Sensori più intelligenti per risparmiare spazio ed energia

I consumatori si abituano rapidamente alle funzionalità più avanzate disponibili oggi negli smartphone e nei tablet. Nella vita moderna ricorriamo sempre più al rilevamento istantaneo di contesto e posizione e aumenta la domanda di dispositivi intelligenti da utilizzare nei campi più diversi, come ad esempio i processi industriali e la sanità. La progettazione ingegnosa di hardware e software è essenziale per garantire la velocità e la precisione richieste, rispettando al contempo i vincoli rigorosi relativi alle dimensioni e al consumo energetico del sistema.

Collegamento di sensori

Le caratteristiche sofisticate come il rilevamento del movimento e la sensibilità alla posizione sono la chiave di nuove funzionalità e applicazioni nel campo delle apparecchiature consumer e contribuiscono all'apertura di nuove opportunità di mercato come nel caso dei dispositivi indossabili, in fortissima espansione. Il rilevamento avanzato sta inoltre aumentando le aspettative nei riguardi delle apparecchiature per applicazioni per l'automazione industriale, il monitoraggio dei pazienti e l'Internet delle cose (IoT), dal momento che gli utenti richiedono funzionalità intelligenti e comportamenti autonomi sensibili al contesto.

I minuscoli sensori MEMS, come gli accelerometri, i giroscopi e i magnetometri, rappresentano la tecnologia chiave per l'implementazione del rilevamento del movimento e della sensibilità alla posizione nei dispositivi portatili nelle fasce di prezzo consumer.

L'esigenza di precisione e prestazioni migliori espressa dagli utenti finali viene soddisfatta dall'impiego combinato di questi sensori, dal momento che ciascun tipo di sensore è soggetto a specifiche limitazioni. Un accelerometro, ad esempio, è in grado di fornire l'orientamento di base e il rilevamento dell'inclinazione, nonché di tenere traccia di rollio e imbardata se il dispositivo non è in movimento. Con l'aggiunta di un giroscopio, è possibile misurare con precisione movimenti più complessi, come rollio e imbardata durante il movimento del dispositivo oppure la rotazione ad alta velocità. D'altro canto, è possibile utilizzare un magnetometro per correggere gli errori rotazionali dell'accelerometro, monitorando il movimento relativo al nord magnetico, ma ha una larghezza di banda limitata ed è vulnerabile all'interferenza elettromagnetica esterna.

La fusione dei sensori combina le uscite di più sensori in un sistema in grado di monitorare con precisione i movimenti complessi o rapidi per applicazioni quali controlli dei gesti o la cattura dei movimenti del corpo per applicazioni di gioco o ricerca. In base all'applicazione, la fusione dei sensori può essere meglio eseguita nel processore principale, in un hub di sensori esterno o nel sensore stesso. Il consumo energetico, i vincoli di dimensioni, la durata della batteria e le risorse di elaborazione sono i principali fattori che influiscono sulla decisione.

Un microcontroller come hub dei sensori

Gli algoritmi di fusione dei sensori possono essere eseguiti in un microcontroller che agisce da hub dei sensori. Atmel ha collaborato con partner quali Kionix e MEMSIC per sviluppare soluzioni di fusione dei sensori per i propri microcontroller quali SAM D20 con core ARM® Cortex®-M0+ o SAM G53 con core ARM Cortex-M4. Questo semplifica l'integrazione dei sensori come gli accelerometri MEMS KXCJ9 di Kionix o MXC62320 di Memsic. Questi microcontroller supportano le tecnologie SleepWalking e Event System di Atmel, che permettono di risparmiare energia quando utilizzati come hub di sensori. La tecnologia SleepWalking permette di interrompere tutte le funzioni e i clock, mentre le periferiche mantengono la capacità di riattivare i componenti del sistema in modo asincrono. La tecnologia Event System permette alle periferiche di rispondere ad eventi quali la ricezione di un segnale di sensore senza l'intervento del processore, caratteristica che permette di utilizzare al meglio la modalità di sospensione del microcontroller.

Risparmio di energia

La gestione del consumo di energia è un aspetto sempre più importante per lo sviluppo di sistemi di rilevamento del movimento. Le app basate sul movimento oggi diffusissime, in particolare nei dispositivi indossabili come smartwatch e smartglass, richiedono il rilevamento ininterrotto, con tutto il carico aggiuntivo che ciò comporta sulla batteria. I più recenti sviluppi nel campo dei sistemi operativi mobili illustrano bene questo aspetto. Google ha modificato in modo significativo le funzioni di gestione dei sensori in Android versione 4.4 per consentire un maggior impiego della sensibilità al contesto e alla posizione in tempo reale senza un consumo eccessivo della batteria. Le funzioni di un pedometro, come il rilevamento e il conteggio dei passi, devono essere eseguite in background e le API sono state modificate al fine di migliorare la gestione dei sensori e prevenire falsi positivi causati dall'attivazione del processore dell'applicazione principale.

