Sentech vergroot knowhow met sensorfusie-experiment
Sentech profileert zich als sensorspecialist. Het is dus aan zijn stand verplicht om alles te weten over sensortechnologie, en vooral de toepassing daarvan. Die knowhow gaat verder dan alleen weten wanneer je welke sensor moet toepassen. Om klanten in de nabije toekomst een nog betere oplossing te kunnen bieden, onderzocht Sentech de fusie van ultrasoon- en radarsensoren. Met succes.
Nauwkeurige afstandsmetingen in de hightechindustrie worden regelmatig uitgevoerd met encoders. Er zijn echter legio toepassingen waarin encoders niet de ideale oplossing zijn. Denk aan het meten van de afstand tussen twee auto’s of agv’s, of tussen de sproeiarm en een gewas. In een auto kun je prima met lidar-technologie uit de voeten, maar daar hangt wel een flink prijskaartje aan.
Alternatieve oplossingen zijn dopplerradarsensoren of ultrasoonsensoren. Beide hebben hun eigen voor- en nadelen. ‘Ultrasoonsensoren zijn relatief goedkoop en erg goed als het gaat om laagdynamische bewegingen’, weet David Reuijl, r&d-engineer bij sensorintegrator Sentech. ‘In die situaties halen ze een hoge resolutie en nauwkeurigheid. Ultrasoontechnologie is gebaseerd op geluidsgolven en die hebben nu eenmaal een beperkte snelheid. Dat is een fysische limiet waar je niets aan kunt doen.’ In hoogdynamische systemen schieten ultrasoonsensoren daarom snel tekort. ‘Als het sneller moet dan een paar hertz, zijn ze niet geschikt.’

Dopplerradarsensoren zijn weliswaar een stukje duurder dan hun ultrasone neefjes, maar nog alleszins betaalbaar. Ze meten wel snelheid, en geen afstand, dus moet er sowieso nog een integratieslag overheen. ‘In potentie halen deze sensoren een veel hogere meetfrequentie, maar daar zie je in de praktijk weinig van terug omdat ze generiek zijn ontworpen en dus niet zijn toegespitst op het meten van afstanden’, weet Reuijl. Een combinatie van deze relatief goedkope sensortypes zou weleens een kwalitatief goede afstandsmeting kunnen opleveren. ‘Het idee was dat als we de signalen uit beide sensoren zouden samenbrengen, we een veel betere meting zouden krijgen dan elk type afzonderlijk zou kunnen leveren’, verduidelijkt Reuijl. ‘En dat voor een beduidend lagere prijs als die van geavanceerde oplossingen, zoals encoders of lidar.’
Met sensorfusie op dit niveau had Sentech echter geen hands-on ervaring. Het bedrijf zette daarom een WBSO-gefinancierd onderzoeksproject op. ‘Omdat we inschatten dat we onze klanten daarmee in de toekomst wel een betere oplossing kunnen leveren, zijn we dit traject gestart’, vertelt Reuijl. ‘En ik moet zeggen: ik ben erg tevreden over het resultaat.’
Conditioneren
Om te beginnen, moest Reuijl de juiste sensoren selecteren. Hij begon met de ultrasoonsensor. ‘Daarbij moesten we letten op het bereik, de communicatie-interface, de beschikbaarheid en natuurlijk de kosten’, somt hij op. ‘Het bereik van een ultrasoonsensor is beduidend kleiner dan van een radarsensor. Dus het was van belang er een te kiezen die de fusie zo min mogelijk zou beperken.’
Timing is essentieel als je twee signalen wilt combineren. Het heeft immers geen zin om ze bij elkaar op te tellen als ze niet in de pas lopen. ‘Cruciaal is om in de communicatie het tijdverlies te minimaliseren, wat inhoudt dat de interface analoog of synchroon digitaal moet zijn. SPI of IIC dus’, weet Reuijl.
Uiteindelijk bleek een ultrasone afstandssensor van het Britse Devantech het beste aan alle wensen te voldoen. ‘Deze sensor neemt voor ons veel werk uit handen aangezien de snelheidsberekening gebeurt op basis van de time-of-flight van de geluidsgolven waardoor we minder signaalverwerking hoeven te doen’, onderbouwt Reuijl de keuze.
Voor de radarsensor vond Sentech geen variant op de markt die voldeed aan de wensen voor een hoge meetfrequentie en ingebouwde digitale signaalverwerking (dsp). Reuijl besloot daarom een analoge radarsensor te gebruiken – een dopplerradarsensor van B&B Thermo-Technik – en die zelf op te werken.
