Високоефективні інерціальні сенсори для інтернету мобільних речей

У статті розглянуті вимоги до сенсорів для си­стем Інтернету мобільних речей.

Б. Сканнелл

Розумні сенсори, об’єднані з засобами збору та обробки даних стають все більш автономними та мобільними. Точне захоплення руху та відстеження розташування сенсорного вузла стають ключовими для їх використання у наземних та повітряних транс­портних засобах для ефективного управління на ос­нові геолокаційних сенсорів з елементами штучного інтелекту. Нове покоління високопродуктивних про­мислових сенсорів руху здатне підтримувати високу точність геолокації та наведення, а також забезпе­чує необхідні масогабаритні показники.

Драйвери для інтелектуального зондування (Intelligent Sensing) в промислових системах мають спільні властивості, а саме високу точність, надійність, безпеку, вони підтримують інтелектуаль­ну обробку даних, як показано у табл. 1.

Таблиця 1. Системні драйвери для інтелектуального зондування

Сенсори різних типів стають центральними вуз­лами проєктування у сучасних системах Інтернету мобільних або рухомих речей IoMT. Складність та­ких систем призводить до вимоги щодо якості та надійності сенсорів у різноманітних умовах експлуата­ції. У той час як у деяких галузях є можливість виби­рати сенсори з міркувань простоти та зручності (на­приклад, використовувати набір сенсорів, які вже є в мобільному телефоні і т.і.), в інших – необхідно ви­значати набір сенсорів з нуля, вибираючи їх за точ­ністю, розумно поєднуючи їх параметри з вимогами до надійного покриття запланованих станів системи у цілому.

Розумні сенсори. Завдяки розумним сенсорам інтелектуальні системи швидко розвиваються, пе­ретворюючи сільське господарство на «розумне» сільське господарство, інфраструктуру на «розум­ну» інфраструктуру, міста – на «розумні» міста, апар­таменти – на «розумні» апартаменти і т.п. Оскільки сенсори розгортаються для збору відповідних даних у цих середовищах, виникають нові складності в управлінні базами даних і зв’язку, що вимагає більш складного об’єднання не лише між сенсорами, але й між платформами (наприклад, з хмарними аналітичними інфраструктурами, об’єднання у часі, або за умовами та схемами руху), як показано на рис.1.

У яких системах Інтернету речей визначення руху має важливе значення. У більшості випадків системи IoT – це динамічні або мобільні системи, які знаходяться в русі. Навіть якщо це стаціонарна про­мислова камера безпеки, точне її наведення важли­ве, також важлива фіксація у часі небажаних рухів (зловживань). Дрон, який знімає зображення сіль­ськогосподарських культур, може забезпечити кра­щі та швидші результати збору даних, якщо зможе підтримувати точні кути наведення оптичної систе­ми в складних умовах польоту, також він може виконати порівняння даних і їх зміну у часі, якщо отримані дані точно нанесено на геокарту.

Розумні транспортні засоби, будь то наземні, по­вітряні чи морські, дедалі більше покладаються на навігаційні GPS-системи. Однак GPS-системи також піддаються дедалі більшому впливу техногенного чи природного походження (будівлі, дерева, тунелі, за­вади тощо). За умови правильного вибору додаткові чи альтернативні сенсори можуть надійно корегува­ти дані у проміжках між відключеннями чи збоями у роботі системи GPS-спостереження. У табл. 2 наве­дені приклади таких можливостей у системах Інтер- нету мобільних речей або IoMT.

Таблиця 2. Актуальність руху розумного промислового обладнання

* Високоцінний актив — це інформаційна система, яка є настільки критичною для організації, що пошкодження цієї системи або втрата доступу до неї матиме серйозний вплив на здатність організації виконувати свою місію.

** Доповнена реальність — термін, що позначає всі проєкти, спрямовані на доповнення реальності будь-якими віртуальними елементами. Доповнена реальність є складовою частиною змішаної реальності, в яку також входить “доповнена віртуальність” (коли реальні об’єкти інтегруються у віртуальне середовище).

Рис. 1 . Нові вимоги до інтелектуальних промислових багаторівневих  платформ

Значимість отриманих у реальному часі даних про стан системи підвищується, якщо надається можливість для фіксації руху обладнання, і її можна належним чином об’єднати з наявною контекстною інформацією, як це показано у табл. 3.

