La tecnologia indossabile, nuova frontiera dello sviluppo di sistemi embedded, riunisce in sé le tecnologie più diverse e le rende accessibili in un modo nuovo. Questa tecnologia apre la strada anche a nuovi tipi di interfacce utente, rendendo computer e prodotti elettronici più reattivi nei confronti dell’utilizzatore. Le start-up hanno però spesso hanno difficoltà a prototipare e fornire dispositivi indossabili per la sperimentazione e la produzione iniziale. L’integrazione di dispositivi elettronici in capi di abbigliamento, braccialetti e cinture comporta alcune limitazioni in termini di ingombro. È possibile ricorrere a sistemi di sviluppo convenzionali, spesso però troppo grandi per poter essere usati per la sperimentazione. Ad esempio, un sistema per l’analisi del sonno, scomodo da indossare, può originare dati fuorvianti e non essere gradito dall’utilizzatore. I casi d’uso relativi agli indossabili comportano la necessità di piattaforme costituite da una combinazione di microprocessore, interfacce sensori e comunicazioni radio che consentano la trasmissione dei dati elaborati a un dispositivo hub, di solito uno smartphone, che l’utilizzatore ha addosso o che si trova nelle vicinanze. Con la connessione wireless il dispositivo hub acquisisce i dati da diversi moduli sensori posti sul corpo. Gli sviluppatori possono scegliere tra diversi standard wireless, tra cui Bluetooth Smart e 6LowPan, e interfacce personalizzate. Un vantaggio di Bluetooth Smart è che opera praticamente con qualsiasi tipo di smartphone o tablet. Alcune recenti modifiche apportate al protocollo Bluetooth hanno migliorato il consumo energetico dell’interfaccia wireless e la sicurezza della connessione, garantendo il supporto di applicazioni “sensor oriented” che richiedono la riservatezza dei dati. Sebbene Bluetooth sembri essere il più utilizzato nei dispositivi indossabili, altre opzioni possono offrire peculiarità aggiuntive. Basato sulla tecnologia a banda ultralarga, lo standard Ieee 802.15.4a non offre solo comunicazioni per reti di sensori, ma anche la possibilità di effettuare una stima di posizione indoor precisa. Molti dispositivi indossabili elaborano i dati fisiologici registrati da sensori per acquisire movimenti, frequenza cardiaca e temperatura cutanea, oltre a dati ambientali come la pressione. La “sensor fusion”, importante aspetto della progettazione di dispositivi indossabili e dello sviluppo software, migliora l’usabilità combinando gli ingressi di più sensori e aumenta la consapevolezza ambientale del dispositivo.
La fusione di sensori
La tendenza è di combinare moduli di sensori per facilitare gli sviluppatori che usano soluzioni in commercio per le quali in passato avrebbero dovuto usare Asic. Un esempio è il sensore SFH 7050 BioMon di Osram; sviluppato per soddisfare la domanda di indossabili per il fitness e il wellness, questo dispositivo comprende tre tipi diversi di Led e un fotorivelatore. I Led sono stati scelti perché in grado di misurare vari tipi di dati fisiologici. In genere la luce verde è la più adatta per misurare la pressione al polso, mentre quella rossa è più indicata per misurare la pressione al dito o per la pulsossimetria. Un Led infrarosso adiacente può fungere da sensore di prossimità, in modo che il software di sistema possa decidere se iniziare o terminare le misurazioni. Il supporto integrato per più Led facilita la sensor fusion. Alcuni dispositivi per il fitness, presenti sul mercato, utilizzano una combinazione di letture provenienti da Led diversi per rilevare la frequenza del polso. Se le letture dei vari sensori sono coerenti tra loro, il risultato generale è più affidabile. Ad esempio, oltre alle variazioni di assorbimento della luce verde a seguito della maggiore quantità di sangue che scorre nel polso, si può usare anche la luce infrarossa. Una maggiore pressione sanguigna all’inizio della pulsazione aumenta la pressione intorno al sensore, con conseguente variazione della quantità di luce ricevuta dal sensore ottico. Analogamente, nel caso del pulsossimetro, il rilevamento di luce infrarossa associato al rilevamento di luce rossa migliora la qualità dei dati. Il sangue deossigenato appare blu, colore che assorbe preferibilmente luce rossa. Il sangue estremamente ossigenato non ne assorbe molta, però tende a mostrare un assorbimento maggiore nella regione infrarossa. Il punto d’intersezione delle caratteristiche di assorbimento diventa così la conferma che le misurazioni dell’ossigeno sono di qualità.
La riduzione dei consumi energetici
Il consumo energetico è un aspetto importante nella definizione delle prestazioni di un dispositivo indossabile “sensor oriented”. Spesso in questi dispositivi c’è poco spazio per una batteria di grandi dimensioni. Per migliorare l’efficienza energetica, molti sviluppatori ricorrono alle modalità sleep disponibili nei microcontrollori a basso consumo più diffusi, tra cui quelli basati sull’architettura Arm Cortex-M o l’MSP432 di Texas Instruments. Sebbene possa sembrare che gli indossabili tengano costantemente sotto controllo gli ingressi dei sensori, la natura dei dati di movimento, ambientali e fisiologici fa sì che non sia necessario campionare gli ingressi con una frequenza elevata. Alcuni devono essere campionati solo poche volte al secondo o magari fino a un centinaio per rilevamenti ad alta risoluzione. Poiché il tempo di elaborazione per gli ingressi, anche con calcoli sensor fusion, è tipicamente breve rispetto al tempo che intercorre tra i campioni, la Mcu può essere impostata nella modalità sleep per lunghi periodi di tempo. Il duty cycle basso riduce al minimo il consumo energetico e migliora la durata della batteria.
Soddisfare l’estetica
L’estetica è un aspetto essenziale del dispositivo finale, per questo è importante riuscire ad andare oltre il tradizionale formato rettangolare delle schede integrate: un ottimo esempio è Arduino Lilypad. I componenti elettronici, compatibili con il diffusissimo ambiente di sviluppo software Arduino, sono montati su una scheda rotonda che, mediante appositi fori, può essere cucita sui tessuti. Un altro esempio è la scheda Flora di Adafruit che è leggermente più piccola della Lilypad, ed è dotata di più funzionalità e di memoria, ma offre un minor numero di canali per la configurazione I/O personalizzata. Per le sue dimensioni ridottissime il modulo Intel Curie è perfetto per essere integrato in molti tipi di dispositivi indossabili. Poco più grande di un bottone, questo modulo rettangolare integra un processore Intel Quark a 32 bit, un sensore di movimento a sei assi, tecnologia Bluetooth Smart e 384 KB di memoria flash. Progettata in collaborazione con Intel, la scheda di sviluppo Genuino 101, pensata per l’impiego didattico, offre le prestazioni e il basso consumo del modulo Intel Curie, ma con la semplicità di Arduino, ed è disponibile a un prezzo equivalente a quello dei modelli entry level. Anche la stampa 3D può contribuire alla progettazione dei prototipi o alla produzione a basso volume per la sperimentazione. Software gratuiti come DesignSpark Mechanical di RS Components consentono allo sviluppatore di progettare e produrre facilmente un robusto contenitore rotondo per la scheda in grado di proteggere i componenti elettronici e i sensori.
