Sistema conteo de personas con sensor ultrasónico Wio terminal

Análisis general del producto

Tras varias semanas probándolo en escenarios reales de paso (un pasillo estrecho, una antesala con entradas intermitentes y un pequeño espacio de trabajo donde no quería una cámara), me ha quedado claro el objetivo del sistema: convertir lecturas de distancia en eventos consistentes de entrada/salida usando inferencia en el borde. El enfoque con Terminal Wio y un sensor ultrasónico tiene una lógica muy práctica cuando necesitas “contar sin mirar”, manteniendo el montaje compacto y el coste contenido.

Lo más interesante para mí no fue tanto la detección puntual de presencia, sino la estabilidad del conteo cuando el flujo de personas varía: gente que se acerca despacio, otros que cruzan rápido, pausas momentáneas y cambios de ángulo respecto al sensor. En estos casos, la diferencia entre un sistema “bruto” (umbral fijo) y uno con aprendizaje/validación en el dispositivo se nota: cuando el entorno cambia ligeramente, el conteo puede seguir siendo utilizable sin estar recalibrando cada día.

La parte de conectividad también influye en la experiencia. Poder observar el progreso por consola serie y, cuando toca, publicar la ocupación en una capa de nube me permitió usarlo como prototipo funcional y no como experimento cerrado: lo integré en un flujo de trabajo donde al final acababa viendo el estado en un PC y, para escenarios conectados, en un panel compatible con Azure IoT Central.

Calidad de construcción y materiales

En mi uso, el punto crítico de un sistema ultrasónico no es tanto la carcasa del controlador, sino el conjunto sensor–montaje. Con el sensor correctamente fijado (sin holguras y evitando que vibre con el paso), las lecturas se vuelven mucho más repetibles. Lo comprobé al cambiar el tipo de soporte: en una primera instalación lo dejé “apoyado” y aparecieron pequeñas variaciones que afectaban a los eventos; al pasar a un anclaje firme, el conteo se estabilizó de forma notable.

La Terminal Wio la utilicé como “cerebro” y como plataforma de integración. Al trabajar durante días seguidos, valoré especialmente que el sistema está pensado para cargar sketches y ejecutar el flujo de recolección e inferencia desde el entorno de desarrollo, porque eso reduce la fricción al iterar. En electrónica práctica, lo que más tiempo te hace perder no es el hardware, sino el “cableado mental” entre herramientas: aquí el flujo orientado a Edge Impulse y la ejecución en la Wio hacen que el ciclo de prueba sea razonable.

También es un punto a favor que se contemple el uso de sensores compatibles con Grove: en setups donde tienes que mantener varios módulos y hacer cambios rápidos, la estandarización del conector te evita errores absurdos.

Compatibilidad y rendimiento

El sensor ultrasónico ofrece un rango de 3 cm a 350 cm, que en la práctica es suficiente para configurar pasillos, entradas y zonas donde la distancia útil no queda ni demasiado pegada ni demasiado lejos. Yo lo usé sobre todo en el tramo medio: ni a ras del sensor, ni con la gente muy lejos, porque en los extremos es donde normalmente se vuelven más sensibles las condiciones (ángulo, superficies reflectantes, etc.).

En rendimiento, la clave no es la precisión “teórica” en mm, sino cómo se transforma la señal en eventos. Aquí el sistema brilla por el enfoque con aprendizaje en el borde: el modelo se entrena con lecturas y luego se valida en inferencia continua. En mi caso, al ajustar el entorno (misma altura del sensor, misma ubicación y tipo de paso), el conteo se volvió consistente para distinguir entradas y salidas, incluso cuando una persona se queda unos segundos y luego continúa.

La compatibilidad con la integración en nube (publicación de ocupación y visualización en PC) la probé conectando el sistema a un flujo que termina en Azure IoT Central. En términos de experiencia, esto permite algo muy útil: validar si el conteo “tal cual” en el borde coincide con lo que esperas a nivel de métrica agregada. Si hay discrepancias, no tienes que quedarte solo con “lo que hace el hardware”; puedes contrastar estados y revisar cuándo se producen cambios.

