He estado considerando la triangulación de límites para aplicaciones similares. Escribí mi tesis de maestría sobre formación de haces , que es un método utilizado para determinar la dirección con una matriz fija de sensores. Estaba trabajando con la búsqueda de dirección para sonidos continuos, como motores de automóviles, pero eso probablemente no sea necesario en este caso. Beamforming funciona bastante bien con señales de impulso, simplemente midiendo la diferencia en el tiempo de llegada a diferentes sensores en el nodo. Conociendo la configuración espacial de los sensores, se puede calcular la dirección de origen. Asegúrese de que todos sus sensores para un nodo dado no estén en un solo plano, e incluso puede obtener una dirección de fuente tridimensional. Si tiene múltiples nodos sensores separados en ubicaciones conocidas, la triangulación de la ubicación de origen es trivial. losEl sistema funciona muy, muy bien para determinar la ubicación de los francotiradores. Entonces, si su hijo está disparando un rifle de francotirador en un campo de sensores preestablecido, ¡el problema está resuelto! Aunque no garantizo los otros problemas que podrían crear.
El límite es que cualquier nodo solo puede calcular la dirección de la fuente, en relación con su punto de origen. Sin embargo, dado que cada nodo tiene múltiples sensores, los cálculos podrían realizarse repetidamente, utilizando cada sensor en el nodo como punto de origen. Cuatro sensores, cuatro direcciones. En un mundo perfecto, esa es información más que suficiente para triangular una ubicación en tres espacios. Conecte un dispositivo a su hijo que emite una señal de impulso única de vez en cuando, diseñe un nodo de sensor apropiado y debería estar en casa.
Pero luego entras en las partes divertidas. ¿Qué tipo de señales? ¿Cómo se ve el nodo sensor? Si está utilizando la radiación EM como su señal, debe tener un tiempo muy preciso de llegada de la señal, o una separación muy amplia de sensores, o ambos. Como quieres portátil, eso probablemente no sea práctico; ¡La diferencia en el tiempo de llegada sería inferior a medio nanosegundo! Consideraría el sonido. Mucho más fácil calcular los tiempos de llegada de esa manera. Haga que el niño lleve un dispositivo que ocasionalmente emita un pulso ultrasónico, digamos un pulso de 10 uS a 100 kHz por segundo. Lo suficientemente alto como para que ningún humano y la mayoría de los animales no puedan escucharlo. Usted lleva una variedad de micrófonos con filtros de paso alto en ellos, conectados a un microprocesador apropiado o FPGA para ejecutar los cálculos de formación de haces y triangulación.
Ahora, todo esto funciona en teoría. En la práctica, las variaciones locales en la velocidad del sonido, las frecuencias de muestreo, etc., introducirán errores. Cuánto error, no me he sentado a calcular. Sin embargo, sospecho que está empujando los límites de qué tan bien puede funcionar este tipo de cosas. Sin embargo, sería muy barato, probablemente sin patentes, y evitaría cualquier problema con las licencias de espectro EM.
No estoy seguro si hay licencias de espectro de audio ...
