Sl. d r. ing. Iulia Dumitru [626943]
Universitatea Politehnica București
Facultatea de Autom atică și Calculatoare
Departamentul de Automatică și Ingineria Sistemelor
LUCRARE DE LICENȚĂ
Platformă stabilizată pentru fotografie aeriană
Aplicație: UAV
Coordonator științific:
Prof. dr. ing. Sergiu Stelian Iliescu
Consultant :
Sl. d r. ing. Iulia Dumitru
Ing. Cătălin Vasile (ITA)
Absolvent: [anonimizat]
2013
Irina Diana Vidra șcu CUPRINS
CUPRINS
LISTĂ FIGURI
INTRODUCERE 1
Aspecte generale privind sistemele inerțiale de navigație (INS) 1
Structura lucrării de licență 3
CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE 4
1.1. Sisteme de referință 4
1.2. Tipuri de sisteme inerțiale 5
1.2.1. Platformă stabilă 6
1.2.2. Sistem tip “strapdown” 7
1.3. Senzori MEMS 9
1.3.1. Accelerometr u 11
1.3.2. Giroscop 13
1.4. Microcontrolere ( ) 16
1.5. Algoritmi de reglare 18
1.5.1. Algoritmi convenționali
1.5.2. Algoritmi ne convenționali 18
19
CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE 21
2.1. Structura generală a platformei (montajul) 21
2.2. Senzori 22
2.2.1. Accelerometru ADXL 345 Breakout 23
2.2.2. Giroscop ITG – 3200 Breakout 25
Irina Diana Vidra șcu CUPRINS
2.3. Microcontroler 27
2.4. Motoare 30
2.5. Cameră video 33
2.6. Filtrarea datelor 34
2.7. Soluția de implementare utilizat ă 37
2.8. Algoritm de reglare folosit 40
CAPITOLUL III – REZULTATE 44
3.1 Rezultatele achiziției de date de la accelerometru 44
3.2 Rezultatele achiziției de date de la giroscop 49
3.3 Scenariu de test 54
CAPITOLUL IV – CONCLUZII 57
4.1. Concluzii 57
4.2. Considerații și perspective 58
BIBLIOGRAFIE 60
ANEXĂ. Cod sursă 62
Irina Diana Vidra șcu LISTA FIGURILOR
LISTA FIGURILOR
Figura Numele figurii Pag.
0.1 Sistem de navigație in erțial [4] 2
0.2 Grafic Gantt al proiectului 3
1.1. Sistem de referință raportat la Pământ [4] 4
1.2. Sistem de referință local [4] 4
1.3. Sistemul de referință global și cel atașat vehiculului. [1] 5
1.4. Sistem de referință vehicul (dronă) – direcții de mișcare [4] 6
1.5. Articulații cardanice [24] 6
1.6. Platformă stabilă (cu articulații cardanice) [1] 7
1.7. Algoritmul navigației inerțiale al unei platforme stabile [1] 7
1.8. Algoritmul navigației inerțiale al unui sistem strapdown [1] 8
1.9. Schemă sistem “strapdown” cu explicitarea transformării axelor [1] 9
1.10. Componente MEMS [22] 10
1.11. Plăcuță MEMS [21] 10
1.12. Structura unui accelerometru clasic [4] 11
1.13. Componența accelerometrului de tip SAW [1] 12
1.14. Variantă a accelerometrului cu două grinzi [4] 12
1.15. Giroscop mecanic convențional [1] 13
1.16. Efectul Sagnac [1] 14
1.17. Desc riere RLG [4] 15
1.18. Componente FOG [4] 15
1.19. Accelerația Coriolis [1] 16
1.20. Structura [5] 17
1.21. Legătura senzori – 17
Irina Diana Vidra șcu LISTA FIGURILOR
1.22. Schemă principiu PID 19
1.23. Exemplu de structură hibridă de optimizare geno -fuzzy/ geno -neuro
cu I k=indice de performanță [6] 20
2.1. Structură montaj 22
2.2. Dispozitiv MEMS ce oferă o imagine a structurii de elemente
miniaturizate [7] 22
2.3. Detaliu structură accelerometru MEMS [8] 23
2.4. Accelerometrul ADXL345 Breakout 23
2.5. Schemă conectare la microcontroler [9] 24
2.6. Axele de rotație ITG -3200 Breakout [16] 25
2.7. ITG-3200 utilizat 25
2.8. Conectare ITG -3200 Breakout la microcontroler [9] 26
2.9. Vedere de sus (a) Vedere spate (b) Arduino Duemilanove 27
2.10. Mediu de dezvoltare Arduino IDE 28
2.11. Realizare aplicație Arduino IDE 29
2.12. Funcționalități implementate cu ajutorul Arduino IDE 29
2.13. Power HD 1501 MG Analog Servo 30
2.14. Angrenajul de roți dințate al servomotorului [30] 30
2.15. Fire conexiune servomotor 31
2.16. Servomotor control direcție “yaw” 32
2.17. Cuplaj montare servo pentru direcția “pitch”(a) ; direc ția “roll” (b) 32
2.18. Cameră video FCB -EX480CP (sony.ro) 33
2.19. Camera în ansamblul dezvoltat 33
2.20. Schemă filtru complementar [14]
34
2.21. Algoritm filtru Kalman 37
2.22. Model 3D al componentei rotative a montajului 37
2.23. Vedere din spate montaj – simulator 3D 38
2.24. Montare la unison a senzorilor 38
Irina Diana Vidra șcu LISTA FIGURILOR
2.25. Cabluri tata -tata folosite (a) Rezistență 4.7K (b) 39
2.26. Limitări ale servomotoarelor 40
2.27. Senzori și Arduino (a) Montare pe cadru (b) 40
2.28 Schemă logică a fluxului procesului 41
3.1. Reprezentarea valorilor citite pe axele (XYZ) ale accelerometrului 44
3.2. Mișcare aleatoare axa X 45
3.3. Mișcare aleatoare axa Y 46
3.4. Mișcare aleatoare axa Z 46
3.5. Mișcari progresive spre stânga 47
3.6. Mișcări progresive spre dreapta 47
3.7. Mișcare diagonală în plan orizontal 48
3.8. Mișcare pe direcția verticală 48
3.9. Efect filtru Kalman 49
3.10. Reprezentarea valorilor celor 3 axe (XYZ) ale giroscopului 49
3.11. Mișcare aleato are pe axa X a giroscopului 50
3.12. Mișcare aleatoare pe axa Y a giroscopului 51
3.13. Mișcare aleatoare pe axa Z a giroscopului 51
3.14. Rotire spre dreapta în plan orizontal 52
3.15. Rotire spre stânga în plan orizontal 52
3.16. Rotire progresivă în jurul axei X 53
3.17. Rotire progresivă în jurul axei Y 53
3.18. Zona activă de test 54
Irina Diana Vidra șcu LISTA FIGURILOR
3.19. Evoluția comenziilor celor 3 motoare funcție de timp 55
3.20. Evoluție pe perioadă dublă de timp 55
3.21. Evoluție funcție de timp (urmărire “yaw” ) 56
3.22. Schemă bloc de reglare 56
Irina Diana Vidra șcu INTRODUCERE
1
INTRODUCERE
Această lucrare vizează un domeniu de actu alitate, căruia i se acordă din ce în ce mai
multă importanță, și anume preluarea informațiilor din mediul extern. Acest aspect este
deosebit de important în tot ceea ce înseamnă tehnologie și industrie actuală , deoarece orice
proces necesită achiziția datelor ca prim pas al prelucrării, reglării sau con ducerii unui proces
automat.
Contextul actual în care poate fi încadrată tema licenței este unul mai amplu și
anume cel al sistemelor inerțiale de navigație cărora li se alătură și aplicațiile de supraveghere
video de la mare distanță. Tot acest ansamblu își are aplicabilitatea în domenii diverse precum
topografie – geodezie, supravegherea unor zone sensibile (aeroporturi, frontiere), etc. Astfel,
echiparea unor aparate de zbor tip drone UAV (unmanned aircraft vehic le) cu canale video
poate reprezenta o opțiune viabilă în soluționarea unor misiuni de securitate, monitorizare,
recunoaștere [17].
Progresul continuu al materialelor, senzorilor, al procesării hardware, al sistemelor
de propulsie și al tehnologiilor soft ware transformă ideea unui UAV performat și foarte exact
într-una fezabilă.
Obiectivele vizate în cadrul lucrării se axează pe studiul circuitelor
microprogramabile, studiul sistemelor de reglare si dezvoltarea unui montaj practic care să
răspundă cerințel or formulate. Se va proiecta și dezvolta un sistem de stabilizare cu trei grade
de libertate de rotație (3R) pentru o platformă mobilă în cadrul căreia este amplasată o cameră
foto-video.
Scopul final al aplicației este menținerea unei direcții de vizare, menținerea vizării
spre o țintă localizată pe sol și minimizarea efectelor perturbatoare ale mișcărilor aeronavei.
Se va ține cont, pe întreaga dezvoltare a proiectului, de faptul că platforma urmează să fie
instalată la un moment dat pe un sistem de tip UAV.
Aspecte generale privind sistemele inerțiale de navigație (INS)
Un sistem de navigație reprezint ă o metoda de determinare a poziției și vitezei în
mod automat, putând include și determinarea altitudinii, accelerației și a vitezei unghiulare.
Acestea pot fi integrate complet (INS) în cadrul vehiculului sau pot avea componente
exterioare [1].
Principi ul de funcționare al acestor sisteme se bazează pe legile mecanicii clasice
definite de Newton, fiind singurele sisteme de navigație care nu folosesc referințe externe.
Astfel, măsurarea accelerației duce la obținerea vitezei prin integrare. La rândul ei, viteza
integrată matematic oferă poziția vehiculului. Dacă presupunem cunoscute poziția inițială și
viteza de deplasare, se poate determina poziția vehiculului la orice moment de timp t, după
cum urmează:
Cea mai comună referință folosită de aceste sisteme este Pământul, considerându -se
un sistem de coordonate pe trei axe la care se va raporta sistemul UAV -ului în cauză.
Irina Diana Vidra șcu INTRODUCERE
2
Sistemele de navigație inerțială sunt sisteme tridimensionale care indică în timp real
poziția și viteza unui vehicul utilizând seturi de date provenite de la senzori (IMU – unități
inerțiale de măsurare). Există mai multe categorii de sisteme INS, ele diferențiindu -se prin
sistemul de referință adoptat. Astfel, în cadrul lucră rii se va utiliza ca sistem de referință local,
vehiculul și ca sistem de referință global, sistemul de navigație. Menționarea sistemului de
referință precizează practic față de ce sistem se vor raporta măsuratorile făcute cu ajutorul
senzorilor [1].
Principalii senzori folosiți de aceste sisteme sunt reprezentați de accelerometre și
giroscoape, dar și magnetometre. Ieșirile senzorilor vor determina poziția, viteza și altitudinea
vehiculului. Giroscoapele măsoară viteza unghiulară, iar accelerometrele ofer ă accelerația
datorată tuturor forțelor, cu excepția forței gravitaționale a Pământului.
Figura 0.1 Sistem de navigație in erțial
Avantajele cele mai importante ale utilizării acestor sisteme INS sunt achiziția
permanentă a parametriilor, folosirea unei soluții de navigație cu bandă de frecvență înaltă
(minim 50Hz), introducerea unor zgomote de scurtă durată.
Însă, dezavantajul în cazul acestor sisteme îl reprezintă degradarea acurateței de
navigație în timp și dependența preciziei de costul senzorilor folosiți. Apar cumulări ale
erorilor provenite de la măsurătorile accelerometrelor și giroscoapelor, erori ce se propagă în
special prin intermediul feedback -ului dat de modelul gravitațional.
Performanțele obținute pot varia cu câteva ordine de mărime importante, depinzând
foarte mult de calitatea senzorilor inerțali folosiți. Spre exemplu, sistemele INS folosite de
liniile aeriene comerciale ajung să coste 100,000 €, în timp ce sistemele folosite de avioane
ușoare, arme ghidate, etc. sunt mult mai ieftine, dar oferă performanțe mai slabe cu
aproximativ două ordine de mărime. Industria automobilă este cea pentru ca re sunt folosiți
senzorii inerțiali cu cele mai slabe performanțe (de șase ori mai mici decît în industria
marină), aceștia fiind utilizați în mod individual, și nu integrați ca unități IMU. Pentru a
suplini această deficiență, sunt utilizate laolaltă mai multe tipuri de sisteme de navigație (ex:
GNSS – global navigation satellite system) [4].
