La fusión de sensores brinda múltiples beneficios

La fusión de sensores es un tema candente, que coincide con las tendencias de crecimiento de Internet de las cosas y está especialmente relacionado con los vehículos autónomos y los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). El concepto en sí no es nuevo; una búsqueda en Google Scholar identifica conceptos que se remontan a la década de 1960 y antes. Pero hoy en día, existe un creciente cuerpo de conocimiento sobre qué entradas de sensor debe fusionar un sistema y cómo aplicar la información resultante. Cuánto es suficiente depende de la aplicación y los beneficios de costo / riesgo.

La cantidad de fusión de sensores que sea suficiente depende de la aplicación y los beneficios de costo / riesgo (Imagen:SAR Insight and Consulting)

La fusión de sensores es más importante que nunca, ya que la persistencia de malhechores individuales y agencias de inteligencia estatales plantea amenazas crecientes para los sistemas autónomos en todas partes. Si bien gran parte del mundo político se preocupa por los posibles riesgos de seguridad de la información en las redes 5G, un mayor riesgo surge de los ataques de malware que pueden interrumpir y extorsionar a los propietarios de sistemas autónomos. Los arquitectos de sistemas no deben subestimar estos riesgos y deben evitar los errores de los fabricantes de automóviles y aviación. Ford Motor calculó el valor de una vida humana en 200.000 dólares, menos caro que arreglar el diseño de combustible del sedán Pinto (1971-1980). Sin embargo, los abogados de lesiones personales y los jurados de juicio pensaron lo contrario. La historia actual de la aflicción pertenece a Boeing, que puso a disposición la fusión de sensores críticos y la redundancia para su jet 737 MAX por una tarifa adicional. Como resultado, Boeing y su cadena de suministro sufren la agonía actual, cuyo final puede tardar años en desarrollarse.

Finalmente, los beneficios económicos y para la salud de los sistemas que promueven la fusión de sensores para la actividad humana y las aplicaciones industriales son evidentes ahora.

Tolerancia a fallas y resiliencia

Todos los sensores y modelos tienen un error de tolerancia, y el uso de varios sensores que miden la misma cantidad puede aumentar la confiabilidad y brindar resistencia a fallas que de otra manera podrían resultar desastrosas. La redundancia agrega costos y complejidad, pero como muestran los ejemplos de Boeing y Ford, una decisión miope que lleve a un solo punto de falla puede ser catastrófica.

Resistencia al ataque

Los piratas informáticos con malware encontrarán formas de atacar sistemas basados ​​en sensores, pero los protocolos de seguridad y fusión de datos adecuados, incluida la inteligencia artificial, pueden garantizar un funcionamiento sólido frente a tales ataques. Un medio de ataque inyecta señales falsas a los sensores de entrada; estas señales no se mitigan con la seguridad digital ordinaria porque ocurren en el dominio analógico. Estas superficies de ataque pueden incluir:

• suplantación de señales (LiDAR y cámaras);
• cancelación e interferencia de señales (sensores magnéticos ABS, señales de tráfico vandalizadas); y
• fuga lateral (malware implantado que utiliza sensores para recopilar información confidencial).

Multisensor de actividad humana

Interpretar y monitorear la actividad humana con múltiples fusiones de sensores logrará mejores resultados de salud y menores costos a medida que las poblaciones envejecen. Las aplicaciones de la fusión de sensores ambientales y portátiles para la actividad humana incluyen cuidado de ancianos y vida asistida, detección de caídas y reconocimiento postural, seguridad y vigilancia, estado de atleta y primeros auxilios, y asistencia de localización y navegación para personas discapacitadas.

Fusión de datos en la red

La fusión de datos y el análisis históricamente ocurrieron en una computadora o en un centro de datos (la nube). La miniaturización y la reducción de costos de la tecnología de detección permiten la fusión de sensores (e inteligencia artificial / aprendizaje automático) a nivel de dispositivo de borde. En el futuro, las arquitecturas de redes híbridas realizarán análisis y fusión de datos de sensores en tres capas:

• La fusión de datos de bajo nivel se llevará a cabo en dispositivos inteligentes o puertas de enlace que agregan múltiples entradas de sensores.
• La fusión de datos de nivel medio admitirá análisis más intensivos y la fusión de datos con una gama más amplia de dispositivos y está asociada con una puerta de enlace de concentrador y una informática de borde.
• La fusión de datos de alto nivel residirá en un centro de datos o en la nube para brindar la perspectiva más alta del sistema administrado de dispositivos periféricos.

Menores costos operativos

La fusión de sensores reducirá los costos operativos al ampliar el alcance y la aplicación de dispositivos como vehículos aéreos no tripulados (UAV) y robótica con características autónomas. Los ahorros también resultarán en casos en los que la fusión de sensores permitirá a los operadores remotos hacer más, o desde centros de mano de obra de bajo costo. Las aplicaciones incluyen prevención automática de colisiones para drones de inspección e intervención remota del conductor para la mayoría de los sistemas de transporte autónomos.

Tendencias

Espere una miniaturización continua y una reducción de costos en sensores, computación y conectividad a medida que la consumerización se arraiga en el ecosistema industrial y de IoT. Las demostraciones de CES 2020 incluyeron la innovación de sensores MEMS, como la miniaturización de espejos LiDAR que benefician a los sistemas de transporte inteligentes y automotrices.

El método de referencia para la fusión de sensores es una clase de algoritmo informático conocido como filtro de Kalman, que modela los estados anteriores y actuales de un sistema con medición y predicción continuas. La inyección de señales falsas en sistemas altamente complejos a través de las entradas de los sensores llevará a los arquitectos de sistemas a implementar el aprendizaje automático y las redes neuronales para la seguridad y la fusión de datos.

La fusión de sensores aumenta la integridad, confiabilidad y solidez del sistema para el funcionamiento normal y proporciona beneficios adicionales contra los ataques a la red de sensores que se originan en el dominio analógico. Al implementar cuidadosamente la fusión de sensores en sus sistemas, los diseñadores y arquitectos pueden mitigar el riesgo de mal funcionamiento o acciones malévolas que pueden causar daños a las personas, la propiedad o la prosperidad económica.

>> Este artículo se publicó originalmente el nuestro sitio hermano, EE Times Europe.