Таблиця 3. Сенсори положення як мультиплікатор цінності системи IoMT

Надійність та безпечність вузлів IoMT. Досто­вірність і значення вихідних даних вузла IoMT най­більшою мірою залежать від якості основних сенсо­рів і їхньої здатності працювати під управлінням про­грам у реальному часі. Додаткова обробка даних з сенсорів необхідна для безперервних коригувань цих даних та моніторингу динаміки стану за даними усіх сенсорів системи IoMT. Обробка на рівні про­грами оптимізована відповідно до особливостей се­редовища, включаючи задані граничні умови. Не­зважаючи на те, що більшість таких систем автоном­ні, у деяких випадках, наприклад, у безпілотних транспортних засобах, сенсорні вузли можуть бути об’єднані спільною програмою. У цих випадках мо­жуть бути розгорнуті захищені канали зв’язку для надійної передачі захищених унікальних ідентифіка­торів, як показано на рис. 2.

Рис. 2. Об’єднання  сенсорних вузлів у системі IoMT

Сенсори як основа автономної роботи систе­ми IoMT. Автономний вузол IoMT реагує на численні вхідні сигнали для отримання необхідної інформації, щоб діяти незалежно та оптимізувати свої результа­ти обробки до випадкових і навіть непередбачених заздалегідь подій, покращуючи з часом функції управління. Як зазначено в табл. 4, перехід від базо­вого вимірювання до управління та автономності ви­магає функціонування в умовах підвищеної складно­сті з урахуванням об’єднання різних сенсорів і вико­ристання вбудованого інтелекту. Оскільки ці вузли досягають високих рівнів взаємозв’язку та воло­діють можливістю адаптивного навчання, вони мають тенденцію до конвергенції людини та маши­ни.

Таблиця 4. Типи сенсорів від одиничних чутливих елементів до інтелектуальних у системах IoMT

Локалізація без інфраструктури. GPS є прак­тично у всіх сучасних інформаційних системах. Ме­тоди бездротового визначення дальності досягли високої точності. Показання магнітного поля прак­тично є завжди. Інерція – унікальна властивість ру­хомих об’єктів. Зазвичай, інерціальні MEMS-сенсо- ри мають свої недоліки (наприклад , часовий дрейф), але ними можна управляти. Нове покоління промислових інерціальних вимірювальних пристроїв (IMU) забезпечує високу стабільність і виконане у невеликих, економічно ефективних корпусах. Інерці- альні MEMS-сенсори призначені для безпосеред­нього визначення, вимірювання та інтерпретації руху, як правило, у формі лінійного прискорення (g) або кутового обертання (°/с або швидкості), як вид­но з рис. 3. Оскільки всі такі пристрої мають численні ступені свободи (по суті, рух може відбуватися по будь-якій осі), вимірювання прискорення g і швидко­сті повинні бути зафіксовані для кожної з осей: x, y та z; або, в деяких випадках ці вісі мають назву вісі кре­ну, чи тангажу або повороту. Разом їх іноді нази­вають інерціальними одиницями вимірювання ше­сти ступенів свободи.

Рис. 3. Мікроелектронна структура інерціального  MEMS-сенсора

У той час як економіка спонукає розробників MEMS використовувати найменшу площу для ство­рення кількох типів датчиків (g, швидкість) на кожній осі (x, y, z), більш збалансований погляд на проєкту- вання інерціальних MEMS-сенсорів більш необхід­ний для сучасних промислових потреб. Існують структури MEMS, які намагаються виміряти параметри руху на всіх шести осях за допомогою однієї інерціальної маси.

Перш ніж досліджувати обґрунтованість такого підходу до високопродуктивного зондування, важ­ливо розуміти, що, хоча існують рухи, для захоплен­ня яких потрібен MEMS-сенсор, не менш важливо, щоб той самий сенсор був захищений від дії помил­кових рухів. Наприклад, гіроскоп на базі MEMS-сен- сорів вимірює кутову швидкість, але він також пови­нен мати можливість ігнорувати прискорення або вплив гравітації на вимірювання кутової швидкості. Простий MEMS-сенсор, за допомогою однієї про­стої структури якого намагаються виміряти всі пара­метри руху, може бути повністю сприйнятливий до небажаних помилкових рухів. Зрештою, це може призвести до помилок у програмі навігації чи наве­дення.

