design modulare può contribuire a ridurre i consumi energetici dei sensori abilitando l'attivazione selettiva, l'integrazione efficiente, l'adattamento dinamico e la gestione mirata dell'alimentazione. Questo approccio semplifica gli aggiornamenti e la manutenzione dei componenti, riduce al minimo la complessità, migliora l'isolamento e consente un controllo preciso degli alimentatori. Il risultato è un sistema di sensori a basso consumo energetico, scalabile e flessibile, ottimizzato per il funzionamento a bassa potenza.

Gestione termica

Un'efficiente gestione termica nella progettazione dei sensori è un aspetto essenziale per ridurre al minimo il consumo energetico e ottimizzare le prestazioni. Ecco alcuni dei principali vantaggi.

• Riduzione degli sprechi di energia, mantenendo temperature di esercizio ottimali grazie alla prevenzione del surriscaldamento.
• Funzionamento efficiente dei sensori senza un consumo eccessivo di energia.
• Miglioramento dell'affidabilità grazie alla stabilizzazione delle prestazioni e alla prevenzione della deriva termica, che potrebbe influire sulla precisione e richiedere la ricalibrazione.
• Aumento della durata del sensore, mantenendo intervalli di temperatura ottimali e riducendo il consumo energetico associato alle sostituzioni frequenti.
• Riduzione del ricorso a sistemi di raffreddamento attivi come le ventole, con un conseguente calo del consumo energetico complessivo nel sistema di sensori.
• Ottimizzazione della sensibilità e della precisione stabilizzando le condizioni termiche, riducendo al minimo le compensazioni e le ricalibrazioni a uso intensivo di energia.

Un involucro dal design efficiente e l'integrazione del dissipatore di calore contribuiscono ulteriormente all'efficienza energetica, grazie alla stabilizzazione delle temperature interne e alla dissipazione del calore in eccesso, riducendo in tal modo lo stress termico e il consumo energetico complessivo dei sensori.

Sensor Hub, esempio di caso d'uso basato sui processori per applicazioni i.MX 8ULP

Sottosistema a bassissima consumo: migliora la durata della batteria grazie all'elaborazione efficiente dell'energia.

Sensor Hub: gestisce le transizioni tra le modalità deep-sleep e wake-up con un consumo energetico minimo.

Kit di valutazione per la misurazione della potenza: include strumenti per l'analisi della potenza, sia a livello di interfaccia grafica che di interfaccia della riga di comando.

Figura 2: sistema composto da i. MX 8ULP, display e Sensor Hub (fonte)

i.MX 8ULP è dotato di architettura Energy Flex, che include i domini Application, Flex e Real-Time. Il sistema specializzato di gestione energetica supporta varie modalità di alimentazione per ottimizzare il consumo energetico, come illustrato nella figura 3.

Figura 3: applicazioni, flessibilità e domini in tempo reale nell'architettura i.MX8ULP (fonte)

Nel caso d'uso di Sensor Hub, il sistema conserva lo stato di alimentazione spegnendo i domini Application e Flex, mantenendo attivo solo il dominio Real-Time. All'avvio, il core di Application basato su Linux (A-core) entra in stato di sospensione, mentre il core del microcontrollore M33 (M-core) in modalità Deep Sleep, spegnendo lo schermo.

Quando la scheda è inclinata per simulare un sollevamento con il polso, il sensore del giroscopio (LSM6DSO) rileva il movimento e invia un segnale di interruzione a M33. Ciò attiva M33, vengono letti i dati del sensore e visualizzate le informazioni sullo schermo. Dopo aver mostrato i dati per 3 secondi, il sistema torna alla modalità Deep Sleep, mantenendo l'alimentazione fino alla successiva attività di rilevamento.

Per configurare ed eseguire la demo di Sensor Hub utilizzando la scheda EVK i.MX8ULP, è necessario disporre della scheda EVK, di un modulo LCD WaveShare da 1,28 pollici e dei sensori integrati LSM6DSO e MPL3115. Il software richiesto include un'immagine di M33 creata dal repository GitHub fornito: caso d'uso di i.MX8ULP CM33. Per le modifiche hardware, i pin con saldatura vengono posizionati sui connettori J23 e J26 sul retro della scheda, lasciando i pin più lunghi sulla parte anteriore e J21 sulla parte posteriore. È necessario rimuovere i resistori R161 e R167 e posizionare un resistore da 0 ohm (o cortocircuito) su R160 e R166. Il pannello richiede anche specifiche mappature dei pin per OLED, per il collegamento di VCC, GND, DIN, CLK, CS, DC, RST e BL a i.MX8ULP corrispondente. Le posizioni dei pin della scheda sono descritte nei dettagli nella tabella 1. Per eseguire la demo, occorre accendere la scheda, avviare Linux e impostare la modalità di sospensione con il comando echo mem > /sys/power/state sulla console A35. Avviare l'applicazione Sensor Hub premendo un tasto qualsiasi sulla console M33, impostando il sistema in modalità Deep Sleep. Il sistema si attiva quando rileva un'inclinazione o un sollevamento della scheda, quindi legge i dati del sensore e li mostra sullo schermo. Dopo aver visualizzato i dati per 3 secondi, si ritorna alla modalità Deep Sleep.

La demo di Sensor Hub con la scheda EVK i.MX8ULP mette in evidenza le elevate prestazioni e il consumo energetico ultra-ridotto, raggiungendo circa 1,1 mW in standby con funzionalità di riattivazione rapida. La demo mostra in modo efficace l'integrazione delle periferiche, utilizzando sensori integrati e un display OLED per mostrare i dati dei sensori quando vengono rilevati dei movimenti. La demo evidenzia inoltre la capacità della scheda di funzionare in modo efficiente in modalità di Deep Sleep e di attivarsi rapidamente per visualizzare i dati in tempo reale.

Tabella 1: mappatura dei pin

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Conclusione

Per ridurre il consumo energetico nella progettazione dei sensori è necessario adottare un approccio completo, in grado di integrare svariate tecniche e considerazioni. È possibile ottenere un notevole risparmio energetico selezionando sensori appropriati e personalizzati in base alle esigenze specifiche delle applicazioni, implementando strategie di gestione energetica efficienti come il duty cycle e le frequenze di campionamento adattative e sfruttando l'elaborazione sui sensori e gli MCU integrati. Le tecniche di elaborazione dei dati efficienti, i protocolli di comunicazione a basso consumo energetico e la prevenzione delle correnti di fuga riducono ulteriormente le esigenze di alimentazione. Il design modulare migliora la flessibilità e la scalabilità, ottimizzando allo stesso tempo il consumo energetico attraverso l'attivazione selettiva e la gestione mirata dell'alimentazione. Un'efficace gestione termica svolge un ruolo cruciale, prevenendo il surriscaldamento, stabilizzando le prestazioni, prolungando la durata dei sensori e riducendo al minimo gli sprechi di energia. Insieme, queste strategie garantiscono una maggiore efficienza energetica, una maggiore durata della batteria e prestazioni affidabili in diverse applicazioni di sensori, dai dispositivi indossabili ai sistemi IoT, e non solo.