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Sensores para estimación de distancia I 1/17

Sensores

Escuela Superior de IngenierosUniversidad de Sevilla

J. Ramiro Martínez de Dios

Despacho: L1-P2-E13email: [email protected] http://www.esi.us.es/~jdedios


• Un sensor es un transductor que convierte algún fenómeno físico en señales eléctricas– Sensores externos– Sensores internos

Introducción

• Parámetros:– Precisión: Diferencia entre el valor real y el medido

– Resolución: Incremento mínimo observable en la entrada

– Sensibilidad: Es una medida del grado de variación de la señal conforme el fenómeno medido ha cambiado

– Repetibilidad: Diferencia entre sucesivas medidas de la misma entrada

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• Estimación de distancia con cámaras

• Sensores de ultrasonidos

Sensores para estimación de distancia I


• Hoja muy delgada que al recibir energía eléctrica vibra generando sonidos en frecuencias de 50 kHz

• Cuando recibe vibraciones genera energía eléctrica

Sensores de ultrasonidos

Parámetros:

- Rango de medida- Ángulo: 5-30º

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Ciclo de operación1) El circuito dispara el transmisor

2) El receptor se bloquea para prevenir detecciones falsas por transmisión residual

3) Las señales recibidas se amplifican con una ganancia creciente en el tiempo para prevenir atenuaciones de la señal con la distancia

4) Se consideran los ecos que superan un nivel. Se les calcula las distancias asociadas al tiempo de su retraso



Dificultades• Problemas por múltiples retornos• Baja direccionalidad• Atenuación del medio depende de frecuencia, temperatura, humedad• Ruidos por otras fuentes de emisión• Reflexión especular y difusa


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Aplicaciones• Industria

– Control y verificación de nivel, depósitos, tanques – Medida de distancia

• Robótica: navegación, generación de mapas• Medicina



Serie Bero de SIEMENS

SIMATIC PXS100• Rango: 6-30 cm --- 20-100 cm• Compensación de temperatura• Salidas lógicas y analógicas

SIMATIC PXS800• Rango: 6-30 cm --- 60-600 cm• Compensación de temperatura• Salidas lógicas y analógicas• Diferentes grados IP (IP65 y IP67)


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Triangulación con detectores simples

• Haz de luz directiva incide sobre una superficie

• La distancia se calcula

• Se podrían poner una serie de detectores. Se tomaría aquel que recibiera más intensidad de luz

• Se puede extrapolar para calcular distancias en 3D

θtanBD =


• Proyección de patrón sobre un objeto y se observa mediante cámaras

• Mediante triángulos semejantes

• Operando:

z

zB

f

x θcot' +=

ffx

Bz

θcot'−=

f distancia focal(x’,y’) coord. del punto en la imagen(x,y,z) coord. del punto en 3D

'cot'

xfx

Bx

θ−= '

cot'y

fx

By

θ−=

Luz estructurada

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• Proyección de un punto:– Es necesario desplazar la proyección del punto para cubrir toda la superficie– Mecanismo que desplace la proyección o la superficie

• Proyección de una línea– En la intersección de los objetos aparecen cambios bruscos– Para estimación 3D necesita desplazar la línea en todo el objeto– Importancia de la disposición de los elementos

Luz estructurada


• Proyección de varias líneas paralelas (rejilla)

– Ambigüedad en laidentificación de las bandas

• Proyección de patrones codificados en binario• Bandas diferentes anchos• Bandas de diferentes colores

Luz estructurada

Deshace ambigüedad

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Serie Magnum de LasirisEmpresa StockerYale, Inc.

• Generador de líneas láser• Alta potencia lumínica

– Funcionamiento con alto nivel de ruido– Se adapta a ambientes de alta iluminación

• Amplia gama de modelos:– Potencia del láser– Longitudes de onda– Apertura del haz

Luz estructurada


Sistemas integrados cámara+láserRanger C de la empresaSick IVP

• Láser de línea y la cámara• Software de triangulación• Medidas 3D a velocidades de 10.000 perfiles por segundo• Interfaz digital Camera-Link para conexión con el PC• Diferentes modo de funcionamiento

– modo 3D, puede adquirir hasta 25.000 perfiles/s – modo Multiscan, adquiere objeto completo

Luz estructurada

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• Aplicaciones– Visión Industrial: estimación 3D

• Clasificación por tamaños• Detección de defectos• …• Muchas aplicaciones en sistemas industriales