Щоб система IoMT виконувала необхідні функції, вона повинна відповідати вимогам безпеки або кри­тичної точності, яким, як правило, не відповідають прості MEMS-сенсори, що використовуються у су­часних мобільних пристроях.

Проєктування з високим рівнем продуктивності означає розробку для кожного режиму та кожної осі незалежного сенсора з подальшою їх інтеграцією. Важливо мати на увазі, що проєктування для підви­щення продуктивності не обов’язково повинно від­буватися за рахунок досягнення економічної ефек­тивності.

Деякі застосування можуть принести значну ко­ристь від додавання функцій орієнтації або переми­кання режимів, які відносно легко реалізувати за до­помогою простих MEMS-пристроїв. Промисловий або професійний пристрій може бути більш придат­ним для вимірювання, оскільки він має можливість більш точної орієнтації або більш точного розпізна­вання, працюючи, наприклад, у середовищі з висо­кою вібрацією.

Відмінності в продуктивності між сенсорами низького та високого класу, насправді, досить знач­ні, щоб вимагати ретельного розгляду під час вибо­ру компонентів. Кінцеве застосування визначатиме необхідний рівень точності, а якість вибраного сен­сора визначатиме, чи можна це досягти.

У табл. 5 порівнюються два варіанти рішення, що ілюструють важливість вибору сенсора не лише для процесу проєктування, але й для точності обладнан­ня. Сенсор низької точності насправді може бути придатним, якщо на нього покладаються лише в об­межених випадках, якщо він не критичний для без­пеки чи життя, або якщо невисока точність є до­статньою.

Таблиця 5. Підвищення якості за рахунок об’єднання сенсорів

Хоча більшість сенсорів споживчого рівня має низький рівень шуму та належним чином працює у сприятливих умовах, вони не підходять для викори­стання в обладнанні, яке піддається динамічному руху, включаючи вібрацію, яку в низькопродуктивно­му інерціальному вимірювальному пристрої немож­ливо відокремити від простого лінійного прискорен­ня чи нахилу. Щоб досягти точності вище одного градуса під час роботи в промисловому середови­щі, вибір зосереджується на сенсорах, які розроб­лені спеціально для усунення похибок від впливу віб­рації або температури. Тоді такий високоточний сенсор здатний підтримувати більший діапазон очі­куваних станів експлуатації протягом більш тривало­го часу.

Розробники прецизійного приладобудування зазвичай найбільше зацікавлені в роботі з інерціальни- ми вимірювальними вузлами, які видають відкаліб- ровані параметри прискорення g і швидкості, а не кут або пройдену відстань, оскільки ця інформація на системному рівні в значній мірі залежить від роз­робленої програми.

Проблема полягає в тому, щоб визначити, на­приклад, точність наведення за таблицею специфі­кацій інерціального сенсора. У табл. 6 наведено ха­рактеристики промислового інерціального при­строю середнього рівня в порівнянні з типовим спо­живчим сенсором, який можна знайти в мобільному телефоні. Зауважимо, що зараз також доступні про­мислові пристрої вищого класу, які на порядок кращі за наведені в табл. 6.

Таблиця 6. Порівняльні параметри промислових та покращених споживчих M MEMS-пристроїв-

Більшість недорогих споживчих пристроїв не мі­стять специфікацій для таких параметрів, як ефект лінійного прискорення, виправлення вібрації, кутове випадкове блукання та інші важливі параметри, які насправді можуть бути найбільшими джерелами по­хибок у промислових застосуваннях.

Наведені у табл. 6 параметри промислових MEMS-пристроїв, які розроблені для використання в умовах відносно швидкого або екстремального пе­реміщення (2000°/с, 40 g), де вихід сенсора з широ­кою смугою пропускання також є критичним для за­безпечення найкращого розрізнення сигналу. Міні­мальний дрейф зсуву під час роботи (стабільність під час роботи) необхідний, щоб зменшити залеж­ність від використання більшого набору додаткових сенсорів для корекції критичних параметрів. Акселе­рометри з низьким рівнем шуму використовуються разом із гіроскопами, щоб розрізнити та скорегува­ти будь-який дрейф, пов’язаний із визначенням прискорення g. Без корекції вирівнювання (згладжування) характеристика типового багатоосьового MEMS-пристрою, навіть інтегрованого у єдину мік­росхему, може бути зміщена до такої міри, що стане основним джерелом похибок.

