Qual é a arquitetura de rede ideal para diferentes sistemas embarcados e a comunicação com a Internet?

O uso de sistemas embarcados que se comunicam com o mundo exterior tem se tornado uma parte fundamental de diversas aplicações modernas, desde a medicina até a gestão de cidades inteligentes. Sistemas como o monitoramento de pacientes, que coletam dados sobre o estado de saúde de um indivíduo, ou dispositivos de automação em pontes que se comunicam com serviços locais, exigem uma infraestrutura robusta de comunicação. A grande questão que surge, então, é: qual é a topologia de rede mais adequada para essas diversas aplicações? Além disso, como integrar esses sistemas com a Internet, principalmente quando se utilizam processadores de baixo desempenho e pouca capacidade de armazenamento?

Para sistemas mais avançados, como a automação de pontes ou o monitoramento de vacas leiteiras em fazendas, a conectividade com a Internet pode ser mais direta, aproveitando-se de computadores mais potentes ou até de sistemas embarcados com maior capacidade. Nesses casos, os dispositivos podem enviar dados periodicamente ou de maneira baseada em eventos, dependendo das necessidades específicas de cada aplicação. Por exemplo, a monitorização de dados biológicos de uma vaca pode ser feita periodicamente a cada 15 minutos, enquanto um sistema de segurança de uma porta pode disparar uma notificação toda vez que um evento (como a abertura da porta) ocorre.

No caso de redes de sensores, como aquelas usadas para monitorar a saúde de um paciente, é fundamental entender o comportamento de "despertar" dos sensores. Os monitores de glicose no sangue ou de pulso podem ser projetados para operar de maneira periódica, despertando a cada minuto ou conforme o intervalo mais adequado para o acompanhamento dos dados. Para sensores baseados em eventos, como o monitoramento da posição de um paciente (se está deitado ou em pé), o dispositivo acorda apenas quando detecta uma mudança relevante, economizando energia e prolongando a vida útil da bateria.

No modelo OSI, as camadas superiores lidam com aspectos mais gerais da comunicação, como o estabelecimento e a manutenção de conexões, enquanto as camadas inferiores tratam das especificidades da transmissão de dados através da rede. A camada de aplicação, por exemplo, gerencia a interação direta com o usuário, enquanto a camada de transporte garante que os dados sejam entregues corretamente, sem perdas ou duplicações. A adaptação desses conceitos de camadas para sistemas embarcados é crucial para garantir a escalabilidade e a robustez do sistema, especialmente em situações em que o acesso à rede é instável ou sujeito a interrupções.

Além disso, a camada de sessão desempenha um papel importante na manutenção da conexão entre os dispositivos, o que é especialmente relevante em cenários de comunicação contínua, como o monitoramento de pacientes. Quando um dispositivo de monitoramento perde a conexão com a rede, a camada de sessão pode tentar restabelecer a conexão de maneira eficiente, garantindo que o sistema continue funcionando sem interrupções significativas. A camada de apresentação, por sua vez, traduz os dados de um formato de aplicação para um formato transmitido pela rede, como a criptografia de informações sensíveis, assegurando a privacidade dos dados do paciente.

No contexto de sistemas embarcados, a aplicação dessas camadas pode ser simplificada, dado que os processadores utilizados são limitados em termos de poder computacional. Isso significa que o protocolo de comunicação e a arquitetura da rede precisam ser adaptados de forma que o sistema consiga operar de maneira eficiente, minimizando o uso de recursos e mantendo a comunicação estável, mesmo sob condições adversas de conectividade.

É fundamental, para a segurança e integridade dos dados, que o sistema embarcado tenha mecanismos de autenticação e verificação de dados, principalmente em sistemas críticos, como os de monitoramento de saúde. A implementação de medidas de segurança, como criptografia e autenticação de dispositivos, protege contra interceptações de dados sensíveis. A integração com a Internet deve ser projetada de maneira a não comprometer a segurança do sistema, especialmente quando se trata de informações pessoais e médicas.

Como a Comunicação Serial e os Sensores Impactam os Sistemas Embutidos e a IoT

A comunicação serial sempre teve um papel importante no desenvolvimento dos sistemas embutidos, especialmente em aplicações com requisitos específicos e eficientes em termos de energia. Desde os primórdios dos anos 1950, a comunicação serial tem sido usada para conectar processadores e dispositivos que leem ou controlam informações, mas não necessariamente para conectar múltiplos computadores entre si. Em vez disso, ela tem sido a espinha dorsal para interações de dispositivos simples, como impressoras e outros aparelhos conectados a computadores centrais.