– Determinación 3D– Alineación– Posicionamiento

Luz estructurada


Clasificadoras alimentarias modelo Optyx G6Key Technology Inc (WA, USA)

• Clasifica y empaqueta• Modular• Sensores:

– Cámaras visuales, IR, UV– Láser:

• Estimación de rugosidad• Permite estimar propiedades de los materiales

• Procesamiento: visión y clasificación• Paquetes para aplicaciones

Ejemplo de aplicación

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Conclusiones• Triangulación con detectores simples• Iluminación estructurada � muchas aplicaciones industriales• Sensores de ultrasonidos• Sensores láser, medida de desfase, Doppler, sensores de presencia ��

próxima lección

Bibliografía adicional• Ollero A., (2000), “Apuntes del tema”.• González Jiménez, J. (1999), “Visión por Computador”, Paraninfo• Russ, J.C, (2002), “The Image Processing Handbook”, CRC Press• Sitio web de fabricantes (Sick, Siemens, …)

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Cámaras como sensores




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• Conceptos básicos• El problema de la percepción• Componentes de un sistema de percepción• Etapas del proceso de percepción• Campos de aplicación

Introducción

Introducción

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• Sistema:Entidad formada por un conjunto de elementos que guardan entre sí una relación de influencia

• Percepción: Adquisición de información mediante los sentidos

• Sistema de percepción :conjunto de elementos para la adquisición de información del entorno mediante sensores que emulan los sentidos

• Objetivo: Automatización de procesos, robótica

Conceptos básicos

Introducción

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• Sensores:Dispositivos capaces de medir una magnitud física

– Sensores para percepción: tratan de emular los sentidos humanos• Vista: cámaras � Sistemas de visión por computador

• Oído: micrófonos � Sistemas de reconocimiento de habla

• Tacto:

– Sensores de contacto, de corte de haz– Sensores de Proximidad (láser, ultrasonidos, visión estéreo)– Sensores hápticos

• Olfato: sensores olfativos � Detección de sustancias, explosivos, etc…

Conceptos básicos

Introducción

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• Sistema de Visión por Computador: “sistema autónomo que realiza algunas de las tareas del sistema de visión humano”

Conceptos básicos

Introducción

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• Campos relacionados:– Procesamiento de imágenes

– Gráficos por computador

– Reconocimiento de patrones

– Inteligencia artificial

Conceptos básicos

Introducción

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– La realidad de multidimensional y muy compleja

– Los sensores sólo captan imágenesde dimensión muy inferior de dicha realidad, por ejemplo imágenes 2D de realidad 3D

– La percepción artificial mediante sensores y métodos objetivos es muy compleja. Requieren técnicas muy potentes

– Sin embargo parecen triviales o muy sencillas a nuestro cerebro

El problema de la percepción

Introducción

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– Cantidad de información: 25 fps ~ 7 Mbps

– Codificación de la información

– Iluminación de la escena

– Geometría del objeto

– Distorsiones de la cámara


La iluminación afecta

Introducción

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Nuestro cerebro implanta un sistema de percepción excelente pero a veces falla…

¿Copa o caras? ¿Punto cerca o lejos? ¿Es B más oscuro que A?


Introducción

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Componentes

Sensor 1

Sensor 2

Sensor n

Introducción

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Componentes

Introducción

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Etapas del proceso de percepción

Introducción

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Adquisición de imágenes

Captar información luminosa de la escena y transformarla a información digital en el computador

Introducción

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Mejora de imágenes

Producir una imagen mejor (menos ruido y más contraste)

Original Ecualizada

Introducción

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Segmentación

Identificar objetos y separarlos del fondo

Negra roja verde

Introducción

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Extracción de características

Obtener descripción matemática de los objetos encontrados

Relación de aspecto

Campo de color verde

Introducción

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Reconocimiento de patrones

Identificar un objeto como una clase según sus características

x1

x2

MAX

xd(x)=x∈Clase1

Introducción

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Interpretación de la escenaMuy complejo. Requiere:

– inteligencia

– experiencia

Introducción

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• Industria– Control de calidad– Inspección– Medición– Automatización de procesos

• Robótica– Guiado– Detección y evitación de obstáculos– Generación de mapas

• Seguridad– Detección– Monitorización – Seguimiento– Inspección y medida en ambientes peligrosos

Campos de aplicación

Introducción

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• Medio-ambiente– Detección y medición de incendios forestales

– Detección y medición de vertidos

• Medicina– Evaluación y diagnóstico automático

– Análisis médicos

• Biología– Detección y seguimiento de especies

– Análisis de la biomasa

Campos de aplicación

Introducción

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Conclusiones• Reproducir las capacidades del ser humano