Чи можуть об’єднані сенсори виправити пара­метри окремого сенсора низької якості? Як правило, ні. Об’єднання сенсорів – це ще фільтрація та спеці­альні алгоритми, які об’єднують або управляють групою сенсорів відносно середовища, динаміки руху та стану програми.

Об’єднані сенсори можуть забезпечити детермі­новані поправки, такі як температурна компенсація, і управління перемиканням сенсорів на основі ін­формації про стан системи. Однак вони не виправ­ляють похибки окремих сенсорів. Найважливішим завданням у розробці об’єднаних сенсорів є глибо­ке знання предметної області застосування системи. Вибір відповідних сенсорів для певного застосу­вання супроводжується детальним аналізом, щоб зрозуміти їхню відповідність на різних етапах роботи системи Інтернету речей.

У прикладі MEMS-пристрою для пішоходів (рис. 4) рішення продиктовано насамперед доступним об­ладнанням (наприклад, вбудованими у смартфон сенсорами). Таким чином, GPS у смартфоні знач­ною мірою покладається на інші доступні сенсори, такі як вбудовані інерціальні або магнітні сенсори, які забезпечують лише невеликий відсоток внеску у визначення інформації про місцеположення пішохо­да. Це досить добре працює на вулиці, але в склад­них міських умовах або в приміщенні GPS практично недоступний, а якість інших доступних сенсорів низька, що залишає досить велику невизначеність інформації про місцеположення. Хоча вдосконалені фільтри та алгоритми зазвичай використовуються для об’єднання сенсорів, але без додаткових сенсо­рів або сенсорів кращої якості програмне забезпе­чення мало що зробить для фактичного усунення не­визначеності у місцеположенні, як це показано на рис. 4.

Рис. 4. Точність  системи  Інтернету мобільних речей визначає якість сенсорів

* Обчислення шляху (Dead Reckoning) – це авто­номний метод визначення місцеположення, який використовували до появи супутникової навігації. Щоб визначити поточну позицію, інтегрували прой­дену відстань та напрямок руху щодо відомого по­чаткового розташування.

Промисловий сценарій визначення місцеполо­ження розроблений на основі вибору компонентів з конкретними вимогами до їх точності. Значно краща якість сучасних інерціальних сенсорів дозволяє їм взяти на себе головну роль у визначенні місцеполо­ження, а інші сенсори використовуються для змен­шення рівня невизначеності.

Алгоритми зосереджені на оптимальному зважу­ванні, передачі та взаємній кореляції між сенсора­ми, а також на інформації про стан навколишнього середовища та динаміку руху в реальному часі, ніж на оцінці положення за показаннями сенсорів. Точність локалізації положення можна підвищити за до­помогою сенсорів покращеної якості, і хоча фільтра­ція сигналів сенсорів і алгоритми є критично важли­вою частиною системи, вони самі по собі не усу­вають похибки сенсорів невисокої якості. Нові класи промислових сенсорів забезпечують точність, май­же рівну тій, що мають сенсори для наведення ра­кет.

На базі сенсорів, які були призначені для надій­ного та точного використання в автомобільних до­датках, створені нові промислові сенсори з унікаль­ними за співвідношенням продуктивності, вартості та масогабаритних показників параметрами, а саме промислові сенсори типу ADIS1647x і ADIS1646x, які мають шість ступенів свободи і призначені для ро­боти у складних динамічних середовищах.

ВИСНОВКИ

Об’єднання сенсорів в системах Інтернету мо­більних речей – це процес об’єднання даних, отри­маних за допомогою об’єднаних сенсорів. Методи об’єднання сенсорів зазвичай включають викори­стання сенсорів для визначення параметрів навко­лишнього середовища, таких як температура, від­носна вологість, освітлення, CO2 і т.п., з іншими ти­пами сенсорів, у тому числі тих, що визначають ди­намічні параметри мобільної системи. Порівняно з сенсорними системами, які використовують лише один спосіб вимірювання (один тип сенсору) для за­даного параметру, методи об’єднання сенсорів мають перевагу у використанні кількох способів ви­мірювання одного і того ж параметру. За допомогою відповідних алгоритмів обробки даних об’єднані сенсори можуть зменшити кількість помилкових спрацьовувань та інших похибок шляхом перевірки узгодженості вихідних даних від різних сенсорів.