Qué es
El Raspberry Pi Compute Module 4 (CM4) es una plataforma de cómputo embebido basada en el SoC Broadcom BCM2711, con cuatro núcleos ARM Cortex-A72 a 1,5 GHz y hasta 8 GB de RAM LPDDR4X. A diferencia de las versiones de placa completa de Raspberry Pi, el CM4 adopta un factor de forma de módulo compacto (55 × 40 mm) que facilita su integración en hardware industrial personalizado.
Incluye conectividad inalámbrica 802.11ac y Bluetooth 5.0 integrados, almacenamiento eMMC soldado (hasta 32 GB) y una interfaz de expansión de alta densidad con 28 pines GPIO, buses I²C, SPI y UART. Su consumo en carga plena ronda los 5 W, lo que lo hace viable para instalación en entornos ferroviarios donde la alimentación es limitada.
Rol en IN-SIGHT
Cada Pod IoT de IN-SIGHT incorpora un CM4 que actúa como unidad de procesamiento edge. Al ejecutar la lógica de análisis directamente a bordo del vehículo, el sistema elimina la dependencia de conectividad en tiempo real y reduce radicalmente el volumen de datos transmitidos a la nube.
- Adquisición: Interfaz directa con los sensores MEMS vía SPI a frecuencias de hasta 6.667 Hz. Lectura de acelerómetro, giróscopo y micrófono MEMS en cada ciclo.
- Preprocesado DSP: Aplicación de ventanas Hann, FFT de 1024 puntos y filtros IIR paso-banda para extraer las frecuencias características de cada subsistema (rodamientos, ruedas, mecanismo de puertas).
- Detección primaria: Ejecución del Filtro de Kalman Extendido local que compara el estado actual contra el baseline Golden Run almacenado en eMMC.
- Empaquetado y cifrado: Serialización de métricas en JSON compacto y transmisión vía MQTT sobre TLS 1.3 hacia Azure IoT Hub.
- Device Twin: Sincronización bidireccional del estado de configuración con la nube, incluyendo umbrales adaptativos y versión de firmware.
Latencia edge: El CM4 completa el ciclo adquisición → DSP → detección en menos de 5 ms, lo que permite respuesta en tiempo real sin necesidad de conectividad con la nube.
Pipeline de procesamiento
El software embebido del CM4 está escrito en Python 3.11 con módulos críticos acelerados mediante numba JIT. El pipeline sigue este flujo:
Sensor MEMS (SPI @6667 Hz)
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Buffer circular (2048 muestras)
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Ventana Hann → FFT 1024pt → Filtro IIR
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Extracción de características
(RMS, percentiles, frecuencias pico)
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Filtro de Kalman Extendido (EKF)
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├─ Sin anomalía → agrega y envía (30 s)
└─ Anomalía → envía inmediatamente + alerta