Navigația inerțială este folosită de o serie variată de aplicații din industria
aeronautică, în misiuni spațiale , în navigație marină și submarină. Progresul rapid al
echipamentelor utilizate în sistemele de navigație inerțiale permite, mai nou, folosirea
acestora în aplicații ce țin de domeniul mișcării umane și animale. Senzorii inerțiali (tip
MEMS – micro -machined electromechanical systems ) sunt mult mai mici în d imensiuni și
greutate, permițând aplicații mai minuțioase.
Procesor Poziție
Viteză unghiulară
Model gravitațional IMU
Accelerometru Giroscop Condiții
Irina Diana Vidra șcu INTRODUCERE
3
Structura lucrării de licență
Având în vedere obiectivele menționate anterior, prin prezenta lucarare a fost
realizată d ezvoltarea și implementarea platformei de fotografiere aeriană, fără a fi montată pe
un sistem tip UAV. De altfel, testele au fost realizate utilizând un stand experimental.
Derularea proiectului a avut necesitat lucru susținut și continuu de -a lungul perioadei
de întocmire, realizare și implementare. Pentru a detalia mai bine activitatea, împărțirea pe
task-uri și perioade precise de timp, s-a elaborat un grafic Gantt în care se pot remarca
principalele etape ale proiectului, precum și subtask -urile incluse.
Figura 0 .2 Grafic Gantt al proiectului
Lucrarea de față este structurată pe 5 capitole, acestea acoperind atât considerațiile
teoretice specifice temei alese , cât și descrierea amănunțită a aplicației și a montajului
dezvoltat . Împărțirea pe capitole a fost făcută astfel încât se pornește de la scopul și
obiectivele propuse, se prezintă suportul teoretic necesar înțelegerii proiectului și se detaliază
platform a dezvoltată, precum și rezultate obținute în urma efectuării unor teste.
Capitolul întâi conține partea teoretică a lucrării în cadrul cărei a sunt prezentate date
generale despre senzorii MEMS, evoluția acestora și tipurile de senzori folosiți în sistemel e
inerțiale de na vigație. Tot în acest capitol este realizat un sumar al microcontrolerelor utilizate
în aplicații asemănătoare sau folosite în domenii conexe UAV -urilor. Ultima secțiune a
capitolului I vizează algoritmii de reglare specifici, variante via bile în cadrul aplicației mele.
Capitolul II detaliază echipamentele folosite în dezvoltarea aplicației prin prezentarea
senzorilor folosiți, a microcontrolerului, camerei video, motoarelor și a platformei în
ansamblul ei. Tot aici sunt precizate și princi piile de funcționare ale sistemului, modalitatea
de realizare a achiziției de date, prelucrarea acestora, dar și proiectarea comenzii și
implementarea regulatorului ce va asigura performanțele impuse.
Capitolul III prezintă rezultatele obținute în urma un or teste, rezultate prezentate
comparativ ținând cont de gradul de prelucrare al datelor achiziționate (datele brute, datele
filtrate) și răspunsul sistemului la anumite tipuri de perturbații.
În cadrul capitolului IV sunt expuse concluziile acestei lucrăr i, modul de realizare al
proiectului, precum și perspectivele pe care tema studiată le oferă.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
4
CAPITOLUL I
CONSIDERAȚII TEORETICE
Sistemele inerțiale ( “inerti al measurement systems ”) sunt capabile să detecteze
accelerații corespunzătoare axelor sistemului de referință față de care se rapo rtează. Prin
integrarea accelerației se obține viteza, iar printr -o a doua integrare se obține poziția
vehiculului de -a lungul axei accelerometrului.
Sistemele inerțiale au în componența lor următoarele elemente:
accelerometre și giroscoape, de obicei grupate sub formă de unități IMU;
componente electronice auxiliare;
procesor de navigație ce are drept scop calcularea acc elerației și dubla
integrare a acesteia.
Acesta este structura cea mai uzuală folosită de sisteme le de navigație inerțiale, dar
trebuie ținut cont de sistemul de referință cu care se lucrează, precum și de tipul sistemului
inerțial.
1.1 Sisteme de referință
Pentru a obține informații cât mai exacte este foarte importantă alegerea sistemul de
referință cu care se va lucra. În general, se optează pentru un sistem cartenzian de coordonate
cum ar fi:
sistem de referință inerțial – are originea în centrul Pământului, respectă
legile mișcării definite de Newton și nu accelerează, nici nu se poate roti;
sistem de referință al Pământului – are originea în centrul Pământului, iar
axele sunt fixate în raport cu Pământul așa cum este prezenta t în figura 1.1
după [4];
Figura 1 .1 Sistem de referință raportat la Pământ
sistem de referință al navigației (local) – are origine locația în care se găsește
sistemul de navigație, iar axele sunt conform cu direcțiile N, E și vertical;
pentru a înțelege mai bine este redat un exemplu prin figura 1.2 după [4];
Figura 1. 2 Sistem de referință local
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
5
sistem de referință al azimutului – este folosit pentru a evita singularitățile în
urma calculelor numerice ce apar la polii sistemului de navigație;
sistem de referință al vehiculului – este un sistem local, atașat vehiculului, ale
cărui axe sunt aliniate cu direcțiile de tracțiune, greutate și portanță (roll, yaw,
pitch) al sistemului de navigație [4].
În prezenta lucrare, se consideră sistem de referință cel al vehiculului, iar sistemul în
care se face navigația este sistemul de referință global. După alegerea referinței, se consideră
că toate valorile măsurate sunt conforme cu axele vehiculului. Trebui e menționat faptul că
ecuația de navigație poate fi rezolvată în oricare dintre sistemele de referință menționate
anterior [1]. Pentru exemplificarea sistemulu i de referință folosit s -a utilizat figura 1.3 [1].
Figura 1.3 Sistemul de referință global și cel atașat vehiculului
1.2 Tipuri de sisteme inerțiale
La sistemele de navigație inerțiale apare o problemă esențială generată de
accelerometrele din componența sistemului ce nu sunt capabil e să facă diferența dintre
acceler ația vehiculului și accelerația gravitațională. Astfel, această problemă poate fi
soluționată prin două modalități diferite ce delimitează, practic, și tipurile de sisteme inerțiale.
Astfel, avem sisteme:
tip platformă stabilă( “stable platform systems” ) sau cu dublă/triplă articulație
cardanică – accelerometrul este menținut în poziție orizontală pentru a nu
sesiza vectorul ;
tip integrat ( “strapdown systems ”) – reținerea unghiului dintre axa
accelerometr ului și cea a vectorului gravitație, precum și scăderea
componentei vectorului [1].
În continuare voi face referire la aceste două tipuri de sisteme, cu accent pe cel ce
încadrează tehnologia folosită de platforma dezvoltată în cadrul licenței, „strapdown” system.
INS INS Zb Zg
yb
yg
xb xg
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
6
1.2.1 Platformă stabilă
Acest tip de sistem este cel mai vechi dintre cele două, fiind bazat pe o platformă cu
dublă articulație cardanică. Principalele probleme care se ridică sunt izolarea platformei de
mișcăriile de rotație ale vehiculului (dronei), schimbarea permanentă a vec torului gravitație
odată cu poziția și, în timp, din cauza suprafeței sferice a Pământului și a rotației acestuia, în
jurul propriei axe.
Cele trei axe ale dronei pe care au loc mișcările sunt enumerate mai jos, având și o
reprezentare prin figura 1.4 d upă [4]:
roll (tracțiune) – axa ce unește punctele extreme de pe lungimea aeronavei;
yaw (greutate) – axa verticală;
pitch (portanță) – axa ce unește linia aripilor aeronavei.
Figura 1.4 Sistem de referință vehicul (dronă) – direcții de mișcare
În cadrul sistemelor cu articulație cardanică, senzorii inerțiali sunt montați pe o
platformă specială ce este izolată de orice mișcare de rotație exterioară, platforma fiind
aliniată astfel sistemul de referință global. Acest lucru este posibil prin folos irea unor cadre
cardanice ce permit trei grade de libertate platformei, așa cum este ilustrat și mai jos [3].
Cadrele cardanice sunt montate unul în interiorul celuilalt, fiecare dintre cele trei
izolând axa respectivă așa cum se poate vedea în figura 1.5 după [24].
Figura 1 .5 Articulații cardanice
Cele mai uzuale platforme conțin 6 senzori (3 accelerometre și 3 giroscoape) montați
perpendicular unii pe ceilalți (3 axe , fiecăreia corespunzându -i 2 senzori, unul pentru
măsurarea accelerației, celălalt pentru măsurarea vitezei unghiulare). Giroscoapele detectează
mișcările de rotație ale platformei, trimițând feedback servomotoarelor ce vor acționa
articulațiile cardanice pentru a anula aceste mișcări și a menține platforma aliniată cu sistemul
de referință global. Un exemplu este prezentat în figura 1.6 după [1].
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
7
Figura 1.6 Platformă stabilă (cu articulații cardanice)
Așa cum se poate vedea în reprezentarea din figura 1.7 după [1], pentru a afla
orientarea vehiculului se folosesc unghiurile dintre axurile cardanice. Pentru a calcula poziția
vehiculului, semnalul accelerometrului este integrat de două ori, cu mențiunea c ă este
necesară eliminarea componentei accelerației datorată gravitației.
Figura 1.7 Algoritmul navigației inerțiale a unei platforme stabile
Acest tip de sistem inerțial este încă în uz și este folosit pentru aplicații ce necesită un
grad foarte ridicat de acuratețe a datelor de navigație estimate cum ar fi industria navelor și
submarinelor , deoarece minimizează erorile provenite de la mișcările vehiculului gazdă (în
cazul ales, drona este vehiculul gazdă pentru o astfel de platfomă) . Mai mult, re duce
încărcarea procesorului (microcontroler -ului folosit), putând fi implementat chiar și calcul
analogic.
1.2.2 Sistem tip “strapdown”
În sistemele de tip “strapdown” sen zorii inerțiali sunt fixați pe corpul vehiculului,
ceea ce face ca parametrii măsurați să fie raportați la sistemul de referință al vehiculului
(dronei), și nu la cel global.
Pentru a stabili orientarea dispozitivului, semnalul primit de la giroscop este integrat.
În ceea ce privește stabilirea poziției, semnalul accelerometrelor este transpus în coordonate
globale folosind orientarea deja stabilită de integrarea semnalelor giroscoapelor. Apoi,
algoritmul urmează aceeași dublă procedură de integrare ca și platforma stabilă, obținându -se
în final poziția d ispozitivului conform cu figura 1.8 după [1].
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
8
Figura 1 .8 Algoritmul navigației inerțiale al unui sistem strapdown
Acest tip de sistem este unul analitic și folosește implementare numerică. Este
necesară reținerea unghiului dintre axa accelerometrului și cea a vectorului gravitație, precum
și scăderea componentei vectorului . Ieșirile accelerometrelor sunt proporționale cu
cosinusul vectorului gravitație.
Astfel, dacă se consideră:
Unde se cunosc a x, ay, az:
(1.2)
Și se află unghiurile de roll și pitch, respective tracțiune și portanță.
În figura 1 .9 după [1], se observă în mod exact axele folosite de cele două
echipamente și modul lor de transformare pentru a obține în final poziția și viteza vehiculului.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
9
Figura 1 .9 Schemă sistem “strapdown” cu explicitarea transformării axelor
Cele două tipuri de sisteme inerțiale folosesc, în linii mari, aceleași principii de
funcționare, dar diferă prin felul în care sunt montați senzorii și sistemele de referință alese
față de care se raportea ză măsuratorile param etrilor.
Sistemele tip “strapdown” reduc foarte mult complexitatea mecanică, sunt mult mai
mici în privință dimensiunilor și chiar mai ieftine, lucru datorat costurilor mici necesare
calculului numeric.
1.3 Senzori MEMS
Mărimea, performanțele și costu rile senzorilor inerțiali pot varia cu câteva ordine de
mărime , funcție de tehnologia de producere pe care o utilizează. În cadrul proiectului sunt
folosiți senzori inerțiali, astfel încât sunt necesare câteva detalii cu privire la a ceastă
tehnologie.
În prezent, accentul în dezvoltarea acestor senzori este pus pe tehnologia MEMS sau
“micro -electromechanical systems” . Această teh nică folosește m ecanisme de dimensiuni de
ordinul micronilor, capabile să execute mișcări foarte precise. Adesea aceste mecanisme sunt
acționate fie de forțe electro -magnetice, fie de energie chimică sau luminoasă [27]. MEMS –
urile sunt sisteme integrate foarte mici (de ordinul mic ronilor sau milimetrilor) având în
componență elemente mecanice și electrice.
