campionamento, quando cambiano i requisiti. Ciò permette di evitare che venga sacrificata la flessibilità del controllo software. Utilizzando un bus di comunicazione standard come I2C o SPI per comunicare con il microcontrollore host, il team di progettazione può sfruttare le librerie firmware esistenti per gestire il flusso dati da ciascuno dei sensori. Ciò aiuta a migliorare il time-to- market dei progetti multisensore complessi.


Inoltre, il modulo sensore può essere progettato per memorizzare i dati registrati fino a quando il processore host o il sottosistema di memoria sono pronti per ricevere le informazioni. Ciò si traduce in requisiti di temporizzazione meno stringenti sul software del microprocessore, il che spesso permette di utilizzare interrupt temporizzati meno frequenti. Ogni volta che si verifica un interrupt, esso trasmette un sovraccarico che interferisce con la velocità degli algoritmi di elaborazione eseguiti dal programma principale. Il risultato è che spesso può essere utilizzato un microprocessore a basso costo al posto di una parte chiamata a gestire in dettaglio il funzionamento di tutti i componenti del sensore. Queste modifiche possono tradursi in costi di sistema inferiori.


Un aspetto importante del passaggio all’output digitale nel contesto delle applicazioni IoT è l’uso di tagging e metadati. Nei progetti dei sistemi convenzionali, gli ingegneri fanno delle ipotesi e adottano delle scelte sull’uso degli ingressi dei sensori. I dati vengono utilizzati secondo modalità note con largo anticipo. La flessibilità dell’IoT e la sua adattabilità ad applicazioni ancora sconosciute attribuiscono maggiore importanza alla gestione dei dati dei sensori. Nell’IoT, il valore di un sensore di pressione non risiede tanto nella sua


capacità di registrare lo stato effettivo della pressione dell’aria o del gas quanto nel flusso di dati che fornisce nel contesto delle letture effettuate da altri sensori di pressione e delle misurazioni di ulteriori parametri elaborati dai gateway IoT o dai server fog o cloud. Ad esempio, gli elettrodomestici connessi possono combinare la pressione con la temperatura e con altri segnali ambientali per ottimizzare il riscaldamento e il raffrescamento dell’aria. Il contesto aggiuntivo fornito dai dati trasmessi in ambito IoT consente di tenere conto delle condizioni meteorologiche.


Allo stesso modo, le auto connesse potrebbero non limitarsi al solo monitoraggio del funzionamento del motore. In tale contesto potrebbe essere possibile trasmettere informazioni sulle condizioni meteorologiche e stradali locali. A loro volta, tali informazioni nel contesto generale possono aiutare a ottimizzare il comportamento in tempo reale delle funzioni all’interno dell’auto, come ad esempio ridurre la portata dell’aria condizionata interna se il veicolo si sta spostando verso un’area più fredda.


Ogni misura effettuata all’interno dell’ambiente IoT è utile solo se sappiamo come, quando e dove è stata effettuata. Pertanto, un ruolo chiave svolto dai nodi di rilevamento IoT sarà quello di codificare ogni campione registrato o elaborato che deve essere inoltrato al cloud corredato dai metadati che lo descrivono e dalle condizioni in cui è stata effettuata la misurazione. Di conseguenza, la digitalizzazione è fondamentale per la crescita di dispositivi quali i sensori di pressione e contribuirà ad alimentare i numerosi mercati applicativi dei nodi di rilevamento in tutto il mondo.


Proprio per questo ci attendono molte nuove applicazioni!


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