• El problema de la percepción

• Necesidad de procesamiento de las señales

• Aplicaciones

Bibliografía adicional• González Jiménez, J. (1999), “Visión por Computador”, Paraninfo

• Gonzalez, R.C. y Woods R.E. (2002), “Digital Image Processing”, Addison-Wesley

• Russ, J.C, (2002), “The Image Processing Handbook”, CRC Press

• Maravall Gomez-Allende D., (1993), “Reconocimiento de Formas y Visión Artificial”, RA-MA

Introducción

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Otros sensores II 1/19

Otros sensores II





• Un sensor es un transductor que convierte algún fenómeno físico en señales eléctricas– Sensores externos– Sensores internos

• Sensores analizados:– Sensores visuales en espectro visible– Sensores láser– Sensores de ultrasonidos– Sensores de presencia– Cámaras omnidireccionales– Sensores de posición y orientación

Introducción

En este tema analizamos otros sensores para percepci ón

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Introducción

– Sensores visuales en otras bandas espectrales• Imágenes en otras bandas• Cámaras de infrarrojos• Cámaras multibanda

– Otros sensores: tacto y olfato

Lección anterior– Cámaras omnidireccionales

• Formación de imágenes, rectificación

– Sensores de posición y orientación


• Rayos Gamma • Rayos X• Ultravioleta • Infrarrojos

Sensores visuales en otras bandas espectrales

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Rayos Gamma

Frecuencias mayores a 1019 Hz

Pueden penetrar casi todos los materiales

Imágenes en otras bandas


Rayos XImágenes en otras bandas

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• Synthetic Aperture Radar (SAR)

Red: L-band (24cm)

Green: C-band (6 cm)

Blue:C/L

Imágenes en otras bandas


La banda del infrarrojo

Banda de λλλλ entre [0,75 - 1000] µµµµm• Cercano: 0,75 -3 µµµµm

• Medio: 3 - 6 µµµµm

• Lejano: 6 - 15 µµµµm

• Extremo: 15 - 1000 µµµµm

Permite seleccionar banda: p.e. detección

VS monitorización de incendios

Cámaras de infrarrojos

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• No es válida la aproximación de la óptica geométrica

• Se basa en la física de los cuerpos negros– Ley de Wien, Ley de Stefan-Boltzmann

• Emisividad: ε(λ)=α(λ)

• Materiales muy caros, ópticas• Sensores necesitan control de temperatura del sensor:

– Sistemas criogénicos - Peltiers



Detectores de infrarrojos

– Detectores térmicos:• La radiación se transforma en calor por absorción del material sensible

– Detectores cuánticos: • Señal depende del nivel de excitación de partículas del material sensible


Sensores de infrarrojos– Puntuales: pirómetros

– Scanners de línea

– Matriciales: cámaras de infrarrojos

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Tipos de cámaras de infrarrojos:– Térmicas: dan medida cualitativa

– Termográficas: dan medida cuantitativa de Tª• calibración térmica



[-20, 1500] ºC

[-40, 1500] ºC

[0, 200] ºC

Not Thermal

Not Thermal

Rango de Tª

10º, 20º

12º, 24º, 45º

30º

30º

30º

Lentes

0.1º @ 30ºC

0.1º @ 30ºC

2º @ 30ºC

Not Thermal

Not Thermal

Sensibilidad

CCIR, JPG in Flash

Card

CCIR, JPG in Flash

Card

CCIR, Firewire

CCIR

CCIR

Interfaz

1.5 kg

7,5-13 µm

FLIR ThermaCam P20

120 gr.

7-13 µm

Indigo Omega

2 kg3.5-5 µm

FLIR 550 Elite

120 gr.

7-14 µm

Raytheon 2000AS

8 kg.3-5 µm

Mitsubishi IRM300

PesoBanda


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Aplicaciones:

• Industria: Mantenimiento predictivo– Líneas eléctricas, transformadores, circuitos,

cuadros eléctricos, aislantes, goteras• Seguridad y defensa

– Detección, vigilancia de fronteras, aplic. militares• Medicina y veterinaria• Medio ambiente



• Cámaras que permiten obtener imágenes de más de una banda espectral

• Enfoques:– Cámaras multi-sensor– Sensor de banda ancha con batería de filtros (común)

• Aplicaciones:– Medioambiente: teledetección - Farmacia– Militares - Industria alimentaria

Cámaras multi-banda

FD-1665 de Flux Data– 3 CCDs (6 Mpixels): 2 en visible y 1 en IR– Genera imágenes en 6 bandas

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• Palpadores

Otros sensores. Sensores de tacto

• Matriz de micro-contactos

Siemens


• Elastómetro conductivo • Barras de silicona

Lámina conductora hace contacto

La resistencia entre barras de silicona y barras metálicas depende de la presión

Sensores de tacto

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Sensores de tacto

Pantallas táctiles– Interfaz hombre-máquina– Muchos fabricantes (KeyTec Inc.)