Android versione 4.4 mostra in che modo la responsibilità della gestione dei sensori possa essere spostata all'hub dei sensori o addirittura allo stesso sensore. I calcoli relativi alla fusione dei sensori sulle uscite dell'accelerometro e del giroscopio devono essere effettuati tra gli interrupt mentre il processore dell'applicazione principale si trova in modalità di sospensione. Inoltre, una modalità batch permette all'hub dei sensori di conservare i risultati della fusione e inviarli solo quando il processore dell'applicazione è stato riattivato da un evento dei sensori significativo.

STMicroelectronics ha esteso ulteriormente questo concetto nel proprio microcontroller STM32F411 basato sul core ARM Cortex-M0. Il microcontroller implementa la propria tecnologia BAM (Batch-Acquisition Mode), che risparmia energia quando viene utilizzato come hub dei sensori memorizzando i dati dei sensori direttamente nella SRAM su chip mentre il core della CPU è in sospensione. Il core si riattiva brevemente per elaborare questi dati memorizzati prima di tornare nella modalità di risparmio energetico. Le funzionalità di risparmio energetico aggiuntive, come la modalità Flash STOP, l'esecuzione a stato di attesa nullo e la regolazione con scala di tensione, rendono questo dispositivo interessante per applicazioni quali controlli industriali, monitor medicali, automazione degli edifici e tecnologie indossabili, oltre a smartphone e tablet.

Risparmio di spazio su scheda

I moduli dei sensori, ad esempio quelli a 6 assi come FXOS8700CQR1 di Freescale che combina un accelerometro a 3 assi e un magnetometro a 3 assi, offrono una comoda soluzione salvaspazio che integra le funzioni di due sensori di movimento. FXOS8700CQR1 offre un'elaborazione del segnale digitale incorporata che supporta le funzioni di evento programmabili embedded quali il rilevamento di caduta libera, il rilevamento di impulso/sfioramento, il rilevamento dell'orientamento e il rilevamento magnetico, per applicazioni quali la navigazione in ambienti chiusi, il controllo dell'interfaccia utente o il monitoraggio di urti e vibrazioni in apparecchiature industriali. La Figura 1 mostra i blocchi principali e le funzioni DSP di questo dispositivo. A completare il portafoglio di sensori MEMS di Freescale, la libreria software "Sensor Fusion Library for Kinetis MCUs" offre funzioni avanzate per il calcolo dell'orientamento dei dispositivi, dell'accelerazione lineare e dell'interferenza magnetica sul microcontroller collegato al modulo sensore.


Figura 1: Il DSP embedded in FXOS8700CQR1 esegue l'elaborazione di base sui dati dei sensori del magnetometro e dell'accelerometro.

InvenSense ha implementato un'unità DMP (Digital Motion Processor) accanto ad un giroscopio a 3 assi e un accelerometro a 3 assi nel proprio dispositivo di rilevamento del movimento MPU-6500™, illustrato nella Figura 2. Il DMP è in grado di eseguire algoritmi di elaborazione del movimento con bassa latenza e offre diverse funzionalità, come il riconoscimento dei gesti mediante interrupt programmabili, un algoritmo di rotazione dello schermo a bassa potenza in grado di calcolare l'orientamento dello schermo senza l'intervento del processore principale e un pedometro capace di mantenere il conteggio dei passi mentre il processore host è in modalità di sospensione.


Figura 2: MPU-6500 integra la prima generazione del DMP di InvenSense, in grado di alleggerire l'hub dei sensori del carico dell'elaborazione della fusione dei segnali.

Direzioni future

Il DMP integrato in MPU-6500 di InvenSense annuncia l'arrivo di una nuova generazione di sensori in grado di effettuare una fusione più estesa senza che sia connesso un hub dei sensori. L'esecuzione dell'elaborazione della fusione dei sensori nel modulo sensore permette di ridurre il consumo energetico del sistema e i tempi di reazione, nonché di semplificare il progetto dell'applicazione. È inoltre possibile ridurre i costi legati alla distinta base e risparmiare spazio su scheda. InvenSense e ST hanno entrambe annunciato moduli inerziali a 6 assi in grado di soddisfare i requisiti di Android 4.4, con l'elaborazione del movimento incorporata per alleggerire il carico del processore dell'applicazione e dell'hub dei sensori.

Conclusione

Con l'aumentare della domanda di funzionalità sensibili al contesto per un'ampia gamma di applicazioni e mercati, si stanno valutando vari approcci di connessione dei sensori e stanno emergendo nuove tecniche in grado di ridurre il consumo energetico e il numero di componenti. I più recenti sistemi operativi mobili illustrano come sia possibile ottenere il rilevamento ininterrotto con un consumo energetico minimo.