Sensor Fusion e sensore smart

Il documento informativo “Sensori smart – abilitanti l’Intelligent Internet of Things' illustra come il mondo IoT sia abilitato da sensori intelligenti dotati di basso consumo energetico, connettività wireless, protezioni di sicurezza e tecniche di fusione. I creatori utilizzano i migliori vantaggi dei sensori intelligenti di nuova generazione per realizzare sistemi IoT intelligenti. Questo blog si concentra sui sensori intelligenti e su come vengono utilizzati per implementare un sistema di sensor fusion intelligente in alcune aree applicative.

La sensor fusion combina i dati di diversi sensori per analisi più complesse, cosa impossibile utilizzando i sensori singolarmente o separatamente. Oltre ad acquisire dati di varia entità, la sensor fusion gestisce e combina questi dati con molteplici strategie per offrire risposte efficaci e coerenti. La sensor fusion può essere intelligente o meno, in base ai sensori utilizzati nel sistema, nel senso che i sensori intelligenti rendono la fusione intelligente.

Lo sviluppo di tecniche di fusione dipende dalla natura del sistema in analisi, per migliorare il processo decisionale in azioni specifiche. Nel caso della sensor fusion, si considerano due situazioni. Nella prima, sono utilizzati segnali diversi per la fusione dei sensori. Nella seconda, i dati vengono fusi. Questi dati non devono necessariamente essere di diversa entità ma devono avere sensori equivalenti in situazioni diverse.

La struttura tradizionale prevede tre livelli, che funzionano in sequenza: acquisizione seguita da fusione dei dati, fusione delle caratteristiche e fusione delle decisioni. Tutti e tre i livelli funzionano con informazioni provenienti da classi diverse (Figura 1). Il primo livello, o quello basso, è costituito da vari sensori che raccolgono segnali da più variabili, come sostanze chimiche, quantità fisiche o immagini. Il secondo livello gestisce ed elabora i segnali ottenuti. Le informazioni principali vengono estratte da questi segnali. Infine, nel terzo livello (alto) vi sono classi di manipolazione che creano una fusione di simboli come caratteri, informazioni riconosciute e strategie. Anche in questo livello sono presenti algoritmi decisionali per il riconoscimento e la trasmissione delle informazioni. La sensor fusion contribuisce a creare nuove applicazioni e, di conseguenza, ad alimentare il fenomeno noto come Big Data.

Il flusso di un sistema sensor fusion
Figura 1: Il flusso di un sistema sensor fusion

Poiché l’applicazione influenza pesantemente la configurazione del sensore di fusione, è discutibile che una tecnica universale sia una soluzione uniformemente superiore. Tuttavia, architetture standard come JDL Fusion, Waterfall Fusion Process, Boyd e il modello LAAS possono essere adottate in base ai requisiti dell’applicazione.

I sensori effettuano misurazioni per fornire dati ambientali. Queste misure solitamente sono rumorose ed è opportuno elaborarle e ricostruire i parametri osservati. La sensor fusion utilizza algoritmi specifici per lo smussamento, la previsione e il filtraggio, simili alla rete neurale convoluzionale, al teorema del limite centrale, al filtro di Kalman, a Dempster-Shafer e alle reti bayesiane per ottenere risultati ottimali. Questi algoritmi trovano impiego nel rilevamento dell’altitudine degli aerei, nell’orientamento dei sistemi e nell’analisi della situazione del traffico nello spazio tridimensionale.

Le auto senza conducente hanno bisogno di informazioni precise sull’ambiente circostante per prendere decisioni di guida adeguate e quindi utilizzano la sensor fusion. Diverse applicazioni industriali e di consumo includono il controllo della trazione, gli smartphone, i robot industriali, il settore automobilistico e i fitness band. I tablet e l’IoT richiedono la capacità della sensor fusion.

I sensori intelligenti hanno un sistema di comunicazione proprio che permette di integrare l’elemento di rilevamento nella rete. I sensori intelligenti sono diversi da un semplice sensore standard, in quanto integrano in un unico sistema il sensore, la comunicazione, il condizionamento del segnale e il processo decisionale. In parole povere, all’interno di un singolo modulo, i sensori acquisiscono tutte le grandezze fisiche. Quindi, questi segnali vengono condizionati elettronicamente da convertitori A/D, filtri, ecc. ed elaborati da microprocessori e microcontrollori. La fase di comunicazione successiva trasmette i dati con diversi mezzi attraverso Xbee, cavo, wireless, Bluetooth, su una rete con molti altri sensori per gli elementi di post-elaborazione e l’analisi dei dati. L'utente può configurare da remoto l’intero sistema o il dispositivo (Figura 2).

Il flusso di un sensore intelligente
Figura 2: Il flusso di un sensore intelligente

Le principali applicazioni dei sensori intelligenti sono il monitoraggio ambientale, l’agricoltura, i trasporti e il traffico, la logistica, l’industria, gli ospedali, l’illuminazione, il settore aerospaziale, il risparmio energetico, l’industria automobilistica e le telecomunicazioni. Al momento, i sistemi IoT offrono un’opportunità maggiore in cui i dispositivi e i servizi diventano “più intelligenti” grazie ai sensori in grado di misurare quasi tutti i parametri immaginabili, tra cui la pressione, l’inerzia come l’accelerazione, l’orientamento, il movimento generale, la posizione e la temperatura. L’acquisizione di uno di questi parametri può aggiungere una considerevole funzionalità al dispositivo, ma l’incorporazione di più parametri genera una funzionalità olistica.

Sussiste una relazione tra applicazioni biomediche e sportive, che applicano l’idea della sensor fusion e dell’utilizzo di sensori intelligenti per quantificare e qualificare le variabili fisiche che coinvolgono il corpo umano. In questi casi, alcune variabili possono aumentare le prestazioni e monitorare le condizioni di salute di una persona per quanto riguarda la frequenza cardiaca, la forza, l’accelerazione, ecc.

Ad esempio, nel ciclismo, ciò viene applicato sia al miglioramento delle prestazioni dei corridori sia alla riabilitazione degli atleti infortunati, prevenendo futuri infortuni. Sono utilizzati dati di vario tipo, come la potenza, il consumo di ossigeno, la misurazione biomeccanica delle variabili, la frequenza cardiaca e la forza effettiva sul pedale. Questi dati vengono analizzati in base alla loro rilevanza nella prestazione atletica. Alcune analisi possono essere eseguite in tempo reale per apportare correzioni durante l’esercizio, offrendo così agli atleti profili di pedalata. L’angolazione del piede dell’atleta sul pedale è fondamentale per trasferire la forza del piede al pedale. I sensori intelligenti inerziali analizzano l’angolazione del piede e presentano la correzione su un’applicazione su un dispositivo mobile, in modo che il ciclista possa riposizionare il piede, come mostrato nella Figura 3.

Correzione dell’angolazione del piede
Figura 3: Correzione dell’angolazione e fasi di applicazione della potenza sul pedale durante la pedalata

Per altre informazioni sui sensori smart e le tendenze fondamentali nello sviluppo dei sensori, leggi il nostro documento informativo a “Sensori smart-abilitanti l’intelligent Internet of Things”.

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