martes, 31 de agosto de 2010

Sensor de velocidad

                                               

Sensor de velocidad inspirado de los ojos de una mosca

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El primer sensor para medir directamente la velocidad utiliza circuitos de dirección basados en algoritmos de la mosca de la fruta.

Por Adee Sally / 25 de agosto 2010

Ahora mismo, no hay forma de que los dispositivos de consumo para medir directamente la velocidad. Pero una nueva puesta en marcha de Suiza podría cambiar eso con el primer sensor portátil que puede medir la velocidad instantánea y precisa.

Lugano- basada Vissee ha desarrollado un sensor que toma un enfoque totalmente nuevo para medir la velocidad. Vissee sensor de velocidad, llamado "tercer ojo", es un neuromórficos el modelo del procesador sistema de detección de movimiento de la mosca de la fruta. Sólo un año a la existencia de la empresa, los fabricantes de una amplia gama de productos están ansiosos de poner sus manos en sus prototipos: En marzo próximo, Vissee anunciará una alianza con un fabricante de semiconductores más importantes; a finales de 2011, el sensor estará en equipos deportivos, en 2012, el sensor se integrará en el tráfico y la vigilancia de los vehículos de micro-antena hecha por con sede en Zurich Skybotix, según su director general, Samir Bouabdallah, y más lejos en el futuro, el sensor puede ser utilizado por un fabricante de automóviles más importantes.

Para entender por qué empresas tan dispares están cortejando Vissee, primero debe entender cómo la mayoría de los sensores de velocidad trabajan hoy.

sensores de velocidad del vehículo, tales como las que dan la realimentación del sistema antibloqueo de frenos, se encuentran entre el eje y la rueda. A medida que la rueda gira, el sensor mide la posición de 48 a 60 radios espaciados uniformemente. Este método tiene una precisión de unos cinco kilómetros por hora, dice James Sterling, un ingeniero con Infineon Technologies América del Norte que tiene su sede en Livonia, Michigan

Mientras que un controlador de seguridad pueden usar esta información para comparar (o supera) los límites anunciados, el velocímetro es inexacta. El error proviene de la necesidad de multiplicar la velocidad de rotación de los radios por la radio de la rueda, ya que el radio varía según la marca y modelo del coche y el tipo y el desgaste de la llanta pisa.

No sólo los coches que miden la velocidad de forma indirecta. Un smartphone estándar de aplicación deporte tiene dos formas de medición de la velocidad: o bien mediante la integración de la aceleración, o tomando la derivada de su posición. Una aplicación que realiza el seguimiento de tiempos de funcionamiento, por ejemplo, puede calcular la velocidad media con una ubicación GPS proporcionado. Pero GPS tiene una tasa de refresco de sólo alrededor de una vez por segundo, los velocistas y los esquiadores se necesita algo más granular y no lo hace bien con los cambios verticales. Como alternativa, la aplicación podría integrar la salida de un acelerómetro. Sin embargo, este método tiende a agravar los errores.

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Artificial Eye: Tercer Vissee prototipo de los ojos es un poco torpe buscando . El producto final será lo suficientemente pequeño como para ser atado al brazo de un esquiador o un velocista.
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Un sensor de velocidad ideal sería precisa e instantánea de calcular la velocidad independiente de la posición o la aceleración. Tercer Ojo Vissee será el primer procesador específico de la aplicación de bienes de consumo para ello, y con un presupuesto de alimentación de que su presidente dice Nicola Rohrseitz es muy pequeño. (Para mantener la competencia de adivinanzas, se niega a revelar las cifras de potencia.) Rohrseitz y fundadores Valeria Mozzetti - Vissee y ambos alumnos del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zurich (ETHZ)- creado tanto el hardware y los algoritmos mediante ingeniería inversa el vuelo patrones de moscas de la fruta.

Como estudiantes, que participan en las tareas de moscas de la fruta de comportamiento en el que las moscas su velocidad calibrada mediante la observación de objetos que pasan. Los objetos fueron en realidad sólo las imágenes proyectadas en las paredes de un túnel de viento de baja velocidad. Como las moscas revoloteaban en medio del túnel, y Rohrseitz Mozzetti estudió su reacción a las señales visuales controlados. Decenas de miles de tales experimentos más tarde, ingeniería inversa, lo que los cálculos de movimiento del sistema visual de la mosca debe haber realizado. "Este fue el modelo para el diseño del chip", dice Steven Fry, profesor de la ETHZ que supervisó el trabajo Rohrseitz en el laboratorio.

Así es como funciona. El sensor está compuesto por una lente de ojo de pez, una cámara de alta calidad 60- hertz CMOS, y un microprocesador basado en ARM ejecuta un algoritmo de salsa especial que selectivamente filtros de datos entrantes. Tanto la lente y el microprocesador se modelan sobre diferentes aspectos de la capacidad de una mosca de la fruta para navegar.

La lente de la cámara da un campo de visión de 180 grados, aproximándose a la visión de una mosca de la fruta. (Un objetivo estándar pueden tomar imágenes de tal vez 40 o 50 grados.) Los embudos lente de la luz a la cámara CMOS. Después de los datos visuales se filtra a través algoritmo propietario Vissee, los datos de la imagen se reduce sustancialmente, y manejable para el microprocesador.

El chip está buscando a dos variables: la frecuencia temporal (variación de una señal con el tiempo en un punto) y la frecuencia espacial (variación de una señal como la intensidad de la luz en el espacio en un momento). La aproximación de una división de la frecuencia temporal de la frecuencia espacial puede producir un notable terreno de medida de la velocidad absoluta.

frecuencia temporal es fácil, pero la frecuencia espacial es más difícil y más costoso computacionalmente. Eso significa que se quema una gran cantidad de energía - una anatema para un sensor pequeño y portátil.

algoritmo de Vissee aligera la carga computacional mediante el uso de métodos derivados del cerebro mosca de la fruta para filtrar cualquier dato que no ayuda a los procesadores de calcular la velocidad.

Rohrseitz visualiza su sensor, siendo utilizado por velocistas de élite, esquiadores y otros atletas para hacer ajustes de menor importancia pero fundamental para su tiempo. En la práctica, el Tercer Ojo será un pequeño sensor, conexión inalámbrica, algo así como un podómetro.

Más lejos en el futuro, y Rohrseitz Mozzetti esperanza de ver a su sensor integrado en los coches para mejorar el control del vehículo. De ley de Infineon, dice proveedores del sector automotriz podría encontrar la idea interesante para sistemas tales como cámaras de seguridad o control de crucero adaptativo. Pero él no está convencido de que el sensor Vissee sería útil para antibloqueo de frenado aplicaciones disponibles en la actualidad. "El sistema actual no le importa si se trata de hacer 20 o 100 cuando se entra en una racha, en cualquier caso su algoritmo de frenado pulso será el mismo. "Pero el sistema ABS puede variar en el futuro sus acciones basándose en la velocidad, y Third Eye podría ayudar allí.

Massimiliano Versace, un investigador principal en proyecto de DARPA sinapsis- Que tratan de aprovechar los principios neuromórficos para construir microprocesadores que pueden pensar y razonar en un mamífero de la moda -dice el sensor Vissee es un buen ejemplo de cómo neuromórficos hardware está evolucionando. Versace dice ingeniería inversa vías visuales de la mosca de la fruta se ha resuelto un problema que ha obstaculizado los diseñadores de los sensores tradicionales. "Esta es exactamente la manera de ir sobre el uso de la neurociencia para resolver de otro modo sin resolver problemas de ingeniería", dice.








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