Fabricarea lor este asemănatoare cu cea a circuitelor integrate, dar sunt proiectate în
maniera în care pot fi exploatate atât proprietățile electrice, cât și cele mecanice ale
semiconductorului siliciu.
Pe lângă structurile miniaturizate componente, găsi și microsenzori și microactuatori
responsabili pentru conversia unui semnal mecanic într -unul electric (cel mai frecvent).
Tehnologia MEMS își atinge potențialul odată cu îmbinarea componentelor sale
laolaltă cu circui te integrate. În timp ce electronicele sunt fabricate folosind secvențele
procesului circuitelor integrate (CI) (de exemplu, CMOS, bipolar, etc), componentele
micromecanic e sunt fabricate folosind procese "microtehnologice" compatibile care
îndepărtează în mod selectiv părți din plăcuța de siliciu sau adaugă noi straturi structurale
pentru a forma dispozitive mecanice și electromecanice.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
10
Componentele sistemelor MEMS su nt menționate în figura 1.10 după [22]:
Figura 1 .10 Componente MEMS
Perspectiva MEMS prin care microsenzorii, microactuatorii, microelectronicele și
alte tehnologii, ar putea fi înglobate într -un singur microchip , reprezintă viitorul acestui
domeniu al tehnologiei MEMS. Acest lucru va permite dezvoltarea produselor inteligente
sporind capacitatea de calcul a microelectronicelor. În figura 1.11 după [22] este prezentată o
plăcuță MEMS realizată practic .
Figura 1 .11 Plăcuță MEMS
Nanotehnologia este des asimilată cu tehnologia MEMS, dar ea reprezintă abilitatea
de a manipula materia la nivel atomic sau molecular pentru a face ceva util, la scară nano –
dimensională. Avantajele dispozitivelor nano -dimensionale față de MEMS implică ben eficii
derivate în special din legile de scalare. Deși MEMS și nanotehnologia sunt uneori citate ca
tehnologiile separate și distincte, în realitate distincția dintre cele două nu este atât de clară .
De fapt, ace ste două tehnologii sunt extrem de dependent e una de alta [28].
În prezent, cea mai importantă în aplicațiile MEMS este abilitatea de a face un
dispozitiv de dimensiuni microscopice, sau de a crea un nou dispozitiv, care nu ar funcționa
dacă ar avea dimensiuni de câțiva centimetri, dar care funcționează bine la scară micro [28].
Tehnologia MEMS este deseori utilizată pentru a produce senzori, în special
accelerometre și giroscoape , așa cum este și cazul de față, oferind acestor avantajele unor
costuri scăzute, dimensiuni reduse și toleranță r idicată la șocuri, dar cu performanțe mai slabe.
Micro –
senzori Componente
microelectronice
Micro –
actuatoare MEMS Structuri
miniaturizate
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
11
1.3.1 Accelerometru
Generic, acceletometrele sunt aparate cu care se măsoar ă acceler ațiile, în special la
vehiculele aeriene sau mai specific un transductor electromecanic de măsurat structurile
vibrante (conform DOOM 2005).
Sistemele inerțiale de navigație se bazează pe măsurarea accelerației în scopul
obținerii vitezei și poziției vehiculului în urma integrării matematice succesive.
Accelerometrele măsoară atât forța inerțială, cât și componenta gravita țională.
Principiul lor de funcționare se bazează pe o structură de masă ce se deplase ază liber
în interiorul unei carcase de -a lungul axelor de sensibilitate ale accelerometrului, structură
prinsă cu arcuri. Corpul senzorului (cunoscut în literatura ca “pickoff” ) măsoară poziția masei
inerțiale relativ la carcasa accelerometului. Atunci când este aplicată o forță de tracțiune ce
modifică accelerația, masa inerțială va continua deplasarea cu aceeași viteza, în timp ce
carcasa se va deplasa comprimând unul dintre arcuri și diltându -l pe celălalt. Poziția rezultată
a masei este proporțională cu accelerația aplicată carcasei, excepție făcând accelerația
gravitațională ce acționează direct asupra masei inerțiale (și nu prin intermediul arcurilor).
Astfel, se p oate trage concluzia că accelerometrele sunt capabile să măsoare accerelația
negravitațională (ceea ce se datoreză unei forțe specifice imprimate dispozitivului).
Figura 1.12 Structura unui accelerometru clasic
Structura prezentată în figura 1.12 după [4] este incompletă deorece masa inerțială
trebuie să aibe suport și pe axele perpendiculare, pe axele de sensibilitate ale
accelerometrului, necesară fiind și amortizarea oscilațiilor masei, însă acest principiu d e
funcționare stă la baza tuturor accelerometrelor.
Accelerometrele folosite în sistemele de tip “strapdown” pot fi:
tip pendul (mecanice);
tip rezonant;
tip MEMS.
Accelerometrele tip pendul sunt compuse dintr -o masă suspendată cu ajutorul unor
arcuri, ca în figură. Deplasarea masei este măsurată prin intermediul unui senzor ( “pickoff” )
de deplasare care oferă la ieșire un semnal proporțional cu forța F aplica tă masei. Pentru a
calcula acceler ația propriu -zisă este utilizat al II -lea principiu fundamental al mecanicii,
.
Accelerometrele de tip rezonant pot fi la rândul lor împărțite în funcție de suprafața
rezonantă folosită :
unde acustice de suparafață (SAW – surface acoustic wave);
vibrante;
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
12
ce utilizează siliconul;
ce ut ilizează cuarțul.
Spre exemplu, accelerometrul de tip SAW, ilustrat mai jos în figura 1.13 după [1],
conține o grindă încastrată în consolă care rezonează la o anumită frecvență. Un capăt al
grinzii este fixat de carcasă, în timp ce cel de -al doilea capăt are atașată masa inerțială.
Figura 1 .13 Componența accelerometrului de tip SAW
Atunci când este aplicată o accelerație pe direcția axelor, grinda începe să se îndoaie.
Comprimarea grinzii reprezintă scăderea frecvenței, în timp de dilatarea (întinderea)
reprezintă creșterea frecvenței. Astfel, măsurând frecvența cu care grinda rezone ază, se poate
determina forța ce acționeză de -a lungul axelor de sensibilitate ale acceleronetrului.
Performanțele obținute pot fi îmbunătățite dacă se folosește o pereche de grinzi astfel
încât, în timp ce una se comprimă, cealaltă se dilată. În această situație se pot folosi fie una,
fie două mase inerțiale. Un astfel de accelerometru este prezentat în figura 1.14 după [4].
Figura 1 .14 Variantă a accelerometrului cu două grinzi
Accelerometrele de tip MEMS folosesc aceleași principii ca și cele anterioare,
diferită fiind tehnologia de producere. Conțin tot un chip de silicon pe care sunt montate
senzorul și structura sensibilă. Este fabricat în totalitate din silicon și este compus din două
părți: masa inerțială ce este suspendată prin intermediu l câte unui arc montat la fiecare capăt
și o pereche de electrozi sensibili care sunt capabili să detecteze mișcarea masei inerțiale
relativ la platforma de silicon. Atunci când chipul este supus unei accelerații, masa inerțială se
deplasează rel ativ la ch ip și la restul structurilor fixe din componența accelerometrului.
Amplitudinea mișcării depinde de accelerația imprimată, rigiditatea arcurilor și masă. Atunci
când se detecteză o deviație a masei, se induce o diferență de potențial între aceasta și
struc turile sensibile ale chipului.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
13
Această structură prezentată mai sus se dublează sau triplează în funcție de numărul
de axe ale accelerometrului, pe fiecare dintre axe fiind posibilă determinarea unei accelerații.
1.3.2 Giroscop
Giroscopul este un aparat care, antrenat de o mișcare de rotație în jurul uneia dintre
axe, se poate deplasa astfel încât să nu modifice direcția axei sale de rotație, iar o a doua
conotație a termenului ar fi de dispozitiv ce asigură stabilitatea și orientarea în spațiu a u nui
avion sau submarin (conform DOOM 2005).
Inițial, domeniul giroscopului făcea referire numai la cele ce implicau rotația unei
mase inerțiale, extinzându -se ulterior și incluzând toți senzorii ce măsoară viteze unghiulare și
nu necesită un sistem de refe rință extern.
Giroscoapele pot fi împărțite în trei categorii principale:
mecanice (care la rândul lor sunt de mai multe tipuri);
optice;
vibrante (MEMS).
Astfel, giroscoapele mecanice sunt de mai multe feluri, dar cel mai des întâlnite sunt
cele ce se b azează pe un rotor aflat în interiorul a două cadre cardanice ce permit rotația pe
toate cele trei axe ca în figura 1.15 după [1]. Are loc conservarea orientării ce se traduce prin
conservarea poziției rotorului atunci când se schimbă orientarea.
Practic, când are loc o rotație, rotorul își păstrează orientarea față de sistemul de
referință global, modificându -se de fapt unghurile dintre cardane. Giroscoapele conveționale
măsoară orientarea, în timp ce cele moderne măsoară viteza unghiulară.
Principalul d ezavantaj al giroscoapelor mecanice îl reprezintă existența părților
mobile ce cauzează fricțiune ducând la devieri în timp. De asemenea, ele necesită un anumit
timp pentru a fi puse în funcțiune, ceea ce poate fi un inconvenient în multe situații.
Figura 1 .15 Giroscop mecanic convențional
Giroscopul optic, a cărui construcție se bazeză pe o observație a lui Geroges Sagnac
din anul 1913, funcționeză pe principiul conform căruia într -un mediu dat, viteza luminii este
constantă.
Efectul Sagnac, reprezentat grafic în figura 1.16 după [1], care stă la baza
funcționării acestui tip de giroscop, constă în apariția unei diferențe de fază între două
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
14
fascicule coerente de lumină, care se propagă în sensuri opuse printr -un inel de fibră o ptică
sau de oglinzi aflat în rotație. În figura de mai jos, este schematizat acest efect. Linia punctată
reprezintă traiectoria fasciculului pe direcția de rotație, în timp ce linia normală reprezintă
traiectoria fasciculului în sens contrar rotației. De asemenea, unghiul simbolizează unghiul
de rotație al giroscopului cât timp fasciculul acționează.
Figura 1 .16 Efectul Sagnac
Avantajul folosirii giroscopului optic constă în faptul că acest nu are părți mobile și
necesită un timp foarte scurt pentru punerea în funcțiune. Precizia datelor oferite este
dependentă de lungimea de undă a radiației utilizate ce poate suferi constrângeri din cauza
dimensiunilor dispozitivului.
Giroscoapele optice se împart funcție de mediul folosit pentru inelul de propagare :
giroscop laser inelar;
giroscop cu fibră optică.
Giroscopul tip laser inelar (RLG – ring laser gyroscope), ilustrat în figura 1.17 după
[4], are la bază același principiu Sagnac, dar se consideră că fasciculul de lumină este
direcționat cu ajutorul unor oglinzi pentru a forma bucla închisă. Există o cavitate activă a
laserului ce are cel puțin trei canale sub forma unui triunghi echilateral care sunt umplute cu
un amestec de gaz He -Ne. Sursa laser genereză două fascicule coerente ce se propagă în
sensuri opuse. Anodul și catodul sunt folosiți pentru a crea o diferență de potențial a
amestecului gazos, generând câmp electric. Pentru a putea măsura și viteze unghiulare foarte
mici, RLG -urile au implementate și o roată oscilantă („dither wheel”) [19].
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
15
Figura 1 .17 Desc riere RLG
Giroscopul cu fibră optică (FOG – fiber optic gyroscope), ilustrat în figura 1.18 după
[4], folosește interferența luminii pentru a măsura viteza unghiulară. Acesta conține o buclă
de fibă optică (cerc). Sursa de lumină genereză un fascicul ce este divizat în două fascicule
coerente de sens opus. Viteza unghiulară este determinată conform princi piului Sagnac.
Modulatorul de fază are drept scop introducerea unui defazaj, astfel încât fasciculele ce ajung
la detector, folosind cele două traiectorii, să poată fi distinse.
FOG -urile prezintă avantajul costului și al faptului că sunt robuste, fiind folosite cu
preponderență în sistemele ce nu necesită performanțe ridicate. Creșterea lungimii fibrei
determină creșterea preciziei, dar scă derea semnalului de ieșire al giroscopului.
