Fusión inteligente de sensores con sensores inteligentes

Fusión de sensores y sensores inteligentes

El informe "Los sensores inteligentes hacen posible el internet de las cosas inteligente" explora la forma en que el mundo del IoT es posible gracias a los sensores inteligentes con bajo consumo energético, conectividad inalámbrica, protección de seguridad y técnicas de fusión. Los diseñadores aprovechan las mejores ventajas de los sensores inteligentes de nueva generación para crear sistemas inteligentes del IoT. Este blog se centra en los sensores inteligentes y en la forma en que se utilizan para poner en marcha un sistema de fusión inteligente de sensores en determinados ámbitos de aplicación.

La fusión de sensores combina los datos de diferentes sensores para realizar análisis más complejos, lo que es imposible utilizando los sensores de forma individual o por separado. Además de la adquisición de diferentes magnitudes de datos, la fusión de sensores reúne y combina los datos mediante múltiples estrategias para ofrecer respuestas eficaces y consistentes. La fusión de los sensores puede ser inteligente o no, según los sensores utilizados en el sistema, lo que significa que los sensores inteligentes hacen que la fusión sea inteligente.

Para mejorar el proceso de toma de decisiones en acciones específicas, el desarrollo de las técnicas de fusión depende de la índole del sistema analizado. En el caso de la fusión de sensores, se prevén dos situaciones. En la primera, se utilizan diferentes señales para la fusión efectuada en los sensores. En la segunda, los datos se fusionan. Estos datos no tienen por qué ser de magnitudes diferentes, pero es necesario disponer de sensores equivalentes en situaciones variadas.

La estructura tradicional está compuesta por tres niveles que funcionan por secuencias: adquisición seguida de fusión de datos, fusión de características y fusión de decisiones. Los tres niveles funcionan con información procedente de diferentes clases (Figura 1). El nivel inferior o primer nivel está conformado por varios sensores que reúnen señales procedentes de diversas variables, como productos químicos, cantidades físicas o imágenes. El segundo nivel gestiona y procesa las señales obtenidas. La principal información se extrae de estas señales. Por último, existen clases de manipulación en el tercer nivel (alto) que crean una fusión de símbolos como caracteres, informaciones reconocidas y estrategias. Este nivel dispone también de algoritmos de decisión para el reconocimiento y la transmisión de información. La fusión de sensores ayuda a gestionar nuevas aplicaciones y contribuye a alimentar el fenómeno conocido como los grandes datos (Big Data).

Figura 1: El flujo de un sistema de fusión de sensores

Teniendo en cuenta que la aplicación influye mucho en la configuración del sensor fusionado, cabe preguntarse si una técnica universal es la mejor solución para todos. Sin embargo, se pueden adoptar arquitecturas estándar como JDL Fusion, Waterfall Fusion Process, Boyd y el modelo LAAS según las necesidades de la aplicación.

Los sensores toman medidas para proporcionar datos medioambientales. Estas medidas suelen ir acompañadas de ruido y es bueno procesarlas y reconstituir los parámetros observados. Para obtener resultados óptimos, la fusión de los sensores utiliza algoritmos específicos para la lectura, la predicción y el filtrado, similares a la red neuronal convolucional, al teorema del límite central, al filtro de Kalman, a Dempster-Shafer y a las redes bayesianas. Estos algoritmos se utilizan en la detección de la altitud de las aeronaves, la orientación de los sistemas y el análisis de la situación del tráfico en el espacio tridimensional.

Los vehículos sin conductor necesitan información precisa sobre su entorno para poder tomar las decisiones de conducción adecuadas y utilizar así la fusión de sensores. Diversas aplicaciones industriales y de consumo incluyen el control de tracción, los smartphones, los robots industriales, la automoción y las bandas de fitnes. Las tabletas y el IoT requieren recurrir a la fusión de sensores.

Los sensores inteligentes tienen su propio sistema de comunicación, lo que les permite integrar el elemento de detección en la red. Los sensores inteligentes son diferentes a un simple sensor estándar, ya que integran el sensor, la comunicación, el acondicionamiento de la señal y la toma de decisiones en un único sistema. En términos simples, al interior de un mismo módulo, los sensores adquieren todas las cantidades físicas. Además, estas señales son acondicionadas electrónicamente por los convertidores analógico a digital, los filtros, etc., y procesadas por los microprocesadores y los microcontroladores. La siguiente etapa de comunicación transmite los datos por diferentes medios (Xbee, cable, inalámbrico, Bluetooth) a una red con otros muchos sensores para el procesamiento posterior y el análisis de los datos. El usuario puede configurar el conjunto del sistema a distancia o en el aparato (Figura 2).

Figura 2: El flujo de un sensor inteligente

Las principales aplicaciones de los sensores inteligentes son la monitorización del medio ambiente, la agricultura, el transporte y el tráfico, la logística, la industria, los hospitales, la iluminación, el sector aeroespacial, la conservación de la energía, la automoción y las telecomunicaciones. En la actualidad, los sistemas del IoT ofrecen una gran oportunidad para que los aparatos y los servicios se vuelvan "más inteligentes" gracias a sensores capaces de medir casi todos los parámetros imaginables, como la presión, la inercia, la aceleración, la orientación, el movimiento general, la ubicación y la temperatura. Capturar uno de estos parámetros puede añadir una funcionalidad considerable al dispositivo, pero la incorporación de varios parámetros genera una funcionalidad holística.

Existe una relación entre las aplicaciones biomédicas y deportivas, aplicando la idea de la fusión de sensores y la utilización de sensores inteligentes para cuantificar y clasificar las variables físicas del cuerpo humano. En estos casos, algunas variables pueden aumentar el rendimiento y monitorizar el estado de salud de una persona (frecuencia cardíaca, fuerza, aceleración, etc.).

Por ejemplo, en el ciclismo, esto se aplica tanto a la mejora del rendimiento de los ciclistas como a la reeducación de los atletas lesionados, evitando así futuras lesiones. Se usan datos de diferentes tipos, como la potencia, el consumo de oxígeno, la medición biomecánica de variables, la frecuencia cardíaca y la fuerza efectiva ejercida sobre el pedal, y se analizan teniendo en cuenta su pertinencia en el rendimiento deportivo. Algunos análisis se pueden llevar a cabo en tiempo real para realizar correcciones durante el ejercicio, ofreciendo así a los atletas perfiles sobre cómo pedalean. El ángulo del pie del atleta sobre el pedal es esencial para transferir la fuerza del pie al pedal. Unos sensores inteligentes analizan el ángulo del pie y presentan la corrección en una aplicación en un aparato móvil para que el ciclista pueda reposicionar su pie, como muestra la Figura 3.

Figura 3: Corrección del ángulo del pie y fases de aplicación de la fuerza sobre el pedal durante el pedaleo

Para obtener información adicional sobre los sensores 'inteligentes y las tendencias clave en el desarrollo de los sensores, lea el informe "Los sensores inteligentes hacen posible el internet de las cosas".