Die ingebouwde signaalverwerking is nodig vanwege de timing. Als je de signalen van beide sensoren zou binnenhalen in een niet-realtime besturingssysteem zoals Windows of Linux, dan is het heel lastig om ze goed synchroon te laten lopen. ‘Je hebt een vaste sampletijd nodig, een vaste tik’, legt Reuijl uit. ‘Daardoor kwamen we al snel uit op een embedded platform, zodat we de signaalverwerking realtime en dichtbij de bron kunnen uitvoeren.’
Voordat hij de analoge signalen uit de radarsensor kon gebruiken, moest Reuijl ze conditioneren. ‘De signalen zijn te zwak, hebben een relatief grote dc-gain, en moeten high-pass worden gefilterd om problemen met aliasing te voorkomen. Hiervoor hebben we een bandpassfilter ontwikkeld met instelbare gain en instelbare dc-offset.’
Vervolgens moesten de signalen worden geconverteerd naar het frequentiedomein. Een fast-fouriertransformatie dus. ‘De Arm Cortex-microcontroller op het ontwikkelbordje heeft in zijn bibliotheek een module voor fft, maar het blijft een rekenintensieve taak. Hoe nauwkeuriger je wilt zijn, hoe groter de array van samples moet zijn en hoe langer de berekening duurt. Daar hebben we dus een afweging moeten maken. In toekomstige praktijkapplicaties zal die wellicht anders uitvallen, maar nu hebben we de keuze gemaakt voor een snelheidsresolutie van ongeveer 0,2 km/u en een meetfrequentie van 1 kHz. Dat is twintig keer sneller dan de snelste digitale radarsensor die we op de markt konden vinden.’
Complementairfilter
Nadat Reuijl de signalen van beide sensoren volledig had geprepareerd, was het tijd om ze daadwerkelijk samen te voegen. Hij selecteerde een apart fusieplatform, met naar eigen zeggen een overkill aan rekenkracht en periferieën. ‘Omdat we verwachten in de toekomst meer gebruik te zullen maken van dit platform’, aldus Reuijl. De keuze viel op een ontwikkelbordje van STMicroelectronics op basis van een Cortex M7-microcontroller.
Met dit fusieplatform haalde Sentech de sensordata binnen via een synchrone IIC-interface om snelheid en constante sampletijd te garanderen. Om de signalen te combineren, gebruikte Reuijl een zogeheten complementairfilter. ‘Het voordeel van zo’n filter is dat je niet een batterij aan sensoren nodig hebt om een goede output te krijgen’, legt hij uit. ‘Bovendien ben je met een complementairfilter niet gebonden aan sensoren die dezelfde fysische grootheid meten, want hij kan ook overweg met afgeleiden. Dat is belangrijk omdat we de positiemeting van de ultrasoonsensor proberen te verbeteren met de snelheidsmeting van de radarsensor.’ Een Kalman-filter was ook een optie geweest, maar die is lastiger te implementeren en biedt extra functionaliteit die in dit geval niet werd gevraagd.
Om meetpunten te vinden tussen de stappen in het ultrasoonsignaal moest het radarsignaal numeriek worden geïntegreerd. Omdat zich anders inherente integratiefouten zouden opbouwen, heeft Reuijl een high-passfilter in de schakeling opgenomen. In dat frequentiegebied presteert de radarsensor het best. Het ultrasoonsignaal is juist extra goed op lage frequenties, dus daar is een low-passfilter opgenomen.
Verbeteringen
Het resultaat van al dit werk is dat het Sentech inderdaad gelukt is om de zwakke plekken van de ultrasoonsensor aan te vullen met de output van de radarsensor. In de demo-opstelling ligt de samplesnelheid ongeveer zeventig keer hoger dan wanneer je alleen de ultrasoonsensor zou gebruiken.
Hierdoor is ook de resolutie van de afstandsmeting verbeterd. ‘Daarbij moet ik wel opmerken dat dat niet voor alle frequenties geldt’, benadrukt Reuijl. ‘Als je een statische meting doet, en er dus geen beweging is, levert de radarsensor geen meerwaarde. Dan heeft de fusie geen zin en moet je op zoek naar een andere oplossing.’
‘We hebben nu voor een zeer goedkope ultrasoonsensor gekozen, die een resolutie heeft van een centimeter. De fusie met de radarsensor heeft dat verbeterd naar ordegrootte millimeter’, vertelt Reuijl. ‘Dit onderzoeksproject hebben we gedaan om ervaring op te doen. Als we straks een opdracht krijgen waarvoor fusie tussen ultrasoon en radar een geschikte oplossing is, dan maken we op basis van de requirements opnieuw keuzes over welke sensoren we nodig hebben, hoe we de filtering configureren, hoe we de fft opzetten, enzovoorts. Volgens mij is de exercitie in elk geval erg interessant voor motioncontrolapplicaties waar lidar-sensoren of encoders niet passen.’