Monitores táctiles

Kits para cualquier monitor

Sensor táctil óptico


Sensores olfativos• Simula el sentido del olfato• Matrices de sensores con agentes selectivos• Etapa muy inicial de desarrollo• Aplicaciones:

– Fugas de gas– Detección de enfermedades

Otros sensores. Sensores olfativos

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Conclusiones• Imágenes en otras bandas espectrales

– Cámaras de infrarrojos– Cámaras multibanda

• Sensores táctiles y olfativos• Empleo de sinergias entre sensores �� integración sensorial

Bibliografía adicional• Russ, J.C, (2002), “The Image Processing Handbook”, CRC Press• Kaplan H. (1999) “Practical applications of infrared thermal sensing and

imaging equipment”, SPIE Optical Engineering Press• http://www.magictouch.com/sp/index.html• http://www.e-nose.com.ar/paginas/portada.htm

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Introducción a las redes de sensores 1/20

Introducción a las redes de sensores





• Información se encuentra distribuida espacialmente

• Un sólo sensor es insuficiente

• Técnicas para:– Relacionar la información del mismo objeto desde sensores distribuidos

• Sistemas de referencia (espaciales y temporales)

– Fusionar la información del mismo objeto �� Tema anterior

• Áreas tecnológicas:– Redes de cámaras�� Lección anterior

– Redes distribuidas de sensores

Introducción

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Percepción distribuida


• Redes de sensores

• Sistemas RFID

Introducción a las redes de sensores

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• Área tecnológica muy activa en los últimos• Desplegar un conjunto de sensores (nodos) con capacidades:

– sensoriales– computacionales– de comunicación

• Nodos: – Bajo coste– Bajo consumo energético– Pequeño tamaño– Número de nodos: centenas-miles– Protecciones para condiciones adversas

Redes de sensores

Mica2

Spec


• Ventajas que aporta la disposición en red– Escalabilidad– Tolerancia a fallos de sensores– Adaptabilidad:

• Cambios de topologías – nodos móviles, fallos

• Inserción de nuevos nodos

• Origen:– La idea surgió en los años 70 y 80– Desarrollo tecnológico y miniaturización: Alrededor Año 2000

Redes de sensores

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• Cada nodo actúa:– Como sensor

– Como elemento que retransmite datos

• Se establecen rutas de datos dinámicas para el transporte de datos

• Interfaz externo: la red se comporta como un todo

Redes de sensores


• Limitaciones:– Del nodo:

• Potencia computacional limitada (procesam. medidas sensores)• Rango de comunicaciones � antenas inteligentes• Tasa alta de errores de transmisión � Pérdida de paquetes• Retrasos de comunicaciones (multisalto)• Memoria limitada• Movilidad y tamaño � mm3, sensores móviles• Capacidad de baterias

– De los sensores• Rango de medida (medidas locales)• Errores de percepción:

– Bajas probabilidades de detección – Altas probabilidades de falsa alarma

• Solución: – Desplegar muchos nodos– Emplear técnicas de fusión sensorial (tema anterior)

Redes de sensores

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Motes• Desarrollados a partir del trabajo en la Univ. de Berkeley

• Existe documentación de su hardware y su software (licencia libre)

• Fabricantes: Crossbow, Moteiv, Intel

Redes de sensores

Mica2dot

Mica2

Tmote Sky


Motes• Compañías: Crossbow, Moteiv, Intel

Redes de sensores

Sistemas de Percepción – Ing. en Automática y Electróni ca Industrial

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Hardware• Tamaño: cm3 • Peso: gr.• Autonomía: meses ó años con 2 pilas AA• Comunicaciones: 900 MHz – 2.4 GHz• Sensores: humedad, temperatura, gases, placas de expansión, e.g. cámaras

Software• TinyOS: Código libre, ocupa muy poca memoria

– La posibilidad de estar “dormidos” durante un alto porcentaje del tiempo, permitiendo ahorro de energía