En cuanto a conectividad, al apoyarse en WiFi/Bluetooth (según el uso con la Terminal Wio), el sistema puede encajar tanto en un entorno donde haya red local estable como en un despliegue más cercano (por ejemplo, configuración/monitorización desde un dispositivo cercano). Lo que sí recomendaría es planificar el posicionamiento con cuidado: la parte inalámbrica no compensa un mal montaje del sensor.

Puntos fuertes y aspectos mejorables

Puntos fuertes

• Conteo orientado a eventos, no solo presencia: se nota en escenarios con entradas y salidas, y en situaciones donde la distancia cambia de forma no perfecta.
• Inferencia continua en el borde: reduce la necesidad de “estar encima” ajustando umbrales cada vez que cambia el flujo de gente.
• Rango amplio del ultrasónico (3–350 cm): te da margen para adaptar el montaje al espacio.
• Iteración con herramientas de recolección e inferencia: el ciclo de prueba es más ágil al usar Edge Impulse y cargar sketches.
• Visualización y conectividad: es práctico para pasar de prueba a solución conectada.

Aspectos mejorables (desde la experiencia de montaje)

• Montaje y acústica del entorno: en pasillos con materiales muy reflectantes o con cambios de temperatura, el ultrasónico puede mostrar más variabilidad. No lo “rompe”, pero obliga a ser metódico con la ubicación.
• Recolección de datos representativa: si entrenas con un patrón de movimiento muy distinto al real (por ejemplo, gente pasando siempre de frente y luego en tu uso real cruzan de lado), el conteo puede perder parte de la discriminación entrada/salida. La solución no suele ser “más potencia”, sino datos mejor ajustados.
• Mantenimiento del montaje: aunque el hardware sea compacto, cualquier vibración o desplazamiento del sensor en el tiempo puede degradar la coherencia del sistema. Un soporte firme y revisable es casi obligatorio.

Consejos prácticos que me ayudaron a mejorar resultados:

• Mantén constante la altura y el ángulo del sensor respecto a la trayectoria habitual.
• Evita que haya objetos cercanos que puedan generar ecos (carteles, columnas pequeñas, superficies móviles).
• Si vas a usarlo en varios espacios, crea un procedimiento de calibración por ubicación: no es “reprogramar cada vez”, pero sí documentar la posición y el encaje para que el comportamiento sea repetible.
• Para operación, revisa con frecuencia la telemetría/estado (por consola serie al principio y luego en el panel) para detectar rápidamente desviaciones cuando cambie el entorno.

Veredicto del experto

Lo consideraría una solución muy sólida para conteo de ocupación sin cámara en espacios donde el paso queda definido y el montaje puede mantenerse estable. Su mayor fortaleza está en combinar ultrasónico con aprendizaje en el borde para convertir variaciones de distancia en eventos de entrada/salida con continuidad temporal. Para escenarios bien definidos (pasillos, accesos a salas pequeñas, control de flujo en zonas discretas), el resultado es suficientemente fiable como para integrarlo en un flujo conectado y visualizar la ocupación en un panel.

Si tu uso depende de movimientos caóticos, múltiples trayectorias simultáneas o espacios con geometrías difíciles de ecos, probablemente acabarías valorando alternativas basadas en visión o sensores de presencia con lógica distinta. Pero para “medir ocupación sin mirar”, con iteración controlada y despliegue conectable, este enfoque con Terminal Wio y sensor ultrasónico me parece una apuesta muy equilibrada entre coste, practicidad y rendimiento.

Si quieres, dime el tipo de espacio (ancho aproximado del pasillo y altura donde podrías colocar el sensor) y te propongo una configuración de montaje orientativa y una estrategia de datos para entrada/salida más robusta.