Sensornetze: Drahtlos, autark und modular

Autarke Sensorknoten mit extrem niedriger Leistungsaufnahme

Gerade in der Wissenschaft und Forschung aber auch in der Industrie tritt oft das Problem auf, dass großflächige Messungen über einen langen Zeitraum (zum Beispiel mehrere Jahre) gemacht werden sollen. Beispiele dafür wären eine Bodenfeuchtemessung über einem größeren forstwirtschaftlichen Grund, um die Wasserverteilung herauszufinden, oder eine Messung der natürlichen Strahlung, um deren langfristige Entwicklung zu beobachten. Um aussagekräftige Daten zu bekommen, müssen häufig relativ viele Sensoren angebracht werden.

Drahtlose Sensornetze
Gleichzeitig zu der hohen Sensordichte besteht der Wunsch, die Sensoren möglichst flexibel zu verteilen und möglichst wenig in das zu vermessende System einzugreifen. Diese zwei Anforderungen sind widersprüchlich. Durch die hohe Dichte sind viele Kabel nötig. Abhängig von der Art der Messung kann das Kabel stören oder die Ergebnisse beeinflussen. Außerdem müssen die Kabel zunächst verlegt werden und benötigen unter Umständen zusätzliche Schutzmaßnahmen, um sie vor Fremdeinflüssen zu schützen. Eine nahe liegende Alternative zu der festen Verkabelung ist die Nutzung von drahtlosen Systemen. Hier ist der anfängliche Installationsaufwand deutlich geringer, da ein Großteil oder sogar die komplette Verkabelung entfallen kann. Auch müssen nur noch die einzelnen Knoten geschützt werden, aber nicht dazwischen liegende Kabel. Betrachtet man jedoch den Wartungsaufwand tauchen schnell erste Probleme auf. Eines der größten ist die Stromversorgung. Geht man zum Beispiel von einem Batteriebetrieb mit einer durchschnittlichen Batterielebensdauer von zwei Jahren aus, so fallen im Schnitt bei 100 Sensorknoten (mit 100 Sensoren könnte man beispielsweise ein 10-Meter-Raster auf einer 100 mal 100 Meter großen Fläche aufbauen) jeden Monat etwa vier Knoten aus. Natürlich werden sich die Ausfälle eher gegen Ende der zwei Jahre häufen, jedoch muss auch dann jeder einzelne Sensorknoten manuell gewartet werden. Neben dem Aufwand des eigentlichen Batteriewechsels kommt dabei noch hinzu, dass die Messung beeinflusst wird. So kann durch den Vorgang – Knoten nehmen, Batteriefach öffnen, Batterie wechseln, Knoten wieder ablegen – die Position des Sensors und damit der Messpunkt verschoben werden.

Beide Probleme (die Verkabelung und der nötige Batterieaustausch) können deutlich verringert werden, wenn zumindest der größte Teil der Sensorknoten die nötige Energie vollkommen autark aus seiner Umgebung gewinnen kann. Einige wenige zentrale Knoten sind dann eventuell noch für das Sammeln der Daten verantwortlich und halten die Daten für den Abruf bereit. Bei dieser Gelegenheit kann dann auch die nötige Wartungsarbeit ausgeführt werden (wie der Batteriewechsel).

Autarke Versorgung
Die Methode Energie aus der Umgebung zu sammeln wird als „Energy Harvesting“ bezeichnet. Als Quelle kommen hier alle Effekte in Frage, aus denen sich mittels Energiewandlern zumindest geringe Mengen an elektrischer Energie erzeugen lassen. Klassische Beispiele hierfür sind Licht oder Wärmeunterschiede. Entsprechende Wandler wären Solarzellen oder Peltierelemente. Aber auch Vibrationen können genutzt werden (mittels elektromechanischen Wandlern). Leider wird damit oft – je nach Energiequelle und den aktuellen Bedingungen – nur eine dauerhafte Leistungsabgabe von einigen 10 Mikrowatt erreicht. Auch wenn die gesammelte Energie gespeichert und dann in größeren Portionen abgerufen wird, ist es immer noch eine Herausforderung, mit dieser Energiemenge ein Mikrocontrollersystem mit Funkanbindung zu betreiben.

Da der größte Teil der Energie für das eigentliche Senden von Daten benötigt wird, hat der Funkstandard einen entscheidenden Einfluss. Zwar werden immer mehr universelle Funkstandards für energiearme Anwendungen entwickelt (zum Beispiel ZigBee) oder vorhandene Standards angepasst (siehe Bluetooth Low Energy), jedoch benötigen die meisten immer noch zu viel Energie für den Harvesting-Betrieb. Der Einsatz eines speziell auf die jeweilige Anwendung abgestimmten Funkprotokolls kann hier deutlich bessere Ergebnisse erzielen.

Verwendet man zusätzlich noch ein niedriges Frequenzband von 868 MHz, kann das bei gleicher Sendeleistung die Reichweite im Vergleich zu Protokollen, die – wie zum Beispiel Bluetooth – im 2,4 GHz Band arbeiten, noch einmal deutlich verbessern. Der dadurch entstehende Nachteil einer geringeren Bandbreite ist in typischen Sensoranwendungen nicht so entscheidend, da nur sehr kleine Datenmengen anfallen. Die vom 434 MHz Band bekannten Probleme, dass durch zu starke Auslastung des Bandes Interferenzen mit anderen Geräten auftreten, sind im 868 MHz Band durch die strengeren Zugriffsregelungen deutlich unwahrscheinlicher.

