Sensorfusion bringt mehrere Vorteile

Sensorfusion ist ein heißes Thema, das mit Wachstumstrends für das Internet der Dinge zusammenfällt und insbesondere mit autonomen Fahrzeugen und fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) verbunden ist. Das Konzept selbst ist nicht neu; Eine Suche bei Google Scholar identifiziert Konzepte, die bis in die 1960er Jahre und früher zurückreichen. Aber heute wächst das Wissen darüber, welche Sensoreingänge ein System verschmelzen sollte und wie die daraus resultierenden Erkenntnisse angewendet werden können. Wie viel ausreicht, hängt von der Anwendung und den Kosten-/Risikovorteilen ab.

Wie viel Sensorfusion ausreicht, hängt von der Anwendung und den Kosten-/Risikovorteilen ab (Bild:SAR Insight and Consulting)

Die Sensorfusion ist wichtiger denn je, da die Beharrlichkeit einzelner Übeltäter und staatlicher Geheimdienste überall eine wachsende Bedrohung für autonome Systeme darstellt. Während sich ein Großteil der politischen Welt über potenzielle Informationssicherheitsrisiken in 5G-Netzen Sorgen macht, entsteht ein größeres Risiko durch Malware-Angriffe, die Besitzer autonomer Systeme stören und erpressen können. Systemarchitekten sollten diese Risiken nicht unterschätzen und müssen die Fehler der Automobil- und Luftfahrthersteller vermeiden. Ford Motor schätzte den Wert eines Menschenlebens auf 200.000 US-Dollar – weniger teuer als die Reparatur des Kraftstoffdesigns der Pinto-Limousine (1971–1980). Anwälte für Personenschäden und Gerichtsverfahren dachten jedoch anders. Die aktuelle Leidensgeschichte gehört Boeing, das gegen Aufpreis kritische Sensorfusion und Redundanz für seinen 737 MAX-Jet zur Verfügung stellte. Infolgedessen leiden Boeing und seine Lieferkette unter der aktuellen Agonie, deren Ende Jahre dauern kann.

Schließlich sind die wirtschaftlichen und gesundheitlichen Vorteile von Systemen, die die Sensorfusion für menschliche Aktivitäten und industrielle Anwendungen vorantreiben, jetzt offensichtlich.

Fehlertoleranz und Belastbarkeit

Alle Sensoren und Modelle weisen einen Toleranzfehler auf, und die Verwendung mehrerer Sensoren, die dieselbe Größe messen, kann die Zuverlässigkeit erhöhen und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Fehlern erhöhen, die sich andernfalls als katastrophal erweisen könnten. Redundanz erhöht die Kosten und die Komplexität, aber wie die Beispiele von Boeing und Ford zeigen, kann eine kurzsichtige Entscheidung, die zu einem Single Point of Failure führt, katastrophal sein.

Angriffsresistenz

Hacker mit Malware werden Wege finden, sensorbasierte Systeme anzugreifen, aber die geeignete Datenfusion und Sicherheitsprotokolle, einschließlich künstlicher Intelligenz, können einen robusten Betrieb angesichts solcher Angriffe gewährleisten. Ein Angriffsmittel injiziert den Eingangssensoren falsche Signale; diese Signale werden durch gewöhnliche digitale Sicherheit nicht abgeschwächt, da sie im analogen Bereich auftreten. Diese Angriffsflächen können umfassen:

• Signal-Spoofing (LiDAR und Kameras);
• Signalunterdrückung und -störung (ABS-Magnetsensoren, zerstörte Verkehrsschilder); und
• Side Leakage (eingepflanzte Malware, die Sensoren verwendet, um sensible Informationen zu sammeln).

Multisensor für menschliche Aktivität

Die Interpretation und Überwachung menschlicher Aktivitäten mit mehreren Sensorfusionen führt zu besseren Gesundheitsergebnissen und niedrigeren Kosten, wenn die Bevölkerung altert. Zu den Anwendungen der Wearable- und Umgebungssensor-Fusion für menschliche Aktivitäten gehören Altenpflege und betreutes Wohnen, Sturzerkennung und Haltungserkennung, Sicherheit und Überwachung, Sportler- und Ersthelferstatus sowie Lokalisierungs- und Navigationshilfe für Behinderte.

Datenfusion im Netzwerk

Datenfusion und -analyse fanden in der Vergangenheit auf einem Computer oder in einem Rechenzentrum (der Cloud) statt. Die Miniaturisierung und Kostensenkung der Sensortechnologie ermöglichen die Sensorfusion (und künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen) auf Edge-Device-Ebene. In Zukunft werden hybride Netzwerkarchitekturen Sensordatenfusion und -analyse auf drei Ebenen durchführen:

• Die Datenfusion auf niedriger Ebene findet auf intelligenten Geräten oder den Gateways statt, die mehrere Sensoreingänge aggregieren.
• Datenfusion auf mittlerer Ebene wird eine intensivere Analyse und Datenfusion mit einer breiteren Palette von Geräten unterstützen und ist mit einem Hub-Gateway und Edge-Computing verbunden.
• Die Datenfusion auf hoher Ebene wird in einem Rechenzentrum oder in der Cloud stattfinden, um die bestmögliche Perspektive des verwalteten Systems von Edge-Geräten zu bieten.

Geringere Betriebskosten

Die Sensorfusion wird die Betriebskosten senken, indem die Reichweite und Anwendung von Geräten wie unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) und Robotik mit autonomen Funktionen erweitert wird. Einsparungen ergeben sich auch in Fällen, in denen die Sensorfusion es Fernbedienern ermöglicht, mehr zu tun, oder in kostengünstigen Arbeitszentren. Zu den Anwendungen gehören die automatische Kollisionsvermeidung für Inspektionsdrohnen und die Fernintervention des Fahrers für meist autonome Transportsysteme.

Trends

Erwarten Sie eine kontinuierliche Miniaturisierung und Kostensenkung bei Sensoren, Computern und Konnektivität, da die Consumerization im industriellen und IoT-Ökosystem Wurzeln schlägt. Zu den Demonstrationen auf der CES 2020 gehörten Innovationen von MEMS-Sensoren, wie die Miniaturisierung von LiDAR-Spiegeln, von denen Automobil- und intelligente Transportsysteme profitieren.

Die Go-to-Methode für die Sensorfusion ist eine Klasse von Computeralgorithmen, bekannt als Kalman-Filter, die den vorherigen und aktuellen Zustand eines Systems mit kontinuierlicher Messung und Vorhersage modelliert. Die Einspeisung falscher Signale in hochkomplexe Systeme durch die Sensoreingänge wird Systemarchitekten dazu veranlassen, maschinelles Lernen und neuronale Netze für Sicherheit und Datenfusion zu implementieren.

Die Sensorfusion erhöht die Systemintegrität, Zuverlässigkeit und Robustheit für den normalen Betrieb und bietet zusätzliche Vorteile gegen Sensornetzwerkangriffe aus dem analogen Bereich. Durch die sorgfältige Implementierung der Sensorfusion in ihre Systeme können Designer und Architekten das Risiko von Fehlfunktionen oder böswilligen Handlungen mindern, die zu Verletzungen von Personen, Eigentum oder wirtschaftlichem Wohlstand führen können.

>> Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht am unsere Schwesterseite EE Times Europe.