Figura 1 .18 Componente FOG
Giroscopul MEMS folosește tehnica micro -structurilor de silicon. Principiul de
funcționare se bazeză pe efectul Coriolis. Acesta presupune că, dat fiind un sistem de referință
ce se rotește cu viteza unghiulară ω, având în componență o masă inerțială m ce se deplaseză
cu viteza , forța ce apare este definită conform relației:
(1.4)
Giroscopul MEMS conține elemente vibrante ce măsoara efectul Coriolis. Acestea
pot fi corzi, grinzi, roți, inele sau cilindre vibrante. Ele sunt capabile să detecteze accelerația
Coriolis atunci când giroscopul se rotește. Cel mai simplu exemplu în reprezintă o masă
inerțială ce începe să vibreze de -a lungul axei pe care se d eplaseză.
Când giroscopul este rotit, se induce o a doua vibrație pe axa perpendiculară cu
elementul, datorată accelerației Coriolis ca în figura 1.19 după [1].
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
16
Figura 1 .19 Accelerația Coriolis
Acuratețea și precizia datelor oferite în prezent de giroscoapele MEMS este
inferioară celor optice, dar ele ofera avantajele ofe rite de tehnologia MEMS, și anume cost,
dimensiune, putere consumată.
1.4 Microcontrolere ( )
În ceea ce privește partea de procesare ce trebuie realizată în cadrul unui astfel de
proiect, se consideră alegerea unui microcontroler potrivit. Un microcontroler reprezintă un
chip ce integrează un microprocesor împreună cu dispozitivele periferice.
Cele mai importante aspecte sunt dimensiunea redusă, costul mic, consumul redus de
energie și faptul că permite stocarea datelor unui program, precum și rularea programului
local, fără alte componente adiționale. Structurile cele mai importante ale unui sunt
următoarele conform și cu schema 1.20 după [5]:
unitatea centrală de procesare (µP core) cu o arhitectura care poate fi pe 8, 16,
32 sau 64 de biți;
memorie de date RAM (volatilă) sau Flash/EEPROM (nevolatilă) pentru date
sau program ;
porturi digitale de intrare -ieșire;
interfeț e seriale (RS232, SPI, I2C, CAN, RS485) ;
timere, generatoare de PWM sau watchdog ;
convertoare analog -digitale / digital -analogice;
suport pentru programare ș i debugging [26].
În alegerea unui microcontroler trebuie avute în vedere următorele aspecte:
limbajul de programare;
tipul de chip folosit;
configurația necesară;
prețul.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
17
Figura 1 .20 Structura
Limabjul utilizat trebuie să țină cont de competențele programatorului, dar și de
necesitățile pe care le implică pr oiectul. Astfel, se pot alege microcontrolere al căror mediu de
programare este de nivel mai înalt (C/C++, Basic) sau dacă experiența permite, lucrul cu
medii de programare “low-level ” în limbaj de asamblare. Se poate opta, de asemenea, pentru
folosirea unui chip conținând numai microcontroler -ul sau cel al unei plăci “starter board ”.
Diferența între cele două este făcută de faptul că micrcontroler -ul necesită componente
auxiliare, în timp ce plăcile “starter board ” includ câteva funcționalități de conectare,
alimentare, LCD -uri, controlere de motoare.
În ceea ce privește configurația, alegerea unui microcontroler trebuie aibă în vedere
necesarul de ieșiri/intrări digitale și analogice, putere de alimentare pe care o oferă acesta,
convertoare ADC / DAC (analo g-to-digital/ digital -to-analog), tipul de comunicație folosit.
Prețul poate varia foarte mult funcție de criteriile menționate, dar și de performanțele pe care
le dorim. Un factor de luat în seama este timpul de răspuns al microcontroler -ului, foarte
impo rtant în aplicații ale industriei aeronautice, ca și cea de față.
Cele mai folosite microcontrolere sunt cele produse de MicroChip (gama PIC),
Atmel (AVR), Zilog, ARM, Propeller.
În reprezentarea figurii 1.21, se poate vedea legătura pe care o asigură
microcontroler -ul într -un sistem de tip UAV. Acesta efectuează întreaga procesare după ce au
fost achiziționate date de la senzori, înglobează partea de reglare a unor variabile și calculează
comenziile optime ce urmeză a fi transmise către elementele de exe cuție ale sistemului.
De cele mai multe ori, în schema prezentată este inclusă și partea de comunicație
wireless cu dispozitivul, dar această parte nu va fi tratată în prezenta lucrare.
Figura 1 .21 Legătura senzori –
Microcontroler/ PC
Elemente de
excuț ie
(Servomotoare)
Senzori
Software
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
18
În aplicații tip UAV, există câteva aspecte ce trebuie considerate atunci când se
optează pentru un anumit model de microcontroler, și anume existența unor caracteristici
hardware care să simplifice interfațarea sistemului cu senzorii și elementele de execuție. Aici
pot fi incluse convertoarele, timere -le, canale de modulație în durată a impulsurilor (PWM).
Câteva exemple de proiecte ce au ca tematică UAV -urile pot indica tipur ile de
microcontrolere indicate: Atmel (gama AT90S2313, AT90S8515) au fost utilizate într -un
proiect similar ca cerințe și anume “Microcontroller Systems for UAV ; Autopiloting and
camera trigger system ” (Alexandros Skafidas , decembrie 2002), PIC 16F877 în
“Development of Unmanned Aerial Vehicle Manual Control System” ( Thae Su Aye, Pan Thu
Tun, Zaw Min Naing, and Yin Mon Myint , 2008), PIC 18F8720 în „A Small Semi –
Autonomous Rotary -Wing Unmanned Air Vehicle (UAV) ” (Scott D. Hanford , Lyle N. Long ,
and Joseph F . Horn, The Pennsylvania State University, University Park, PA ).
1.5 Algoritmi de reglare
Proiectarea unui sistem de reglare necesită un efort ciclic, în care se integreză etapele
de modelare, proiectare, simulare, testare și implementare. Un sistem de reglare automată
(SRA) asigură menținerea variabilei reglate la o valoare constantă, impusă prin referința
sistemului. Proiecta rea unui SRA presupune: instalația tehnologică, senzori, elemente de
execuție, obiective, comunicații, arhitecturi și interfețe, perturbații, incertitudini și algoritmi
[5].
În aplicațiile industriale, în cadrul structurilor cu unul sau mai multe grade de
libertate, sunt utilizate legi de reglare convenționale sau neconvenționale. Astfel, în ceea ce
privește industria aeronautică, se folosesc cu preponderență algoritmi convenționali, în primul
rând datorită simplității acestora, ușurinței de implementare și a faptului că foarte multe
dintre performanțele impuse sistemelor de zbor se mulează foarte bine pe ceea ce oferă acești
algoritmi. Dar, se constată, din ce în ce mai mult, o tendință de m igrare a structurilor de
conducere convenționale către structuri n econvenționale, mai complexe, ce au un grad ridicat
de abstractizare a proceselor conduse. Algoritmii neconvenționali sunt utilizați, în special, în
sistemele în care apar dificultăți majore în caracterizarea matematică riguroasă [5].
Algoritmii convențio nali cei mai folosiți sunt: P, PI, PD și PID, precum și variante de
PID – modificați (PI -D, I-PD), iar dintre cei neconvenționali se remarcă sistemele adaptive și
expert, tehnici fuzzy, rețele neurale și algoritmi genetici.
1.5.1 Algoritmi convenționali
Unele dintre cele mai complexe regulatoare folosite în industrie sunt PID -urile
(proporțional -integral -derivativ), ele asigurând performanțe de reglare superioare. Așa cum îi
spune și denumirea, ele combină efecte proporțional, intergal și derivativ con form cu legea:
unde:
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
19
Structura, simplitatea, dar și performanțele ce se obțin cu ajutorul acestor regulatoare
determină, și în ziua de astăzi, utilizarea acestora în sisteme simple și complexe. Aceste
performanțe se datorează acordării parametrilor în scopul obținerii unui răs puns rapid, unei
erori staționare egală cu zero și un suprareglaj cât mai mic posibil.
Deși PID -ul nu are decât 3 parametrii, acordarea lui este un proces dificil ce trebuie
să ia în calcul limitările elementelor de execuție.
Foarte multe sisteme de tip UAV folosesc strategii de conducere bazate pe reglarea
în cascadă, dar necesită mulți parametrii și, prin urmare, putere mare de calcul ce este direct
proporțională cu costul. Astfel, se recomandă găsirea unei soluții care să conducă la
performanțele dorit e, asigurând totodată și robustețea sistemului [29]. Mai jos este prezentată
schema de principiu a unui sistem de reglate automată cu regulator PID.
Figura 1 .22 Schemă principiu PID
1.5.2 Algoritmi neconvenționali
Evoluția sistemelor de conducere de la structuri convenționale și algoritmi proiectați,
pe baza modelelor matematice ale proceselor la sisteme inteligente ce integrează tehnici
euristice, sisteme expert, rețele neurale, tehnici fuzzy și tehnici evoluționiste de procesare a
informației și cunoșt iințelor reprezintă o cale naturală ți nând seama de stadiul atins în
domeniul micro și nanotehnologiei [5].
Algoritmii neconveționali încep să fie din ce în ce mai mult folosiți în reglarea unor
sisteme de tip UAV. Cele mai multe dintre ele sunt ut ilizate în cadrul experimentelor, în
cercetare și au drept scop rezolvarea problemelor ce apar în timpul zborului, precum pierderea
bruscă a ariei de control, a put erii motoarelor etc. Noile cercetări relevă faptul că prin
integrarea unor tehnici inteligente de conducere cu cele convenționale se pot obține rezultate
remarcabile și evita multe neajunsuri ale regulatoarelor clasice.
Dintre tipurile de tehnici intelige nte amintim:
sisteme adaptive;
sisteme expert;
tehnici fuzzy (ușor de ințeles și presupun implicarea experienței experților în
propunerea soluției de reglare);
rețele neurale;
algoritmi genetici. D P
I r(t)
(t) y(t)
–
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE
20
Figura 1 .23 Exemplu de structură hibridă
de optimizare geno -fuzzy/ geno -neuro
unde Ik reprezintă indicele de performanță impus.
Recentele dezvoltării au arătat că îmbinarea mai multor tehnici dintre cele
menționate anterior poate conduce la rezultate remarcabile, mai ales când este vorba despre
sisteme auton ome, așa cum este și un vehicul tip dronă. Astfel, apar arhitecturi de sisteme
hibride, spre exemplu geno -fuzzy, geno -neuro în care una dintre tehnici este folosită pentru
sinteza regulatorului, iar cea de -a doua pentru optimizare.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
21
CAPITOLUL II
DETALIEREA
PLATFORMEI DEZVOLTATE
În acest capitol se va face detaliere a platformei dezvoltate, a montajului practic
realizat cu ajutorul Institutul de Tehnologii Avansate (ITA ), precum și a echipamentelor
indivituale folosite. Astfel, sunt prezentate date legate de senzorii utilizați, de microcontroler,
camera video folosită și motoare.
Montajul de față a fost realizat în urma unor discuții și întâlniri preliminare cu
specialiștii pe parte mecanică de la institutul menționat anterior. Pe lângă limitările mecanice
impuse de tehnologia de realizare utilizată, s -a avut în vedere faptul că ulterior montajul va fi
montat pe un vehicul tip dronă. În acest fel montajul a trebuit încadrat în anumite limite
spațiale și mecanice.
În cerințele de proiectare impuse se consideră că dronă va fi una cu aripi fixe, și nu
rotative. Dronele cu aripi fixe, spre deosebire de cele cu aripi rotative, necesită o z onă mult
mai mare pentru a asigura decolarea și aterizarea în condiții de siguranță, ceea ce reprezintă
un inconvenient. Pe de altă parte, argumentul folosirii acestui tip de dronă este faptul că are
un grad mult mai mare de eficiență în tipul zborului, pu tând acoperi suprafețe mult mai vaste
de până la 12.000 m2.
2.1 Structura generală a platformei (montajul)
Platforma este rezultatul unui întreg proces de proiectare minuțioasă, la care au
participat mai mulți specialiști din domeniul mecanic și electronic. Soluția mecanică de
realizare a încercat să se supună tuturor limitărilor impuse, dar să permită și o elaborare
realistă și care să poate face posibil lucrul cu aceasta separat de restul componentelor
proiectului (corpul vehiculului).
Platforma dezvoltată are drept suport un cadru metalic. Cadrul a fost realizat astfel
încât ulterior să poată permite montarea pe o dronă.
Se poate considera platforma sub forma unui paralelipiped dreptunghic, cu prelungiri
de susținere pe o axă (comparabile cu do uă muchii exterioare). De asemenea, acestui
paralelipiped i -au fost eliminate toate suprafețele laterale rămânând doar sub formă de cadru
de suport. Are două puncte de susținere exterioară atunci când este menținut pe orizontală,
susțineri ce au fost fabr icate având găuri speciale ce vor permite înglobarea montajului în
corpul vehiculului.