Die genannten Zugriffsregelungen beschränken je nach Subband meistens die erlaubte maximale Sendezeit. Da, um mit der geringen Energiemenge auszukommen, sowieso die meiste Zeit Funkstille bewahrt werden muss, ist diese Beschränkung kein Problem.

Neben dem Funkstandard gehört der Mikrocontroller zu den größten Verbrauchern. Auch dieser kann – ähnlich wie der Funkteil – die meiste Zeit in einem energiesparenden Zustand verweilen und muss nur für Messungen oder die Vorverarbeitung der Daten aktiv sein.

Die zeitliche Zuordnung der Messergebnisse kann am einfachsten mit einem Timestamp gelöst werden. Hierfür dient im Normalfall ein mit dem Systemtakt des Controllers betriebener Timer. Allerdings kann auch hier Energie eingespart werden, wenn der normal relativ schnelle und damit auch meist energiehungrige Systemtakt während der Ruhephasen abgeschaltet und stattdessen ein sparsamer Low-Power- Oszillator eingesetzt wird. Dadurch kann der Ruhestromverbrauch des Controllers in den entsprechenden Phasen teilweise auf unter 1 µA gesenkt werden.

Einsatz energieoptimierter Protokolle
Wie bereits oben erwähnt, hat das Protokoll einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf die Energieaufnahme. Viele Protokolle benötigen lange Perioden, in denen gesendet oder empfangen wird. Da hierfür die Energie im Normalfall nicht ausreicht, sind diese eher schlecht für durch Harvesting betriebene Funkknoten geeignet.

Deutlich besser funktionieren zum Beispiel Protokolle, bei denen einige wenige zentrale Knoten mit einer besseren Versorgung ständig lauschen. Die Versorgung dieser kann dabei zum Beispiel durch eine kabelgebundene Versorgung, eine Batterie oder eine deutlich größere Solarzelle realisiert werden. Alle anderen Knoten können dann zu einem beliebigen Zeitpunkt Daten senden und somit ihre Energie deutlich besser einteilen.

Um einige Steuerinformationen auch in die andere Richtung senden zu können, müssen Pakete auf den besser versorgten Knoten zwischengespeichert werden, soweit diesen bereits bekannt ist, dass es sich um einen Harvesting-Knoten handelt. Meldet der Harvesting-Knoten sich wieder, können die Daten versandt werden. Dafür muss der Harvesting-Knoten nach jeder Meldung einen kurzen Empfangsslot reservieren.

Anwendungsabhängige Optimierung
Selbstverständlich decken alle hier angesprochenen Punkte – gerade bei den Protokollthemen – nur einen Teil der Problematik ab. Schon alleine die stark anwendungsabhängig unterschiedlichen Anforderungen und Optimierungsmöglichkeiten machen es schwer bis nahezu unmöglich, allgemeingültige Aussagen zu treffen, welche Lösung zu bevorzugen ist. Daher ist es vor allem wichtig, Systeme möglichst modular und leicht anpassbar zu halten, wenn sie mehrfach eingesetzt werden sollen. Eine Festlegung auf nur eine Energiequelle (zum Beispiel Solar) kann sehr schnell zu unflexibel sein, und fest verbaute Sensoren decken oft den Bedarf nur teilweise ab. Ein universeller Funkstandard benötigt meist deutlich mehr Energie, da auch für nicht genutzte Funktionen häufig zusätzliche Verwaltungsdaten anfallen. Dafür notwendige zusätzliche Felder im Header machen das Datenpaket und damit auch die nötige Sendezeit länger.

Entwicklung kompakter Sensorknoten
Die embedded brains GmbH hat ihre Erfahrung in der Entwicklung von Mikrocontrollersystemen aller Größen sowie von Funkmodulen genutzt, um eine Basisplattform für Funksensorknoten zu entwickeln. Der Funknetzknoten „ELEFANT“ (Energiearm Laufender Erweiterbarer Funknetzknoten zur Aufnahme Natürlicher Testgrössen) basiert auf einem STM32-Controller mit einem ARM-Cortex-M-Kern sowie einem sparsamen Funk-Chip. Die Versorgung kann je nach Bedarf von unterschiedlichen Harvesting-Modulen verschiedener Hersteller übernommen werden. Ein universeller Anschluss für die Sensorik macht das System modular erweiterbar. Auch kann der Basisknoten ohne großen Aufwand mit PC-Schnittstellen ausgestattet werden, wie es zum Beispiel für den Daten sammelnden Knoten nötig ist.

Der Einsatz von dem auf Sensornetze ausgelegten Betriebssystem „Contiki“ ermöglicht es, eine große Anzahl vorgefertigter Software-Komponenten und verschiedenste Protokolle zu verwenden.

Insgesamt wurde eine modulare Plattform realisiert, auf deren Basis sich eine Reihe unterschiedlicher Anwendungen abdecken lassen. Neben Feuchte oder Strahlung könnten auch andere Messgrößen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Helligkeit, Magnetfelder oder Luftdruck im freien Feld aufgenommen werden. Auch die Überprüfung der Temperaturverteilung in einem Kühlraum oder eine Erfassung von Pegelständen und der Luftqualität wären denkbar sowie zukünftig Anzeigen mit kleinen bistabilen Displays.

Christian Mauderer ist System Design Engineer für Software- und Hardwareentwicklung bei embedded brains GmbH