O protocolo RS232, introduzido em 1960, exemplifica o tipo de comunicação inicial. Ele era projetado para transferir pacotes de dados de tamanho único, o byte, e dependia da interpretação desses bytes pelas unidades conectadas nas extremidades do cabo. A simplicidade do protocolo, embora eficaz para suas aplicações iniciais, como a comunicação entre um computador e uma impressora, revelou-se ineficaz para as demandas mais complexas dos sistemas embutidos a partir da década de 1980. Foi nesse período que surgiram novos protocolos como o IIC (1982), o CAN (1986) e o SPI, que melhoraram a eficiência e a capacidade de comunicação desses sistemas. Esses protocolos, mais especializados, permitiram que sistemas embutidos conseguissem realizar operações mais sofisticadas com microcontroladores e sensores, fundamentais para o avanço de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT).

Ao longo das décadas de 1980 e 1990, os sensores de baixo consumo, compatíveis com a voltagem dos microprocessadores, começaram a se tornar comuns, promovendo uma revolução nos sistemas embutidos. Esses sensores permitiram a implementação de redes de sensores sem fio, compostas por pequenos nós contendo elementos de processamento, sensores e circuitos de comunicação sem fio. A inovação continuou com o desenvolvimento de sensores extremamente pequenos, como os MEMS (Sistemas Microeletromecânicos), que estão na vanguarda das pesquisas em miniaturização e novos sensores, capazes de detectar fenômenos em escalas micrométricas e nanométricas.

A miniaturização e a adaptação de dispositivos a baixas tensões de operação são as chaves para o sucesso dos sistemas embutidos e da IoT. Esses avanços permitiram que as interações físicas do mundo real, como movimento, temperatura, luz e umidade, fossem capturadas e integradas a sistemas computacionais para diversas finalidades, desde a automação residencial até a indústria 4.0.

Além disso, o processo de desenvolvimento dos sistemas embutidos não é apenas técnico, mas envolve uma organização estruturada e etapas específicas que garantem o sucesso do produto final. Como qualquer outro produto complexo, os sistemas embutidos exigem uma série de etapas bem planejadas, desde a definição de requisitos até o design e a produção. O processo de desenvolvimento de software, por exemplo, é um dos mais críticos, envolvendo a divisão de tarefas em subprocessos menores para garantir que cada etapa seja gerida adequadamente e que o produto final atenda às necessidades do usuário.

Para garantir que o produto final atenda a todos os requisitos, um desenvolvimento bem organizado deve incluir etapas como o planejamento de recursos, a verificação contínua dos resultados e a adaptação de processos conforme as necessidades e descobertas ao longo do desenvolvimento. O mesmo vale para o desenvolvimento de sistemas embutidos, onde cada decisão, desde a escolha de sensores até a definição dos protocolos de comunicação, precisa ser cuidadosamente avaliada.

Como o Design de Sistemas Embutidos Influencia a Escolha de Processadores e Microcontroladores

Em sistemas embutidos, a escolha de um processador ou microcontrolador adequado é uma das decisões mais críticas que uma equipe de design precisa tomar. Essa escolha impacta diretamente a eficiência, o consumo de energia, o desempenho e a complexidade do sistema. Quando o sistema embutido é projetado para ser desligado de vez em quando, a equipe precisa analisar cuidadosamente o comportamento dos circuitos ao desligar e ligar o sistema, considerando o impacto da perda de voltagem e os efeitos que isso pode ter no desempenho geral.

Em um projeto de sistemas embutidos, o tipo de elemento de processamento selecionado deve ser baseado em uma série de características, como os conjuntos de instruções, os módulos periféricos disponíveis, a capacidade de memória e a eficiência no consumo de energia. Microcontroladores, por exemplo, frequentemente possuem componentes como conversores analógico-digitais (ADC), temporizadores e contadores integrados. Esses recursos são essenciais para muitas aplicações embutidas. No entanto, esses processadores tendem a ter conjuntos de instruções mais simples, o que pode limitar sua flexibilidade e desempenho em tarefas que exigem operações complexas.

