Fusão de sensores (ART4653)

Um termo que está ganhando penetração nos meios técnicos, graças ao desenvolvimento das tecnologias sem fio aplicadas principalmente a IoT é Sensor Fusion ou Fusão de Sensores. Destinado a descrever as novas tecnologias que permitem o uso de muitos sensores simultaneamente, ele é algo mais do que simplesmente ligar a uma aplicação uma grande quantidade de sensores. Exploramos este assunto neste artigo.

As novas tecnologias de comunicações, como a 5G e a já anunciada 6G, vão colocar a nossa disposição bilhões de dispositivos que trocarão informações pela internet em tempo real. Não é preciso dizer que a maioria dessas informações vão consistir em dados obtidos a partir de sensores.

Um problema que então se agigante é como manusear os dados de todos esses dados de forma apropriada e controlar todos os sensores que estarão ligados a imensa rede de forma harmônica, sem conflitos e perfeitamente sincronizados?

Esse é um problema que já está sendo abordado e que envolve a tecnologia de que tratamos neste artigo que é a fusão de sensores ou sensor fusion, se partimos do termo original em inglês.

 

O princípio

Quando pensamos em milhões ou bilhões de sensores ligados à internet e enviando suas informações para seus destinos, podemos não levar em conta que eles não consistem em dispositivos independentes.

Podemos partir da ideia, que muitos abordam ao analisar o processo, de que o funcionamento dos sensores não é apenas harmônico, ou seja, operar de modo que um não interfira no outro, mas muito mais. Deve ser um funcionamento que leve a um processo da fusão da informação que coletam, daí termo usado: fusão.

É o que ocorre com a nossa visão. Ela é estereoscópica, no sentido de que as informações coletadas por um de nossos olhos se fundem com a informação coletada pelo outro de modo a formar uma imagem única do que está sendo focalizado.

Assim, não apenas extraímos informações isoladas, mas no processo de fusão temos algo mais como a obtenção do senso de profundidade.

 

   Figura 1 – A visão estereoscópica
Figura 1 – A visão estereoscópica

 

Desta forma, quando fundimos as informações obtidas por diversos sensores elas não se somam simplesmente, mas elas agregam algo mais, um conjunto de informações que pode ser analisado para se obter um resultado que é mais do que a simples soma.

Através de algoritmos, e aí entra a inteligência artificial, podemos obter dessas informações muito mais do que simplesmente a soma de dados que as enviam, o que eleva sua gama de aplicações.

Um sensor de temperatura que envie informações sobre um local A, pode fazer parte de uma rede em que outros sensores, enviam informações de temperatura de outros locais, de modo que a fusão dessas informações e sua análise possa ser usada para prever alterações de tempo, catástrofes e muito mais.

Hoje já contamos com diversas topologias para a fusão de sensores que levam em conta o modo como os dados obtidos por sensores pode ser analisado e utilizado.

 

As configurações ou topologias

Quando falamos em reunir as informações obtidas de uma quantidade de sensores espalhados que podem ser desde poucas unidades a milhares ou mesmo milhões delas, precisamos pensar cuidadosamente no modo como fazer isso. Podemos dizer que os sensores podem tanto entrar em conflito como ser redundantes ou desnecessários o que exige o emprego de estratégias especiais para trabalhar com eles.

Precisamos saber quando precisamos ter informações que um único sensor pode fornecer ou ainda até que ponto eles precisam ser colaborativos, trabalhando em sincronismo.

Costuma-se classificar o modo como os sensores podem ser fundidos em categorias ou níveis. Eles são:

  • Alinhamento de dados – Esta é a forma mais simples de se fundir sensores num sistema. Eles são independentes e simplesmente enviam seus dados, sem saber se os outros que formam o sistema estão ou não enviando seus dados também e não precisam estar sincronizados. Nessa modalidade são aplicados algoritmos que simplesmente tiram a média dos dados, levantam curvas ou ainda detectam anomalias. Normalmente operam de forma homogênea, com sensores do mesmo tipo.
  • Processamento local – neste caso, em lugar dos dados serem simplesmente enviados à central que os necessita para um processamento maior, eles passam por um processamento local ou numa estação próxima. Somente depois desse processamento inicial, os dados resultantes são passados para um nível de processamento final.
  • Nível de decisão – neste caso o dispositivo de entrada dos sensores num determinado local já possui recursos para um pré-processamento que permita que decisões sejam tomadas. A vantagem deste tipo de fusão é que os dados enviados ao processamento central já são filtrados e por isso ocupam uma largura de banda menor. Outra vantagem está na possibilidade de se utilizar sensores de diversos tipos.

 

Aplicações

A grande possibilidade de aplicações da fusão de sensores está na possibilidade de se usar um conjunto único de sensores de todos os tipos espalhados pelo mundo num sistema em que os dados são compartilhados.

Assim, partindo de uma escala menor em que os sensores façam parte de conjuntos comuns homogêneos, o que seria a configuração mais simples, podemos chegar ao máximo que é proposto de uma rede única compartilhada.

Se seu sistema precisar obter informações sobre a temperatura de qualquer lugar do mundo, você não precisa ter um sensor em cada lugar do mundo, mas pode compartilhar. O mesmo vale para umidades, imagens, chuva, e tudo mais que possa ser detectado e medido por um sensor.

Num veículo autônomo, por exemplo, o processador pode trabalhar com a informações simultânea de diversos sensores, por exemplo, radar e assim formar uma imagem precisa do seu entorno, o que é necessário á sua dirigibilidade. Não é simplesmente a imagem de cada um, mas a fusão das imagens.

Podemos dizer que é o que ocorre com a visão multifacetada de um inseto em que sensor (célula) fornece um pixel da imagem do entorno e o cérebro funde essas informações de modo a formar uma imagem única.

 

Figura 2 – Olhos facetados do inseto
Figura 2 – Olhos facetados do inseto

 

O importante é perceber que na fusão de sensores não temos simplesmente a soma dos dados obtidos, mas algo mais.

Um exemplo está na nossa visão em que temos dois olhos, cada um focalizando de um modo uma imagem conforme uma direção. Individualmente, eles fornecem apenas a informações sobre o padrão da imagem.

Mas quando o cérebro funde as informações dos dois e faz o seu processamento, passamos a ter um dado adicional: o senso de profundidade ou a visão estereoscópica. ( Visão binocular e interferometria (MEC075) )

Podemos então perceber que, usando milhões de sensores interligados e compartilhados, com o poder de processamento dado por algoritmos de inteligência artificial, os resultados podem ser fantásticos.

Componentes que podem ser usados no processamento dos dados da fusão de sensores já estão disponíveis. É só começar a usá-los em seus projetos.

 

 

 

 

 

 


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