2010. 9. 1. 21:59
파리 눈에서 영감을 얻은 속도 센서 재미있는 미래기술2010. 9. 1. 21:59
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아직까지 소비자 기기가 직접 속도를 측정하는 방법은 없다. 그러나 스위스에 있는 신설 기업은 속도를 즉시 그리고 정확히 측정할 수 있는 최초의 휴대용 센서를 이용하여 이를 바꿀 수 있다.
Lugano 에 있는 Vissee는 속도를 측정하는 데 있어 근본적으로 새로운 접근방식을 채택한 센서를 개발했다.(그림1. 센서 프로토타입) "제3의 눈(Third Eye)"이라고 불리는 Vissee의 속도 센서는 초파리의 움직임 감시 시스템을 모델로 하는 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서이다. 회사는 1년밖에 되지 않았지만, 다양한 제품을 생산하는 제조업체들이 프로토타입을 입수하기를 열망하고 있다. 내년 3월, Vissee는 주요 반도체 제조업체와 협력관계를 발표할 것이다. 2011년말까지, 이 센서는 스포츠 장비에서 사용될 것이고, 2012년에는 센서가 Skybotix사에서 만든 교통 및 감시 초소형 비행체에 통합될 것이라고 CEO인 Samir Bouaballah는 말한다. 훨씬 더 이후에는 센서가 주요 차량 제조업체들에 의해 사용될 수도 있다.
왜 그렇게 많은 서로다른 회사들이 Vissee의 환심을 사려하는지를 이해하기 위해서는, 현재 대부분의 속도 센서들이 어떻게 동작하는지를 이해해야 한다.
앤 티록식 브레이크 장치를 위한 시스템 피드백을 제공하는 것과 같은 차량 속도 센서는 차축과 휠간에 위치한다. 휠이 회전함에 따라, 센서는 바큇살의 위치를 48번에서 60번까지 동일한 간격으로 측정한다. 이러한 방식은 약 5kmh 단위에서 정확하다고 Infineon Technologies North America의 기술자인 James Sterling은 말한다.
운 전자는 이러한 정보를 제한속도에 맞추기(혹은 넘기) 위해 안전하게 사용할 수 있지만, 속도계는 부정확하다. 오류는 바큇살의 회전 속도와 휠의 반경을 곱해야하는 필요성으로부터 발생하는데, 반경은 차량의 메이커, 모델, 타이어의 종류와 마모정도에 따라 변하기 때문이다.
속도를 간접적으로 측정하는 것은 차량만이 아니다. 일반적인 스마트폰 스포츠 애플리케이션은 속도를 측정하기 위해 두가지 방법을 사용한다. 가속도계를 내장하거나 위치의 미분을 취하는 것이 그것이다. 가령, 주파 시간을 추적하는 애플리케이션은 GPS가 제공하는 위치를 이용해 평균 속도를 측정할 수 있다. 그러나, GPS는 약 초당 한번의 정확도를 제공하는데, 단거리 선수나 스키 선수들은 더욱 정교한 것을 필요로하고, 수직 변화에는 제대로 작동하지 않는다. 다른 방법으로, 애플리케이션은 가속도계의 출력을 통합할 수 있다. 그러나, 이러한 방법은 다양한 오류를 만들어내는 경향이 있다.
이 상적인 속도 센서는 위치 또는 가속도와 상관없이 정확하고 신속하게 속도를 계산할 것이다. Vissee의 Third Eye는 전력소비를 매우 낮은 수준으로 유지하면서 소비자들이 그러게 할 수 있게 해주는 최초의 애플리케이션-특화 프로세서가 될 것이라고 CEO인 Nicola Rohrseitz는 말한다. Vissee의 설립자이면서 Swiss Federal Institute of Technology at Zurich (ETHZ)의 졸업생인 Rohrseitz와 Valeria Mozzetti는 초파리의 비행 패턴을 역공학함으로써 하드웨어와 알고리즘을 만들어냈다.