Partea superioară a montajului este compactă deoarece aceasta permite prinderea
unuia dintre servomotoare și a mecanismului de mișcare a camerei foto/video. Este absolut
necesar ca restul planurilor ce compun paralelipipedul să lipsească, permițând camerei
foto/video o rază cât mai mare de vizare.
Platforma include întreg mecanismul ce permite rotația camerei pe cele trei axe (X,Y
și Z), mecanism ce se prezintă sub forma tot a unui cadru metalic rotativ, un suport pe care
este fixată camera, asemănător cu un ax cardanic al unui giroscop, doar că la scară mult mai
mare. Axul cardanic din interiorul platformei se poate roti pe cele trei axe, în urma
comenziilor pe care cele trei servo motoare le impun în procesul de reglare.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
22
În figura prezentată mai jos se poate vizualiza întreaga structură descrisă, avându -se
în vedere că dimensiunile aproximative ale montajului sunt 30 x 15 x 20 cm.
Figura 2 .1 Structură montaj
De remarcat este modul de proiectare al acesteia, care a implicat modificări la nivelul
structurii de conectare a motoarelor pentru a putea fi adaptate și integrate în cadrul platformei.
2.2 Senzori
În cadrul sistemului dezvoltat, s -au folosit pentru achiziția datelor doi senzori
inerțiali MEMS, aleși în concordanța cu microcontroler -ul, dar și cu cerințele specificate,
aceștia oferind avantajul dimensiunii reduse. În figura 2.2 după [7] s-a dorit evidențierea
structurii miniaturizate de la nivelu l componentelor senzoriilor MEMS pentru a înțele ge cum
aceștia reușesc să atingă dimensiuni foarte reduse.
Figura 2.2 Dispozitiv MEMS ce oferă o imagine
a structurii de elemente miniaturizate
Astfel, s-a mers pe varianta combinării unui accelerometru și a unui giroscop, ambele
oferind date pe trei direcții.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
23
Senzorii pentru care s-a optat sunt un accelerometru ADXL 345 Breakout și un
giroscop ITG -3200 Breakout, ambele produse de Sparkfun. Menționez că ac este dispozitive
mi-au fost puse la dispoziție în urma stabilirii specificațiilor proiectului, acestea fiind
suficiente pentru atingerea obiectivelor propuse, urmând ca ulterior să existe opțiunea
înlocuirii lor cu unele mai performante.
Acești senzori ofe ră game de valori suficient de largi pentru aplicație și potrivite
pentru tipul de proiect ce implică stabilizare în aer a sistemului.
2.2.1 Accelerometru ADXL 345 Breakout
Așa cum a fost menționat anterior accelerometrul, având ca producător firma
Sparkfun, a fost selecționat pentru realizarea proiectului. ADXL 345 Breakout este un
accelerometru de tip MEMS (cu structura ca ceea din figura 2.3 după [8]), digital, căruia în
poate fi schimba tă gama de măsurare (permite măsurători ±2 g, ±4 g, ±8 g, ±16 g), acest lucru
permițând folosirea lui în aplicații din cele mai diverse (navigație, instrumentație industrială,
aplicații medicale).
Figura 2.3 Detaliu structură accelerometru MEMS
ADXL 345 Breakout este un echipament de înaltă precizie și calitate ridicată, dar și
consum mic de putere.
Fiind un accelerometru digita l ce măsoară accelerația pe toat e cele 3 axe (X, Y, Z),
de mici dimensiuni (3 x 4 x 1 mm), are o rezoluție fixă de 10 biți cu posibilitatea de extindere
până la 13 biți în cazul în care se utilizează gama de măsurare de ±16 g. Un aspect important
care a dus la alegere sa este și folosirea de către acesta a magistralei de comunicație I2C, dar și
SPI. Ieșirea pe care acest dispozi tiv o oferă este una pe 2 octeți complementari.
Echipamentul dispune și de funcționalități speciale cum ar fi detecția prezenței sau
lipsa mișcării, prin compararea accelerației citite cu un prag setat de utilizator. De asemenea,
este capabil să detecteze lovituri simple sau duble ( “taps” ), precum și căderi în gol. Toate
acestea pot fi configurate cu ajutorul pinilor de întrerupere de care dispune senzorul.
Figura 2 .4 Accelerometrul ADXL345 Breakout
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
24
Pini acestui dispozitiv folosiți în proiect sunt:
GND – conexiune la masă;
VCC – conexiune la tensiunea de alimentare (3.3V);
CS – chip select conectat la tensiunea de alimentare (3.3V) realizează
selectarea ca magistrală de comunicație al I2C-ului;
SDA – date seriale – conexiune la pin analog microcontroler;
SCL – ceas de com unicație serială – conexiunea la pin analog microcontroler.
Modalitatea de realizare a conexiunilor accelerometrului cu microcontroler -ul ales
este ilustrată în figura 2.5 după [9].
O observație importantă este remarcarea sensurilor dese nate pe chip -ul senzorului
care, la o atentă examinare și testare a plăcuței, a dus la constatarea inversării tuturor axelor.
Astfel, sensurile prezentate reprezintă valori negative și nu pozitive corespunzătoare axelor.
Figura 2 .5 Schemă conectare la microcontroler
Un alt aspect îl reprezintă sensibilitatea senzorului care, în acest caz, este de 256
LBS/g pe fiecare dintre cele 3 axe. Asta înseamnă că valoarea de la ieșirea giroscopului va fi
divizată prin această valoare pent ru a obține rezultatele scalate.
Indiferent de limbajul de programare folosit, acest senzor are de inițializat câteva
variabile standard:
adresă device,specificată în datasheet
#define DEVICE (0x53);
registru pentru power control
char POWER_CTL = 0x2D;
precizare a formatului datelor citite
char DATA_FORMAT = 0x31;
componentă 0 și 1 pe axa X
char DATAX0 = 0x32;
char DATAX1 = 0x33;
componentă 0 și 1 pe axa Y
char DATAY0 = 0x34;
char DATAY1 = 0x35;
componentă 0 și 1 pe axa Z
char DATAZ0 = 0x36;
char DATAZ1 = 0x37;
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
25
2.2.2 Giroscop ITG – 3200 Breakout
În privința giroscopului, s-a ales pentru acest proiect ITG -3200 Breakout deoarece
acest senzor indică, la ieșirea sa digitală, viteza unghiulară pe cele 3 axe ca în figura 2.6 după
[16]. Este un chip folosit în aplicații multiple de control remote, controlere pentru jocuri,
echipament e de monitorizare sportivă.
Acesta este tot un senzor de tip MEMS (4 x 4 x 0.9 mm) ce folosește 3 convertoare
ADC de 16 biți pentru calcularea ieșirii, iar ca magistrală de comunicație, I2C. El are inclus și
un senzor de temperatură în structura sa. De ase menea, calibrarea este redusă foarte mult prin
stabilitatea sensibilității la temperatură și înclinație.
Sensibilitatea senzorului este de 14.375 LSB per grade/sec, dispunând de o scală de
măsură între -2000 și +2000 de grade/sec. În structura sa este inclus și un filtru trece -jos
configurabil.
Figura 2 .6 Axele de rotație ITG -3200 Breakout
În cazul giroscopului axele X, Y, Z corespund cu cele trei direcții de rotație în cazul
unui vehicul aerian (roll, pitch și yaw). În cazul giroscopului sensul pozitiv al axelor s -a
dovedit a fi corect.
Așa cum se poate vedea și în cele ce urmează, chip -ului senzorului i -a fost atașat un
header de pini pentru a putea realiza conexiunile cu microcontroler -ul, metoda utilizată și
pentru ADXL 345.
Figura 2 .7 ITG -3200 utilizat
Pentru o bună conectare a senzorului la microcontroler, pini ce trebuie utilizați sunt,
în cazul de față:
VDD – conexiune la tensiune alimentare (3.3V);
VIO – conexiune la tensiune alimentare (3.3V);
GND – conexiune la masă;
SDA – date seria le – conexiune la pin analog microcontroler;
SCL – ceas de com unicație serială – conexiunea la pin analog microcontroler.
Conexiunile utile pentru stabilirea comunicației cu microcontroler -ul sunt
reprezentate în schema 2.8 după [9].
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
26
Figura 2 .8 Conectare ITG -3200 Breakout la microcontroler
Valorile de la ieșire giroscopului sunt date digitale, fără semnificație fizică. Pentru a
obține date care să ajute ulterioarele prelucrări din sistem, le vom scala cu ajutorul factorului
de sensibilitate.
(2.2)
Inițializările necesare ale regiștriilor în cazul giroscopului sunt prezentate mai jos:
verifică identitate device
char WHO_AM_I = 0x00;
determină rata de eșantionare
char SMPLRT_DIV= 0x15;
selectare scalei maxime de măsurare
char DLPF_FS = 0x16;
date axa X pe byte low și high
char GYRO_XOUT_H = 0x1D;
char GYRO_XOUT_L = 0x1E;
date axa Y pe byte low și high
char GYRO_YOUT_H = 0x1F;
char GYRO_YOUT_L = 0x20;
date axa Z pe byte low și high
char GYRO_ZOUT_H = 0x21;
char GYRO_ZOUT_L = 0x22;
configurare frecvență 42 Hz pentru FTJ inclus în giroscop și configurare
frecvență internă 1kHz
char DLPF_CFG_0 = 1<<0;
char DLPF_CFG_1 = 1<<1;
char DLPF_CFG_2 = 1<<2;
char DLPF_FS_SEL_0 = 1<<3;
char DLPF_FS_SEL_1 = 1<<4;
adresa dispozitiviului I2C
char itgAddress = 0x69;
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
27
2.3 Microcontroler
Multitudinea de tipuri de microcontrolere face grea alegere unuia care să se
potrivească aplicației. În cazul de față s -a optat pentru unul din gama Arduino, și anume
Arduino Duemilanove. Argumentul principal ar fi ușurința de folosire a protocolului I2C cu
Arduino (dispune de librăria Wire.h ). Pe lângă acest lucru, Arduino oferă:
cost și dim ensiune reduse;
un software open -source ;
comunicație prin USB;
suficienți pini digitali (14) și analogici (6);
interfață I2C și SPI;
pini PWM;
comunitate largă de utilizatori și aplicații.
Figura 2.9 Vedere de sus (a) Vedere spate (b) Arduino Duemilanove
Modelul utilizat de mine are la bază un microcontroler de la Atmel ATMega 328P.
Tensiunea de alimentare este de 5V obținută de la USB, dar ulterior va fi dată de o baterie,
dorind astfel să fie un montaj stand -alone. Frecvența de funcționare a microcontro ler-ului
este de 16 MHz. Arduino este văzut de către PC drept o interfață serială, înseși datele pe care
le obținem putând fi vizualizate prin intermediul software -ului său.
În elaborarea programelor s -a utiliza t frecventa de 100 kHz specifică I2C pentru
achiziț ionarea da telor întrucât această rată de citire este acceptabilă în cazul unor sisteme
inițiale de test, putâ ndu-se ulterior trece la valori mai mari ale frec venței de până la 400 kHz
(fast I2C).
Accesul la librăria Wire.h activează reziste nțele interne de pull -up din chip în mod
implicit, astfel atunci când sunt adăugate unele externe, acestea se dezactivează. Aceste
rezistențe au rolul de a defini niveluri logice în circuit și de a elimina eventualele zgomote ce
ar putea afecta acuratețe a ieșirii.
Pentru protocolul I2C, microcontroler -ul va fi master, iar dispozitivele (senzorii),
slave. Pinii analogici 4 și 5, corespunzători SDA și SCL, vor fi conectați cu omologii
senzorilor. Această conectare necesită automat folosirea unor rezistențe de pull -up.
Astfel, esențiali în proiectul de față sunt pinii:
GND
VCC
3V3
AN4 și AN5
Pini PWM
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
28
Așa cum este menționat anterior , mediul de dezvoltare este unul open -source, ușor de
utilizat, cum se poate vedem în cele ce urmează. Pentru realizarea unui nou proiect se
deschide o noua fereastră și, cel mai important, din Tools > Board se selecteaz ă
microcontroler -ul folosit. Odată c u conectarea Arduino, se poate vedea portul pe care acesta
în folosește pentru comunicația cu PC -ul.
Figura 2.10 Mediu de dezvoltare Arduino IDE
În scrierea unui program (sketch) există câteva secțiuni care nu trebuie să lipsească.
