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COMPONENTS INTELLIGENT SENSORS 66 - ELETTRONICA OGGI 477 - APRILE 2019 negativo è comune con i sensori PIR a causa della scarsa sensibilità al movimento fine. Le persone sono general- mente ferme negli ambienti interni, tranne che per i loro movimenti più fini, come la digitazione su un computer, l’adattamento della loro postura su un divano o molto più banalmente la respirazione. Per ottenere un rilevamento di presenza accurato è indispensabile che il sistema sia sensibile a questi tipi di movimenti minimi. Falsi positivi: l’ambiente Una causa comune dei falsi positivi è l’ambiente, nel quale le condizioni ambientali quali illuminazione, precipitazioni, temperatura, umidità o flusso d’aria possono causare l’at- tivazione involontaria di un sensore. Un esempio di que- sta situazione è una telecamera o un sensore PIR posti all’esterno, dove la luce diretta del sole o le precipitazioni possono “accecare” il sensore e far sì che rilevi un evento di movimento che in realtà non esiste. Falsi positivi: la direzione del movimento Un altro esempio di falso positivo deriva dal non essere in grado di rilevare con precisione la direzione di una persona in movimento. Ad esempio, si consideri il caso di una porta automatica: il semplice passaggio accanto ad esso ne provoca l’apertura, operazione che comporta uno spreco di energia facendo entrare in azione il motore della porta e lasciando uscire l’aria condizionata. La ca- pacità di dedurre la direzione in cui una persona intende muoversi, anziché reagire sulla base della sua vicinanza, sarà fondamentale per migliorare l’efficienza dei sistemi di rilevamento del futuro. Falsi positivi: posizione accurata Anche il rilevamento basato sulla posizione può essere un falso positivo. Si consideri il caso di un sistema di teleca- mere ottiche utilizzato per la sorveglianza e il rilevamen- to del movimento all’interno di un perimetro protetto. Un esempio di falso positivo è il caso in cui la telecamera se- gnala ad una guardia addetta alla sicurezza di movimenti al di fuori del perimetro protetto, e non solo al suo interno. Essere in grado di determinare con precisione la posizio- ne di un oggetto in movimento può essere fondamentale per capire se l’oggetto in movimento si trova all’interno o all’esterno di un’area di interesse. Falsi positivi: rilevamento di non umani Per la maggior parte dei sistemi di automazione intelligen- ti, l’obiettivo principale sono il rilevamento e la localizza- zione di persone, non di altri oggetti. Sfortunatamente, gli oggetti mobili, come gli alberi che ondeggiano, gli animali che corrono o i veicoli di passaggio, possono ingannare i sistemi di rilevamento del movimento facendo loro cre- dere che sia presente una persona. Per risolvere questo problema un sensore dovrebbe essere in grado di filtrare o classificare gli oggetti in base alle loro dimensioni e alle loro caratteristiche di movimento. Privacy Con sistemi di automazione sempre più orientati verso li- velli elevati di connettività e intelligenza, l’implementazio- ne di sensori in spazi pubblici e privati attirerà l’attenzione del pubblico sul potenziale riconoscimento dell’identità delle persone. Quindi poter disporre di un sensore in gra- do di fornire dati significativi pur mantenendo l’anonima- to sarà un vantaggio importante. Complessità della soluzione La complessità della soluzione può costituire un’in- credibile barriera d’ingresso per una tecnologia di rilevamento nell’automazione degli edifici. Rendere disponibile una soluzione che sia semplice in termini di progettazione hardware e software può ridurre note- volmente l’investimento che gli utenti devono effettuare per introdurre la tecnologia sul mercato e gestire tutti i casi estremi che un sistema di rilevamento deve affron- tare. La possibilità di elaborare e di prendere decisioni alla periferica del sistema semplifica inoltre la progetta- zione hardware e software per i sistemi di automazione degli edifici. Nel caso in cui le decisioni vengono prese alla periferia dove si trovano i sensori gli utenti possono realizzare progetti di sistemi più semplici e risparmiare sui costi, riducendo al minimo il trasferimento e l’archi- viazione dei dati e la necessità di un sistema centraliz- zato o di una persona per prendere decisioni. Occlusione ambientale Una sfida significativa per i sensori è quella posta da- gli oggetti nell’ambiente che spesso possono impedire la visione sulla linea ottica verso gli oggetti di interes- se. Pareti, fogliame, vetro opaco e altri oggetti bloccano i sensori basati su tecnologie ottiche e, in definitiva, li- mitano l’installazione, il posizionamento e l’uso di questi sensori. I sensori che utilizzano la radiofrequenza (RF) e altre tecnologie in grado di penetrare attraverso gli og- getti hanno il vantaggio di “vedere” attraverso determina- ti materiali, aprendo nuovi modalità di implementazione di questi sensori. Tecnologia mmWave: un’introduzione La tecnologia mmWave di TI e la famiglia di dispositivi di rilevamento IWR possono vantare una serie di caratteristi- che che si traducono in vantaggi tangibili per le applica- zioni di automazione degli edifici, inclusa la riduzione del numero di falsi rilevamenti. mmWave è l’unica tecnologia di rilevamento in grado di fornire tre tipologie di dati: por- tata, velocità e angolazione. Grazie a questa combinazione di dati i sensori mmWave possono determinare con pre- cisione la posizione delle persone e la loro direzione di movimento. La figura 3 mostra come questi insiemi di dati potrebbero essere utilizzati per attivare un sistema nel mo- mento in cui una persona entra in una regione specifica. I dati di velocità consentono ai sensori mmWave di igno- rare gli oggetti che non si muovono nell’ambiente. Poiché