(그림 2. 초파리)
학생이었을때, 그들은 파리가 주변을 지나가는 물체를 관측함으로써 속도를 조절하는 행동 업무에 대하여 연구했다. 물체들은 벽에 영사된 낮은 속도의 바람 터널의 실제 단순한 이미지였다. 파리들이 터널의 중간에서 비행할때, Rohrseitz와 Mozzetti는 파리의 행동을 연구했다. 수 만번의 동일한 시험을 반복한 후에, 그들은 파리의 시각 시스템이 수행해야하는 움직임 계산이 무엇인지를 역공학했다. "이것이 칩 설계를 위한 청사진이었다"라고 Rohrseitz의 연구를 지도했던 ETHZ의 교수인 Steven Fry는 말한다.
동 작원리는 다음과 같다. 센서는 어안렌즈, 고성능 60Hz CMOS 카메라와 유입되는 데이터를 선택적으로 필터링하는 특별한 소스 알고리즘을 구동하는 ARM 기반 마이크로프로세서로 구성된다. 렌즈와 마이크로프로세서 모드 길을 찾기 위한 초파리 기능의 다른 양상에 맞추어 모델링된다.
렌즈는 카메라에게 180도 현장에 대한 이미지를 제공하는데, 이는 초파리의 영상과 거의 비슷한 것이다. (일반적으로 렌즈는 약 40~50도만을 이미지화 할 수 있다.) 렌즈는 CMOS 카메라로 빛을 이동시킨다. Vissee의 특허받은 알고리즘을 이용하여 시각 데이터가 필터된 후에, 이미지 데이터는 상당히 감소하여 마이크로프로세서에서 처리가능한 수준이 된다.
칩은 두가지 변수를 찾을 것이다 : 시간 주파수 (한 점의 시간상의 신호 변화)와 공간 주파수 (한 순간 공간에서 빛의 세기와 같은 신호의 변화). 시간 주파수를 공간 주파수로 나눈 근사값은 휼륭하게 절대 속도의 정확한 측정치를 만들어낼 수 있다. 시간 주파수는 쉽지만 공간 주파수는 더 까다롭고 더 많은 연산이 필요하다. 그것은 이러한 연산이 엄청난 전력을 소비하는 것-소형, 휴대용 센서가 아주 싫어하는것- 을 의미한다.
Vissee의 알고리즘은 프로세서의 계산속도에 도움이 않되는 데이터를 걸러내는 초파리 두뇌로부터 얻어진 방법을 사용하여 연산 부하를 가볍게 만든다.
Rohrseitz는 센서가 엘리트 단거리 선수, 스키선수 와 다른 운동 선수들이 그들의 시간에 있어 소소하지만 중요한 교정을 가능하게 하는 것을 상상한다. 실제로, Third Eye는 계보기처럼 소형, 무선 센서가 될 것이다.
훨 씬 더 후에, Rohrseitz와 Mozzetti는 센서가 차량의 제어를 향상시키기 위해 차량에 내장될 것을 희망한다. Infineon의 Sterling은 자동체 제조업체들은 후방 카메라 또는 적응적 순항 제어와 같은 시스템을 위해 흥미로운 아이디어를 발견할 수 있다고 말한다. 그러나, 그는 Vissee의 센서가 현재의 안티록 브레이킹 시스템에 도움이 될지 확신하지 못했다. "현재의 시스템은 차량이 미끌어질 때 20 또는 100kmh인지는 상관하지 않는다. 브레이크 펄스 알고리즘도 동일할 것이다". 그러나 미래의 ABS 시스템은 속도에 따라 행동을 변화시킬 수 있고, Third Eye가 거기서 도움이 될 수 있다.
출처 : http://www.google.com/url?sa=t&source=news&cd=2&ved=0CCYQqQIwAQ&url=http%3A%2F%2Fspectrum.ieee.org%2Fcomputing%2Fhardware%2Fa-flyeye-inspired-speed-sensor&ei=I7l1TMbWIoXSsAOI4vGgDQ&usg=AFQjCNH8r9NOY6C
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