Quando uma equipe de design está selecionando um elemento de processamento para um sistema embutido, ela deve considerar não apenas os recursos essenciais, como o sistema de interrupções, controle de energia e memória interna, mas também as características não funcionais, como o fator de forma e a disponibilidade de sistemas de desenvolvimento de software. Cada um desses fatores influencia a eficiência geral do sistema e a facilidade de desenvolvimento.

Além disso, a equipe deve estar atenta ao comportamento do sistema no momento do arranque. Em sistemas que envolvem vários módulos ou componentes, o tempo necessário para inicializar corretamente cada módulo pode ser crítico para o funcionamento estável do sistema. O arranque sequencial de módulos e a sincronização entre eles exigem uma análise cuidadosa para evitar falhas.

É essencial que os projetistas compreendam que o desempenho de um sistema embutido não se limita apenas ao poder de processamento do microcontrolador ou microprocessador. A interação entre o hardware e o software, a gestão de interrupções, a eficiência energética e a capacidade de lidar com eventos externos são aspectos fundamentais que determinam o sucesso de um projeto. Além disso, é importante que a equipe de desenvolvimento tenha um bom conhecimento das ferramentas de desenvolvimento disponíveis para software e hardware, já que essas ferramentas podem influenciar diretamente a agilidade no design e a capacidade de testar o sistema de forma eficaz.

Como modelar a seleção de hardware e software para sistemas embarcados utilizando programação linear inteira?

Quando um sistema embarcado é descrito por um grafo de tarefas, a complexidade do projeto emerge da necessidade de mapear cada uma dessas tarefas a componentes físicos e lógicos viáveis. Este mapeamento não é único: múltiplas soluções podem existir, e o desafio está em selecionar a melhor entre elas — a mais eficiente, a mais econômica, a mais robusta. A modelagem deste problema através de programação linear inteira (PLI) permite formalizar as restrições e possibilidades, definindo com precisão o espaço de soluções viáveis.

A partir do grafo de tarefas, que define os nós representando funcionalidades específicas — como detecção de objetos ou controle de barreiras —, o time de projeto começa a propor alternativas de implementação para cada nó. Essas alternativas podem incluir circuitos padrão, circuitos especializados, microcontroladores amplamente utilizados pela equipe, ou mesmo plataformas específicas com as quais já exista familiaridade. A suposição implícita é que para cada elemento de hardware selecionado, é possível adquirir ou desenvolver software compatível.

Além disso, tarefas distintas podem compartilhar funcionalidades semelhantes. Como no caso de duas tarefas que identificam tráfego de veículos e pedestres em uma ponte: apesar de separadas no grafo, sua funcionalidade pode ser fundida se houver uma solução capaz de reconhecer ambas simultaneamente. Esse tipo de abstração reduz redundâncias e complexidade computacional.

Formalmente, introduzem-se os seguintes conjuntos:
V, representando os nós do grafo (tarefas);
L, as funcionalidades associadas a cada nó;
M, os tipos de hardware considerados (como FPGA de baixo custo, FPGA de alto desempenho, circuitos especializados);
Jₘ, o conjunto de instâncias possíveis para cada tipo m de hardware;
P, os tipos de processadores;
Kₚ, o conjunto de instâncias para cada tipo p de processador.

Cada variável de decisão do modelo será binária — assumindo valor 0 ou 1. As principais variáveis são:

• Xᵥ,ₘ,ₖ: vale 1 se o nó v é mapeado ao componente k do tipo m.

• Yᵥ,ₚ,ₖ: vale 1 se o nó v é mapeado ao processador k do tipo p.

• NYₗ,ₚ,ₖ: vale 1 se existe software disponível para o processador k do tipo p implementar a funcionalidade l.

Essas variáveis são restritas a valores binários. As desigualdades básicas asseguram que todas permaneçam em {0,1}. A equação central impõe que cada tarefa seja atribuída a exatamente um componente ou processador. A consistência funcional é garantida por outra desigualdade: se uma tarefa com funcionalidade l é mapeada a um processador, deve existir software correspondente disponível para tal funcionalidade naquele processador específico.

A função objetivo pode representar diferentes metas de projeto — minimização de custo, tempo de resposta, consumo de energia. Supondo o caso da minimização de custo, define-se uma função onde cada instância de componente ou processador incluída na solução contribui com seu custo individual ao total. Variáveis de decisão com valor 1 indicam elementos incluídos na solução, logo, suas contribuições são somadas. O orçamento máximo aceitável é então modelado como uma restrição adicional, que toda solução viável precisa respeitar.