Este necesară includerea librăriilor ce se vor utiliza, declararea variabilelor auxiliare folosite,
declararea constantelor, dacă există, și două secțiuni:
setup() – se execută o singură dată la deschiderea portului de comunicație,
este folosită pentru inițiali zări;
loop() – conține programul principal, rulează pe microcontroler în mod
repetat.
Folosirea librăriile predefinite în Arduino IDE reprezintă un avantaj deosebit întrucât
ușurează munca prin clase deja existente în special pentru comunicația prin diver se
dispozitive sau comunicația cu elemente de execuție:
EEPROM.h
Ethernet.h
Math.h
Servo.h
Wifi.h , Wire.h, etc.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
29
Figura 2.11 Realizare aplicație Arduino IDE
Pe lângă funcțiile de bază care nu pot lipsi, se pot declara funcții auxiliare. Acestea
se declară ca orice funcție, începând cu header și terminând cu definiția acesteia.
În cazul de față, Arduino IDE este folosit pentru a implementa următoarele
funcțion alități ale proiectului:
Figura 2.12 Funcționalități implementate cu ajutorul Arduino IDE
Programul ce se regăsește în anexă reprezintă codul sursă al proiectului ce are mai
multe părți și anume partea de achiziție, filtrarea, calculul comenzii și partea de transmitere
efectivă a comenzii către servomotoarele folosite în proiect.
Toate variabilele sunt declarate la început sketch -ului, iar în setup se face
inițializarea comunicației seriale, inițializarea variabilelor și se definesc regiștrii. În loop se
realizează bucla în care se fac citirile succesive ale datelor de la senzori, filtra rea și comanda.
Există, de asemenea, funcții suplimentare definite pentru funcționalitățile menționate
anterior, iar acest lucru ajută și la modularitatea programului. Împărțirea pe funcții
specializate asigură și un debug mai bun al programului.
ARDUINO
Achi ziție
date Filtrare
date Calcul
comandă Transmisie
comandă
servomotoare
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
30
2.4 Motoare
În aplicație s -au selecționat ca elemente de execuție ale procesului 3 servomotoare
astfel încât fiecărei axe să -i corespundă unul. Alegerea a fost bazată pe necesarul de putere,
dar și implicațiile costurilor au fost un factor decisiv.
Modelul ales este cel al producătorului Power HD – 1501 MG, acest model fiind de
fapt un servomotor. Acesta reprezintă un actuator rotativ ce permite controlul precis al
poziției unghiulare și este compus dintr -un motor cuplat la un senzor ce oferă feedback al
poziției prin intermediul unui angrenaj (reductor). În cazul servomotoarelor, de cele mai multe
ori este necesar un modul dedicat, controler servo, pentru obținerea feedback -ului de la acesta.
Aplicațiile servomotoarelor se regăsesc în special în robotică, m așini cu comandă numerică
sau în producția echipamentelor de automatizare [23].
Figura 2. 13 Power HD 1501 MG Analog Servo
Power HD 1501 MG Analog Servo este un servomotor analog ce prezintă un
angrenaj comp us din roți dințate metalice. S -a folosit acest echipament întrucât acest model
oferă un cuplu foarte mare, întâlnit de obicei la dispozitive de acest gen mult mai scumpe. O
secțiune a angrenajului este reprezentată în figura 2.14 [30].
Figura 2.14 Angrenajul de roți dințate al servomotorului
Acest servomotor are dimensiunile standard ale unui astfel de motor. Pe lângă
angrenajul metalic, dispune și de doi rul menți care ajută la obținerea cuplului. În kit sunt
incluse și extensiile ce permit fixar ea lui în cadrul unui montaj mecanic.
Dimensiunile sale respectă cerințele: 40.7 x 20.5 x 39.5 mm, având o greutate de 60g
per servomotor. Power HD 1501 MG folosește modulația analogică (Pulse Width
Modulation). În cadrul acestei tip de modulații este foa rte importantă lățimea impulsului care
în acest caz particular pot varia între 500 -2100 . Se ia în considerare și rata de refresh a
unui ciclu PWM, care aici este de 20 ms. Aceste aspecte sunt deosebit de importante, ele fiind
necesare la reconfigurare a librăriei Arduino.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
31
Dacă se asigură o tensiune de alimentare de ~ 5V (mai precis 4.8V), viteza
unghiulară garantată de producător este de 0.16 secunde per 60ș. Cuplul la aceeași tensiune de
alimentare este 15.5 kg*cm.
Pentru conexiunea servomotoarelor, acestea dispun de 3 fire de culori diferite. În
mod uzual ele reprezintă:
maro = GND;
roșu = VCC (aici 5V);
portocaliu = semnal servo.
2.15 Fire conexiune servomotor
Power HD 1501 MG dispune, teoretic de o gamă de variație a poziției unghiulare de
180ș, dar testele efectuate și informațiile furnizate pe pagina de discuții a produsului indică
faptul că acesta nu se poate roti mai mult de 160ș. Pentru obținerea gamei max ime de variație
este necesară introducerea unui controler servo care, în cazul lucrării de față, nu a fost inclus.
În privința servomotoarelor, Arduino IDE oferă o librărie special dedicată
servomecanismelor, Servo.h . Pentru acest proiect, ea a fost reco nfigurată , stabilind parametrii
conform cu specificațiile tipului de servomotor utiliza t. Astfel, s -au redefinit o parte dintre
variabilele librăriei:
#define MIN_PULSE_WIDT 500 // cel mai scurt impuls către servo
#define MAX_PULSE_WIDTH 2100 // cel mai lung impuls către servo
#define DEFAULT_PULSE_WIDTH 1500 //lățime default a impulsului
la conectare servo
#define REFRESH_INTERVAL 20000 // timpul minim de refresh în ms
Montarea servomotoarelor în cadrul platformei a presupus modificări.
Servomotorul co respunzător direcției de “yaw” (st ânga-dreapta) este montat în
exteriorul cadrului .
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
32
Figura 2.16 Servomotor control direcție “yaw”
Celelalte două motoare sunt cuprinse în cadrul interior al montajului, fiecare dintre
ele necesitând modificări la nivelul cuplajului dintre axul servomotorului și partea mecanică
ce trebuie acționată.
Figura 2.17 Cuplaj montare servo pentru direcția “pitch”(a) ; direc ția “roll” (b)
Irina Diana Vidrașcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
33 2.5 Cameră video
În perspectiva procesării de imagine, montajului i -a fost adăugat și o cameră
foto/video. Această este una din portofoliul Sony, FCB -EX480CP și dispune de control
inteligent al lentilelor ( “SMART lens control ”), de funcția de “Privacy Zone Masking”
(protejează până la 24 de obiecte și suprafețe aflate în raza de acțiune, dar care nu sunt în mod
expres obiecte ale suprevegherii sale ). Are inclus și un DSP (Digital Si gnal Processing) și
funcții de alarmă. Folosește o magistrală serială de viteză foarte mare (maxim 38.4Kb/s) cu
control TTL al nivelului de semnal (protocol VISCA), dar presupune un consum mic de
putere. Dispune de un sistem de back -up chiar și în lipsa ba teriei cu scopul de a asigura o
protecție cât mai eficientă a informațiilor stocate.
Prezintă, de asemenea, și o funcție ce încorporează un filtru IR (infrared cut -off
filter), dar este echipat și cu un connector tip switch ce permite controlul camerei de la
distanță.
Figura 2.18 Cameră video FCB -EX480CP
Camera oferă un zoom optic de 18x și 12x digital, cu un număr de aproximativ
440.000 pixeli componenți într -o imagine. Acesta cântărește 230 g, putând opera la
temperaturi între 0 și 50 șC. Este, de asemenea, capabilă să aplice diverse efecte fotografiilor
efectuare: E-Flip, Nega Art, Black & White, Mirror Image.
Toate aceste at ribute fac din Sony FCB -EX480CP o cameră foto/video ideală pentru
aplicații de securitate și monitorizare a traficului terestru și aerian.
Figura 2.19 Camera în ansamblul dezvoltat
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
34
2.6 Filtrarea datelor
Scopul într -un sistem de vizare este alinierea axelor dispozitivului (vehiculului) cu
axele sistemului de referință pentru menținerea poziției dorite. Folosirea unor senzori în
estimarea deplasării și rotației vehiculului, precum accelerometru și giroscop, poate ridica
probleme și anume, deviații ale accelerometrului care introduc zgomot în sistem și fluctuații
rapide ale valorilor giroscopului ( rata acestuia nu devine 0 nici după ce vehiculul s -a oprit din
rotație) [12].
Astfel, devine esențială introduce rea unei modalități de eliminarea (sau reducere) a
zgomotele introduse suplimentar și care duc la perturbarea datelor obținute.
Soluțiile sunt multiple în această direcție, dar dintre cele mai frecvent folosite putem
menționa:
filtru trece -jos (FTJ) – capabil să elimine accelerațiile de scurtă durată,
permițând trecerea doar a celor de durată îndelungată; acest tip de filtru
introduce întârzieri mari datorită medierilor repetate;
filtru complementar – folosește FTJ pentru accelerometru, iar pentru giroscop
combină integrarea numerică cu un filtru trece -sus (FTS);
filtru Kalman – poate predicta starea și orientarea cu un grad mare de
acuratețe, bazându -se pe proprietățile fizice cunoscute ale sistem ului în
cauză; practic, acesta combină 2 sau mai multe estimații independente ale
unei variabile p entru a obține o valoare medie.
În aplicaț ie, inițial, s -a apelat la implementarea unui filtru complementar reprezentat
schematic în figura 2.20 după [14], această variantă fiind acceptabilă și oferind performanțe
bune. Pe lângă acest aspect, este mult mai simplificat din punct de vedere al formalismului
matematic, ceea ce îl face și mai ușor de integrat în program.
Figura 2.20 Schemă filtru complementar
GIROSCOP ACCELEROMETRU
Filtru Trece – Jos
(FTJ)
Filtru Trece – Sus
(FTS)
Integrare
Numerică Unghi de
rotație
Viteză
unghiulară
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
35
Integrarea numerică presupune că din viteză ( v) integrată obțin poziție, iar din viteză
unghiulară ( ) integrată obțin o rată unghiulară (unghi).
(2.3)
Așa cum este menționt și anterior, FTJ (caracterizat de o constantă de timp ) va
permite numai trecerea accelerațiilor de lungă durată, ignorând fluctuațiile scurte, iar FTS va
face opusul, lăsând să treacă semnale de scurtă durată și filtrându -le pe cele constante pe o
perioadă mai lungă de timp. Practic, se definește o limită în tre încrederea acordată datelor
citite de accelerometru și cele citite de giroscop.
pentru perioade de timp > media valorilor accelerometrului are o pondere
mai mare;
pentru perioade de timp < integrarea valorilor giroscopului capătă prioritate
și accelerațiile orizontale ce introduc zgomot sunt filtrate [14].
Introducerea filtrului complementar rea lizează mai mult fuziunea datelor
achiziționate de la accelerometru și giroscop, decât o filtrare foarte eficientă. Performanțele
lui îl fac să fie ușor de implementat și folosit, dar principalul motiv pentru această alegere este
modalitatea prin care datele celor doi senzori sunt relaționate, astfel încât să ofere niște rate de
rotație utile în procesul de reglare.
Mai jos se poate vedea felul în care se realizează această fuziunea a datelor,
formulele matematice bazându -se, în cea mai mare parte, pe schema de principiu a filtrului
prezentată anterior. Implementarea folosită este prezentată ma jos, unde dtime = perioada pe
care se face integrarea:
gyroRateX= -1.0f*dtime*xg;
gyroRateY=dtime*yg;
gyroAngleZ_dt=dtime*zg;
Avantajele pe care le oferă acest filtru sunt:
eliminarea zgomotului, a deviației și dependenței accelerației orizontale;
estimarea rapidă a unghiurilor, întârzieri mai mici decât FTJ;
nu necesită capacitate mare de procesare;
dificultate medie de implementare.
poate predicta starea și orientarea; se bazează pe proprietățile fizice cunoscute
ale sistemului în cauză; practic, acesta combină 2 sau mai multe estimații
independente ale unei variabile pentru a obține o valoare medie; este complex
și bun comparabil cu alte tipuri de filtre deoarece încorporează toate
măsurătorile indiferent de precizia lor [13].
Totuși, pentru realizarea finală a proiectului s-a ales implementarea unui filtru
Kalman. Acesta se bazeză pe reducerea erorii în urmărire și folosește predicția unei valori
viitoare plecând de la o valoare curentă și anterioară. Acestă nouă predicție suferă apoi o
corecție. Noua valoare trebuie să se regăsesc ă într -un interval definit de valoarea predicată și
cea măsurată.
