Planen, testen und optimieren Sie die Laufzeit Ihrer energieautarken kabellosen Sensorknoten unter Beachtung der Algorithmen und resultierender Datenübertragung vor dem Bau von Prototypen bzw. wichtiger Entwurfsentscheidungen.
Das Problem
Die Einsatzfähigkeit von energieautarken kabellosen Sensorknoten (engl. wireless sensor node, WSN) ist abhängig von ihrem Energieverbrauch sowie der aus der Umgebung gewonnenen Energie (engl. Energy Harvesting). Der Energieverbrauch wiederum hängt von den am WSN ausgeführten Algorithmen sowie der Menge an übertragenen Daten ab. Typischerweise können Probleme der Zustandsüberwachung mit verschiedensten Algorithmen gelöst werden, die aber, besonders auf Mikrocontrollern, sehr unterschiedliche Ausführungszeiten, Speicherverbrauch und Energiebedarf haben können. Typischerweise wird vorab die Klassifikationsgenauigkeit diverser Varianten erhoben. Aufgrund des Aufwandes werden aber meist nur wenige Algorithmen tatsächlich auf dem WSN implementiert und deren Ausführungszeit und Energieverbrauch gemessen. Das führt zu einer mangelhaften Entscheidungsgrundlage und potentiell zu suboptimalen Entwurfsentscheidungen. Die Folgen sind potentiell längere Entwicklungszeiten und/oder überdimensionierte und damit teurere Sensorknoten als notwendig.
Das Kompilieren verschiedener Algorithmen für Mikrocontroller und das Erheben des jeweiligen Energieverbrauchs auf Prototypen ist zeitaufwendig und teuer.
Unsere Fähigkeit
Das MCL unterhält einen WSN Simulations- und Analyse-Framework (MCL WSN*Explorer), mit dem eine große Anzahl von Algorithmen und deren Varianten (in ONNX Format) automatisch kompiliert, auf ausgewählten Mikrocontrollern ausgeführt, sowie deren Ausführungszeit, Speicherverbrauch und Energieverbrauch gemessen werden kann. Diese Ergebnisse fließen in eine Simulation verschiedener WSN Konfigurationen unter realitätsnahen Applikationsbedingungen ein.
Ihr Mehrwert
Wir kartieren Ihren Lösungsraum – effizient und akkurat. Sie erhalten einen umfassenden Bericht der als Grundlage für ein weiteres Vorgehen dienen kann. Sie können sich im Weiteren auf die weitere Umsetzung der besten Lösungsvarianten konzentrieren.
Algorithmen
Erstellen und Validieren von Algorithmen für die Zustandsüberwachung physikalischer Systeme
Kompilieren von Scikit-learn Algorithmen in ausführbare ARM Binaries
Automatisierte Vermessung der Ausführungszeit und des Energieverbrauchs auf ausgewählten Mikrocontrollern
Automatisiertes Reporting
Automatisches Generieren von Beschreibungsfiles für die WSN Simulation
WSN Simulation
Realitätsnahe Energiemodelle: Simulation von Energieströmen mit Solarharvesting (PV), vereinfachtem Batterielade-/Entladeverhalten und Ruhe-/Aufwach-Zuständen.
Kommunikationskosten im Blick: Vereinfachtes RF‑Energie‑Modell pro Bit/Packet
Zyklen mit echten Daten: Der WSN*Explorer ist die Kombination unterschiedlicher Betriebszyklen (z. B. Mess‑, Sende‑ und Schlafphasen) mit Realweltdaten. Aktuell werden historische Solar‑Irradiance‑Daten automatisiert aus dem Internet geladen und in das Energiemodell integriert.
Uptime‑Optimierung - Wir bieten Metriken mit denen man bewerten kann wie stabil das System über Tage, Wochen und Jahreszeiten läuft - inklusive Worst‑Case‑Wetter und Lastspitzen Optionen.
Was wir von Ihnen benötigen
Auszuführende Algorithmen in ONNX Format oder ein geeigneter Datensatz.
Eine Mikrocontrollerarchitektur + verfügbares Development Board.
Beispielhafte WSN Konfigurationen + Wertebereiche (gewünschter Entwurfsraum).
| Dr. Julien Magnien | services(at)mcl.at | +43-676 848883 640 |