Zigbee• Sencillez hardware y software• Ser capaz de funcionar, sobre todo, en una configuración en malla

Redes de sensores

Sistemas de Percepción – Ing. en Automática y Electróni ca Industrial


Posibles aplicaciones:– Detección

• Fugas en industrias• Catástrofes: incendios, erupciones

– Vigilancia• Detección de intrusos

– Domótica• Ajuste de niveles dependiendo de presencia de personas

– Agricultura de precisión• Optimización de recursos, control de plagas

– Monitorización medioambiental• Nivel de contaminación

– Biomedicina• Nodos insertados en ropa inteligente

Redes de sensores

Sistemas de Percepcón – Ing. en Automática y Electrónica Industrial

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• RFID: Radio Frequency Identification

• Área tecnológica en expansión

• Sistema de almacenamiento y recuperación de datos remoto

• Utiliza etiquetas, transpondedores o tags RFID

• Transmitir la identidad de un objeto mediante radio

• No requiere visión directa entre emisor y receptor

• Etiqueta RFID:

Sistemas RFID

– Dispositivo pequeño

– Contiene antenas para permitirles recibir y responder a peticiones por radiofrecuencia desde un emisor-receptor RFID


• Origen: Años 60

• Actualidad: Extensión por el ahorro de costes

• Componentes del sistema:

– Etiqueta RFID: • Antena, transductor radio y pequeño chip

• Chip transmite la información de identificación cuando encuentra solicitud

Sistemas RFID

– Lector de RFID:• Antena, transceptor y decodificador

• El lector envía periódicamente señales de solicitud. Cuando capta una señal de una etiqueta, extrae la información

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• Etiquetas pasivas– No tienen fuente de alimentación propia

– La corriente eléctrica inducida en la antena por la señal de escaneo proporciona energía para la respuesta

– La respuesta de una etiqueta pasiva es muy breve y débil

– Rango de lectura: 10 mm. - 3 m.

– Tamaño muy pequeño: 0.05 mm. × 0.05 mm.

– Baratas

• Etiquetas semipasivas– Incorporan una pequeña batería

– Elimina la necesidad de diseñar una antena para recoger potencia de señal entrante

– Permiten rangos mayores

Sistemas RFID


• Etiquetas activas– Tienen rangos mayores: hasta 10 m.

– Tienen memorias más grandes que las etiquetas pasivas

– Tamaño mayores: tamaño aproximado de una moneda

– Duración de batería de hasta varios años

– Más fiables y mejores prestaciones que las pasivas

Sistemas RFID

Etiqueta RFID pasiva. Comparación con cabello humano

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• Clasificación:– Sólo lectura: el código de identificación es único y es personalizado en fábrica

– De lectura y escritura: la información de identificación puede ser modificada

– Anticolisión: Etiquetas especiales que permiten que un lector identifique varias al mismo tiempo (habitualmente las etiquetas deben entrar una a una en la zona de cobertura del lector)

• Frecuencias:– Frecuencia baja (entre 125 ó 134,2 KHz)

– Alta frecuencia (13,56 MHz)

– UHF o de frecuencia ultraelevada (868 a 956 MHz)

– Microondas (2,45 GHz)

Sistemas RFID


Aplicaciones:• Cadenas de suministro de productos

– Logística; trazabilidad y seguimiento– Seguridad ante robos

• Tráfico– Telepeaje en autopistas– Señales de tráfico inteligentes: El coche tiene lector y genera mensajes al conductor

• Posicionamiento– Radiobalizas. Complementar GPS, e.g. túneles o interiores

• Identificación– Personas: llave electrónica, dinero electrónico, información médica,

seguimiento de presos– Mascotas

Sistemas RFID

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Fabricantes:• Texas Instruments

• Philips

• Randall Jackson

Sistemas RFID

Chips de RFID• Atmel


Conclusiones• Redes de sensores• Sistemas RFID• Áreas tecnológicas en expansión

– Altas posibilidades de aplicación (aún no muy empleadas)– Grandes avances tecnológicos

Bibliografía adicional• Mitchell, H.B., (2007),“Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction”, Springer

• Olariu S. (2007), “Wireless Sensor Networks and Applications”, John Wiley & Sons

• Finkenzeller K., (2003), “RFID Handbook: Fundamentals and Applications in Contactless Smart Cards and Identification”, Wiley

sensoresjdedios/asignaturas/sensores.pdf · 3 sensores para estimación de distancia i 5/17 ciclo...

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