În acest mod se pot reduce erorile și zgomotele introduse în sistem. Dar, de -a lungul
timpului, există totuși erori cumulative. Pentru sistemul descris aici, se recomandă
combinarea datelor accelerometrului și giroscopului, cele două fiind capabile prin intermediul
filtrului Kalman de a -și compesa erorile.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
36
Filtrul Kalman reprezintă o procedură iterativă ce necesită ca intrări două variabile.
La fiecare iterație, filtrul transformă liniarizea ză aceste variabile, astfel încât ieșirea modelului
să fie cât mai apropiată de viitoarea valoare citită [25].
Pentru situația de fața, modelul filtrului este prezentat mai jos:
(2.4)
În aceste ecuații necunoascutele reprezintă:
= covarianța erorii estimate
câștig Kalman
= valoarea filtrată
= zgomotul senzorului
= valoarea măsurată
Zgomotul procesului este redus gradat în această manieră odată cu atingerea
performanțelor de optim, iar zgomotul senzorului crește până când se atinge un nivel
acceptabil de zgomot.
O schemă de principiu se regăsește în figura 2.21 după [25] în care este exemplificat
fluxul datelor ce folosesc un filtru Kalman. Acest procedeu est e unul recursiv.
Pentru elaborarea programului necesar filtrării în Arduino IDE , s-au definit
următoarele variabile, exemplificarea fiind făcută pentru una dintre axele accelerometrului și
anume axa X. Astfel, se pot observa că relațiile (2.4) sunt transpuse sub forma unor ecuații
implementate. Față de varianta matematică, se folosesc și câteva variabile auxiliare pentru a
ușura calculul :
valoarea filtrată
double x_acc_f = 1;
eroarea estimată
double p_x_acc = 1;
zgomotul procesului
double q_x_acc = 0.4;
zgomotul senzorului
double r_x_acc = 0.5;
câștigul Kalman
double k_x_acc = 1;
Implementarea ecuațiilor este prezentată mai jos sub forma utilizată pentru
implementare:
p_x_acc = p_x_acc + q_x_acc;
k_x_acc = p_x_acc / (p_x_acc + r_x_acc);
x_acc_f = x_acc_f + k_x_acc * (xa – x_acc_f);
p_x_acc = (1 – k_x_acc) * p_x_acc;
Valorile alese pentru zgomotul procesului și cel al senzorului se bazeză pe teste
experimentale, precu m și pe studiul literaturii d e specialitate. Testele realizat e cu
implementarea acestui filtru relevă faptul că este mult mai performant decât orice altă
modalitate de filtrare a datelor.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
37
Figura 2 .21 Algoritm filtru Kalman
Alegerea acestui filtru se dovedește a fi cea mai bună, întrucât este cel ma i complex
dintre toate tipurile de filtre pentru că încorporează toate măsurătorile , indiferent de precizia
lor și îmbunătățește considerabil acuratețea sistemului [13].
2.7 Soluția de implementare utilizată
Pentru atingerea obiectivelor propuse în introducere, s -a ales o soluție de
implementare potrivită. Astfel, s-a optat pentru o implementare simplă care să permită
testarea dispozitivului, ulterior montarea pe un cadru al dronei.
În această fază a proiectul ui, montajul ia în considerație câteva tipuri de mișcări pe
care le efectuează dispozitivul, reducând astfel la scară mai mică probleme ce pot apare.
Punctul principal de atins este testarea funcționalității globale a sistemului, având integrat atât
senzor ii, cât și elementele de execuție și unitatea de procesare.
O schema de principiu a felului de realizare și îmbinare a componentelor montajului
este disponibil în cele ce urmează, cu mențiunea că acesta este un model pe 3 axe al
sistemului, realizat cu un simulator 3D, SolidWorks eDrawings.
Figura 2 .22 Model 3D al componentei rotative a montajului
În cea de -a doua fotografie se poate vedea și sistemul de coordonate folosit, putând fi
vizualizate cele trei axe (X, Y și Z). Această simulare a fost făcută înaintea proiectării practice
a montajului cu scopul de a stabili niște dimensiuni potrivite ale p ieselor componente.
Actualizare
estimare Măsurări
Câștig Kalman Estimare inițială
Actualizare
covarianță
k + 1
Estimare
nouă
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
38
Realizarea acestei simulări a fost elaborată în urma cerințelor impuse și în strânsă
colaboare cu cei de la ITA.
Figura 2.23 Vedere din spate montaj – simulator 3D
În cadrul montajului există câteva aspecte importante de care s -a ținut cont și anume,
faptul că senzorii trebuie montați la unison unul cu celălalt, pentru ca acuratețea mișcăriilor
realizate pe baza datelor achiziționate de la ei să fie cât mai mare.
Pentru o mai bună montare, s-a ales varianta folosirii unui breadboa rd pe care sunt
montați senzorii, dar care este folosit și pentru realizarea conexiunilor auxiliare ale
microcontroler -ului. Pe plăcuța breadboard -ului au fost scose conexiuni ale pinilor AN4 și
AN5 ale Arduino (SDC și SCL) pentru a -i putea oferi ca intrăr i ambilor senzori. Dat fiind
faptul ca Arduino dispune de un singur pin de tensiune 3V3, s-a procedat în aceeași manieră
pentru a obține 2 intrari de 3V3.
Figura 2 .24 Montare la unison a senzorilor
De asemenea, este de menționat că cei doi senzori folosesc ca magistrală de
comunicație I2C, ceea ce înseamnă că este necesară introducerea unor rezistențe de pull -up. În
cazul de față s-a folosit de rezistențe cu valorea de 4.7 K . Toate conexiunile realizate în
acest sistem sunt făcute prin intermediul unor cabluri. Acestă variantă nu este optimă, dar
poate fi ulterior ușor înlocuită prin realizarea unui circuit printat.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
39
Figura 2.25 Cabluri tata -tata folosite (a) Rezistență 4.7K (b)
Frecvența la care se face achiziția de date de la senzori este de 100KHz, suficientă în
acest caz și potrivită cu frecvența la care funcționează . De reținut faptul că se poate folosi
și frecvența de 400KHz (Fast I2C).
În ceea ce privește servomotoarel e, acestea necesită o tensiune de alimentare de 5V
pe care Arduino o poate asigura, problema principală fiind curentul consumat de ele în
sarcină. Acest curent nu trebuie să depășească 1A, altfel există riscul de teriorării chip -ului
Arduino. S -a optat pent ru scoaterea pinului de 5V în breadboard și conectarea celor 3
servomotoare prin intermediul acestuia. Ca soluție incipientă de obținere a tensiunii s-au
considerat cei 5V pe care portul USB îi oferă, ulterior putând fi pusă la dispoziție o baterie ca
sursă de alimentare standalone.
Conectarea servomotoarelor la Arduino este făcută prin pinii digitali PWM (Pulse
Width Modulation). Fiecăruia dintre ele îi corespunde:
servomotor yaw = pin 9 PWM;
servomotor pitch = pin 10 PWM;
servomotor roll = pin 11 PWM.
Tot referitor la elementele de execuție este important de menționat că mișcările
acestora trebuie să respecte niște limitări mecanice care asigură siguranța și integritatea
montajului.
Aceste servomotoare sunt comandate analog prin menționarea gradelor. E le permit
comenzi între 0 -180ș, dar mișcarea efectivă nu descrie un semi -arc de cerc.
Spre exemplu:
motor “yaw” – poate primi comenzi în gama 0 , dar nu descrie decât o
mișcare de aproximativ 160ș;
motor “pitch” – poate primi comenzi în gama 0 , dar d in cauza
cadrului metalic , trebuie impusă o limitare mecanică reducând gama la
50 pentru nu produce pagube la nivelul camerei video care poate
rămâne fixată în corpul cadrului;
motor “roll” – poate primi comenzi în gama 0 , dar mișcarea pe care o
descrie nu este efectiv o rotire cu un semi -arc de cerc; rotirea descrie practic
un arc de cerc cu un unghi de ≈ 70 -80ș.
Limitările sunt reprezentate schematic în figura 2.26 pentru a putea fi mai bine
înțelese. Unghiurile menționate sunt cele maxi me admisibile pe care le pot descrie cele 3
servomotoare.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
40
Figura 2.26 Limitări ale servomotoarelor
O observație de care trebuie ținută seama este acordarea unei atenții permanent e
motorului montat pe direcția “roll” deoarece este m ai vulnerabil la comenzi bruște. M ișcarea
de rotație este transformată în mișcare de translație printr -o articulație tip bielă -manivelă
foarte sensibilă .
Figura 2.27 Senzori și Arduino (a) Montare pe cadru (b)
Montarea și breadboard -ului cu senzorii pe cadrul metalic este realizată pe un
strat izolator, deoarece tensiunea de alimentare de 5V poate provoca scurtcircuit între
suprafețele metalice ale celor 2 componente.
2.8 Algoritm de reglare folosit
Indiferent de a lgoritmul de reglare ales, fluxul de date în cadrul procesului este un
aspect neschimbat. Acest flux este important deoarece face mult mai clară maniera în care se
succed etapele reglării. Se poate remarca în schema logică ilustrată prin figura 2.28, felu l în
care s-a considerat că are loc reglarea, plecând de la achiziție și ajungând la feedback.
Y Z
Z X
O O X Y M1
YAW M2
PITCH M3
ROLL
1600 1800
00
500 00
1800
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
41
Figura 2.28 Schemă logică a fluxului procesului
Alegerea unui algoritm de reglare portrivit unei anumite aplicații trebuie să țină
seama de câteva aspecte deosebit de importante cum ar fi:
timpul mort și constanta de timp a sistemului;
eroare staționară admisă ( );
timpul tranzitoriu;
gradul de stabilitat e al sistemului;
costul maxim admis.
Date fiind aceste criterii și tipul de proces pentru care se dorește calcularea unui
regulator (platforma), cel mai bine, din punct de vedere teoretic, ar funcționa PID -ul.
Controlul proporțional -integrator -derivativ (PID) este o metodă folosită la scară largă
pentru a atinge și menține o referință a unui proces de orice fel. Principiul de bază rămâne
neschimbat, indiferent de tipul de proces.
Forma standard a comenzii unui PID este:
SETARE PO ZIȚIE
INIȚIALĂ
CITIRE VALORI ACCELEROMETRU
CU CALCULAREA RATELOR PE 3
AXE
MEDIE CITIRI GIROSCOP
CALCUL RATE 3 AXE
CALCUL
CALCUL
COMENZII
LIMITARE
MINIM Ă/MAXIMĂ A
COMENZII
PRIMIRE COMENZI
SERVO ÎNCADRARE
COMANDĂ
SERVO
NU
DA
FEEDBACK
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
42
,
unde cei 3 coeficienți , , sunt corespunzători fiecărei componente a
regulatorului, iar este eroarea, diferența dintre referința impusă și valoarea măsurată l a
ieșirea procesului reglat.
Însă, în situația de față și pen tru etapa inițială a testării s -a decis folosirea unui
regulator proporțional P. Deși acesta este cel mai simplu, reflectă suficient de bine
modalitatea de funcționare și felul în care sistemul r ăspunde unei referințe.
Trebuie ținut cont de faptul că montajul dispune de 3 servomotoare, iar
implementarea unui singur regulator va controla un singur element de execuție. În acest caz,
varianta este de utilizare a trei regulatoare de tip P pentru fiecare servomotor în parte.
Maniera de proiectarea a regulatorului de tip P este simplă, dar ține cont de eroarea
unui anumit parametru. Regulatorul tip P reprezentând de fapt o amplificare a comenzii,
trebuie să se țină seama de limitările servomotoarel or și de limitele ce trebuie evitate a fi
atinse pentru a nu satura elementele de execuție.
Este cunoscut faptul că regulatoarele ce nu au implementat un integrator, utilizarea
unui proporțional conduce la eroare staționară diferită de zero pentru o referi nță tip treaptă
unitară, dar trebuie ținut cont că odată cu creșterea factorului de amplificare se reduce
semnificativ eroare staționară [5].
Dacă pentru implementarea finală a proiectului (montarea pla tformei pe vehiculul tip
dronă) se decide folosirea unui PID, trebuie știut faptul că plecând de la compensatoarul PID
se poate ajunge ușor la P implementat de mine în această fază incipientă. Pentru aceasta este
necesară doar o modificarea a constantelor de timp ale regulatorului și an ume T i = și Td = 0.
În anexa în care este list at codul sursă al programului sunt prezentat e două metode
prin care s -a încercat stabilizarea platformei în cazul apariției unei perturbații.