Além dessas equações fundamentais, o modelo pode ser estendido para incluir outras dimensões de projeto, como restrições de tempo de execução, latências de comunicação entre componentes distribuídos, ou limitações térmicas e de energia. Cada novo aspecto do sistema pode ser representado por novas variáveis e restrições, mantendo a coerência do modelo e ampliando sua expressividade. A escolha dessas extensões depende diretamente da criticidade dos requisitos do sistema em questão.

O que também é importante compreender é que o sucesso da m

Como Mapear Tarefas em Sistemas Embarcados: Desafios e Estratégias

No contexto do design de sistemas embarcados, o mapeamento de tarefas para componentes de hardware e software é um processo crucial para garantir que as funções sejam executadas de maneira eficiente, econômica e dentro dos requisitos de tempo real. O mapeamento adequado de tarefas também influencia diretamente o custo total do sistema, especialmente quando diferentes tipos de hardware são envolvidos, como processadores de baixo, médio e alto desempenho, além de FPGAs e sensores especializados.

Vamos analisar um cenário específico envolvendo um robô móvel com mãos, no qual as tarefas devem ser mapeadas para diferentes tipos de hardware, levando em consideração tanto as limitações quanto as vantagens de cada componente.

Definindo o Cenário

Imagine um robô móvel que executa seis tarefas principais, que são descritas a seguir:

1. Detecção visual e controle de movimento (vsp)

2. Sensoriamento e processamento do pé (psp)

3. Controle do movimento do pé (cfm)

4. Sensoriamento e processamento das mãos (psp)

5. Controle do movimento das mãos (chm)

6. Controle central e coordenação (ccc)

Além disso, algumas decisões já foram tomadas no design do sistema. Por exemplo, a função de detecção visual e controle de movimento será definitivamente implementada usando o hardware Teledyne DALSA (dytg). Já a tarefa de controle central (tarefa 6) deve ser executada em um processador.

Mapeando as Tarefas

• Tarefa 1 (vsp): Esta tarefa pode ser mapeada ao hardware de visão e direcionamento (dytg), conforme já estabelecido.

• Tarefa 6 (ccc): Esta tarefa, que é responsável pelo controle central, deve ser mapeada para o processador Stellaris (lmep).

• Tarefas 2 a 5: Essas tarefas podem ser mapeadas para qualquer componente de hardware adequado, como sensores de aproximação (apsn), mãos robóticas (bpkh), pés prostéticos (rppf) ou outros processadores (lmep).

As equações que descrevem o mapeamento de cada tarefa são baseadas nas restrições impostas, como a obrigatoriedade de usar o hardware específico para a tarefa 1 e a tarefa 6, e a flexibilidade para as outras tarefas.

Por exemplo, se definirmos $X_{i,j}$ como uma variável binária que indica se a tarefa $i$ está mapeada para o hardware $j$, as equações poderiam ser escritas da seguinte forma:

• $X_{1,dytg} = 1$ (Tarefa 1 mapeada para o hardware dytg)

• $X_{6,lmep} = 1$ (Tarefa 6 mapeada para o hardware lmep)

• Para outras tarefas, a alocação é flexível e pode ser mapeada para qualquer um dos componentes disponíveis.

Além disso, é necessário garantir que cada tarefa seja mapeada para exatamente um componente de hardware ou software, o que implica na utilização de equações adicionais que restrinjam as alocações possíveis.

Custo do Sistema

Outra consideração importante é o custo total do sistema. Suponha que o custo de cada tipo de hardware seja o seguinte:

• FPGA (bpkh): Custo 5

• Processador de baixo desempenho (lmep): Custo 8

• Processador de alto desempenho (lmep): Custo 20

Esta função deve ser minimizada para encontrar a solução de custo mais baixo, atendendo simultaneamente a todas as restrições de mapeamento.

Outras Considerações Importantes

Por exemplo, em uma análise de Pareto, uma alternativa dominada é aquela que é inferior em todos os critérios de avaliação (como velocidade e consumo de energia) em comparação com outra alternativa. O objetivo é identificar os pontos de fronteira de Pareto, que representam as soluções ótimas em relação a diferentes critérios, sem comprometer uma das métricas em detrimento de outra.