Astfel metodele încercate sunt:
a) integrarea dublă a accelerațiilor provenite de la accelerometru și
giroscop pentru obținerea poziț iei și a unghiului de rotație; în urma implementării, s-a dorit
calculul unei erori de poziție, însă această variantă s -a dovedit a nu fi viabilă întrucât
introduce deviații cum ulative, iar datele ajung să nu mai ofere nici un fel de informație utilă
asupra procesului și variabilelor; implementarea acestei variante este prezentată în programul
final (prin urmare și în anexă) sub forma unor comentarii.
b) prin evaluarea erorii prove nite de la diferența dintre valorile
achiziționate de la senzori înainte introducerii perturbației și după; aceasta variantă este cea
aleasă pentru a ilustra stabilizarea montajulu i; în urma calculului erorii, au fost stabilite niște
praguri care daca sunt depășite, introduc amplificarea (regulatorul P) comenzii
servomotoarelor.
(2.5)
Comanda în cazul ales va fi reprezentată de acestă amplificare adăugată unei
comenzi anterior. Ea se prezintă sub forma unui unghi impus servom otorului. Pentru fiecare
dintre cele 3 elemente de execuție s-a ales un factor separat:
(alfa) – direcție “yaw”
(beta) – direcție “pitch”
(gama) – direcție “roll”
Acești factori au niște valori inițiale în limitele impuse și posib ile ale
servomotoarelor ( ; ).
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL II – DETALIEREA PLATFORMEI DEZVOLTATE
43
În cele ce urmează este prezentat ă secvența de cod prin care se face ajustarea acestor
factori ai regulatoarelor tip P:
alfa+=0.3
beta+=0.1
gama+=0.3
În capitolul III este prezentată explicit maniera în care are loc testarea acestui tip de
regulator, studiul de caz pe care se bazează practic rezultatele obținute.
Irina Diana Vidrașcu CAPITOLUL III – REZULTATE
44
CAPITOLUL III
REZULTATE
În acest capitol voi detalia rezultatele obținute în urma testelor efectuate . Dată fiind
împărțirea proiectului pe etape și momentele diferite la care au fost realizate anumite secvențe
de program, rezultatelor le sunt atribuite secțiuni individuale.
Rezultatele sunt prezentate, în cea mai mare parte, s ub forma u nor grafice Matlab.
S-a dorit ilustrarea unor mișcări simple până la complexe. Sunt reprezenatate rezultate
obținute în urma testelor efectuate cu senzorii în mod individual, dar și montați la unison pe
montaj. Datele pe care se bazeză toate aceste grafice au fost achiziționate prin intermediul
portului serial al PC -ului ce primește date de la microcontroler -ul Arduino.
3.1 Rezultatele achiziției de date de la accelerometru
Accelerometrul achiziționeză datele și le trimite pe portul serial într -o formă brută, ca
ieșirea a c onvertorului ADC. Pentru a putea folosi ulterior datele și pentru ca acestora să le
poată fi acordată o semnificație fizică, ele sunt scalate în concordanță cu sensibiliatea
senzorului, în acest caz 256 LSB/g (least significat bit/g).
Un prim rezultat obți nut de la ADXL 345 Breakout este ilustrat î n figura următoare.
Aici este exemplificată funcționalitatea senzorului pe toate axele de coordonate, fără a urmări
un fel precis de mișcare.
Figura 3 .1 Reprezentarea valorilor citite pe
axele (XYZ) ale accelerometrului
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
45
Se poate observa că, deși mișcările sunt unele aleatoare, variația datelor achiziționate
reflectă multe date parazite, afectate de erori și care nu fac decât să se propage în întreaga
implementarea. Din grafic se observă și gama pe care accelerometrul o folosește pentru datele
măsurate, aceasta fiind ± 2g.
Pentru a evita problemele apărute din cauza acestor erori de măsura, s-a apelat la
implementarea folosind filtre.
În etapa inițială s-a încercat implementarea unui filtr u complementar însă acest s -a
dovedit a nu fi suficient de performant.
Astfel, opțiunea imediat următoare a fost folosirea filtrului Kalman. S-au studiat mai
multe tipuri de mișcări luând drept exemplu câteva cazuri particulare pentru a demonstra
eficiența acestei metode introduse suplimentar. Au fost efectuat e teste pe fiecare plan
individual al accelerometrului. Astfel, s-a considerat o mișcare complet aleatoare pe toate trei
axele de coordonate pentru a vedea care este comportarea senzorului.
Figura 3 .2 Mișcare aleatoare axa X
Încă de pe -acum se observă diferențele apărute între valorile achiziționate (scalate în
g) și valorile obținute după aplicarea filtrului. Acest lucru este remarcat cu precădere în cazul
valorilor de vârf ( “spike -uri”). În următo are suită de grafice sunt prezentate concomitent
valorile nefiltrate și cele filtrate pentru a observa diferențele existente între cele două maniere
de tratarea a achiziției:
cu linie roșie – date senzor (nemodificate);
cu linie albastră – date filtrate c u filtru Kalman.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
46
Figura 3 .3 Mișcare aleatoare axa Y
Atunci când senzorul este staționar, valorile afișate nu sunt zero absolut, au un
anumit offset. Se rem arcă, de asemenea, că datorită existenței accelerației gravitaționale, axa
pe care se regăsește va indică mereu o valoare aproximativ egală cu 1 g. Se observă în figura
3.4 momentele în care z ≈ 0 ceea ce înseamnă fixarea accelerometrului având axa Z în plan
orizontal.
Figura 3 .4 Mi șcare aleatoare axa Z
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
47
Pe baza testelor efectuate s-a ajuns la concluzia că sensurile indicate de producător
pe plăcuța accelerometrului sunt inversate. S-au realizat mișcări progresive spre stânga, în
plan orizontal, în sensul negativ al axei Y. Rezultatu l poate fi analizat în figura 3.5:
Figura 3 .5 Mișcari progresive spre stânga
Același test s -a efectuat și pentru deplasare pe axa Y, dar spre dreapta, în sensul
pozitiv ale axei.
Figura 3 .6 Mișcări progresive spre dreapta
Comparând cele două cazuri, se pot observa diferențele apărute pe axa Y, în cazul
figurii 3.5 (spre stânga) se observă o majoritate a valorilor negative, în timp ce în figura 3.6
(spre dreapta), după filtrare, sunt preponderente valorile pozitive.
De remarcat în cele două fig uri sunt axele X și Z. Axa X suferă câteva modificări,
deși nu ar fi trebuit, deoarece ea acțione ază în același plan cu axa Y. Axa Z prezintă în ambele
situații valori apropiate de 1g, așa cum este și normal datorită accelerației gravitaționale. O a
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
48
treia situație în plan orizontal este o deplasare a sistemului pe diagonala unui pătrat, situație ce
simulează o mișcare compusă pe axele X și Y.
Figura 3 .7 Mișcare diagonală în plan orizontal
Aici se poate observa variația valorile citite pe axele X și Y comparativ cu cazurile
precedente. Graficul reflectă modificarea ambelor axe simultan și dependent una față de
cealaltă.
Pentru a evidenția și schimbarea valorilor axei Z, senzorului i se impr imă o
accelerație pe direcția verticală. În acest caz, variația axei X este normală, în timp ce axa Y ar
trebui să indice o valoare ≈ 1g, ea fiind axa perpendiculară pe planul mișcării. Absența acestui
aspect se justifică prin felul în care mișcările sunt efectuate de către operatorul uman.
Figura 3 .8 Mișcare pe direcția verticală
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
49
Pentru o mai bună ilustrare a efectului filtrării Kalman în achiziționarea datelor de la
senzori, s-a selectat o secvența a unuia dintre grafice. Este evidentă contribuția acestei filtrări,
reprezentative fiind “spike -urile” atenutate.
Figura 3.9 Efect filtru Kalman
3.2 Rezultatele achiziției de date de la giroscop
Achiziția datelor de la giroscop se face în aceeași manieră ca și la accelerometru.
Datele fiind recepționate tot prin intermediul portu lui serial, vor fi trimise într -o formă
neprelucrată, așa cum sunt în urma trecerii prin convertoru l de 16 biți ADC. Cu ajutorul
Arduino IDE, aceste date sunt scalate pentru ca ele să capete o conotație fiz ică valabilă.
Pentru aceasta, s -au utilizat datele menționate în datasheet -ul produsului, și anume
sensibilitatea giroscopului care în acest caz este de 14.375 LBS/grade/ s. Ca și în cazul
accelerometrului primul experiment este ilustrat mai jos, urmărindu -se doar testarea
funcționalității senzorului pe un orizont de timp limitat. Practic, sunt reprezentate concomitent
toate cele 3 axe ale giroscopului.
Figura 3.10 Repr ezentarea valorilor celor 3 axe (XYZ) ale giroscopului
Atenuare spike -uri
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
50
Din figură se poate observa că, deși mișcările sunt unele aleatoare, variația datelor
achiziționate reflectă multe date parazite, există erori care nu fac decât să se propage în
întreaga implementarea. Se remarcă și o gamă de variație a valorilor giroscopului care, pentru
reprezentarea de față, este de ( ) grade/s.
Mare parte dintre erori pot fi evitate dacă se aplează la folosirea unui filtru.
Giroscopul ITG -3200 Breakout dispu ne totuși de un filtru trce -jos încorporat, însă acesta nu
este suficient pentru a evita fluctuațiile senzorului. În implementarea proiectului s-a introdus o
metodă suplimentară de filtrare, filtrul Kalman. Inițial s-a încercat utilizarea unui filtru
compl ementar, dar atenuarea pe care acest o oferea nu era suficientă.
Astfel, ca și la accelerometru, testarea giroscopului și a corectitudinii datelor s -a
realizat pe mai multe tipuri de mișcări, prima dintre ele fiind o mișcare aleatoare.
Mai jos sunt ilustra te rezultatele obținute pe fiecare dintre cele trei axe de
coordonate:
Figura 3.11 Mișcare aleatore pe axa X a giroscopului
Se observă reprezentarea simultană a datelor brute și a celor cărora le -a fost aplicat
un filtru. Pentru axa X, datele filtrate urmăresc aliura celor provenite direct de la senzori ceea
ce înseamnă că erorile în acest caz nu sunt foarte mari. În cazul spike -rilor apar totuși
diferențe sesizabile, iar filtrul își face efectul.
Gama de variație a accelerației unghiulare în această situație a crescut, ea putând
varia în cadrul testelor în gama maximă admisibilă definită de producătorul senzorului. Se iau
în considerare și faptul că pentru stabilizare vor fi utilizate accelerații nu foarte mari, însă în
practică accelerațiile pot atin ge valori ridicate dacă ne referim la o perturbație a mișcăriilor
aerului (vânt) care are un model neliniar și este foarte dificilă de compensat.
Acelea și concluzii sunt valabile și pe axele Y și Z. Pentru axa Y se observă
diferențele celor două situații, cu date nefiltrate și filtrate.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
51
Figura 3.12 Mișcare aleatoare pe axa Y a giroscopului
În cazul axei Z se poate menționa faptul că, pentru această mișcare aleatoare, valorile
filtrului diferă considerabil ceea ce implică precauții și o atenție sporită la mișcăriile pe
orizontală (axa Z) ale giroscopului.
Figura 3.13 Mișcare aleatoare pe axa Z a giroscopului
În cazul unor mișcării mai precise s-a considerat întâi mișcarea pe orizontală, axa Z.
Au fost luate două cazuri separate și anume, mișcarea sp re stânga și cea spre dreapta pentru a
evidenția mai exact sensurile și semnele datelor achiziționate.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
52
Figura 3.14 Rotire spre dreapta în plan orizontal
În figura 3.14 se evidențiază faptul că la rotirea pe orizontală a giroscopului axele X
și Y rămân î n jurul unor valori apropiate de zero, cu mici deviații. Acest lucru se datorează
faptului că aceste 2 axe sunt perpendiculare pe axa Z.
În următoarea reprezentare se execută rotirea în sens contrar, dar în același plan. Aici
este ilustrat mult mai bine că valorile citite pe Z spre stânga sunt negative.
Figura 3.15 Rotire spre stânga în plan orizontal
Ultimele două grafice au reprezentat mișcarea pe axa Z, urmând ca acum să prezint
felul în care achiziția datelor de la giroscop influențează valorile axelor X și Y.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
53
Figura 3.16 Rotire progresivă în jurul axei X
Rotirea în jurul axei X indică modificări nu numai la nivelul acesteia, ci și la nivelul
axei Y deoarece cele două se află în același plan, valorile lor compunând mișcarea. Variația
lui Z ar trebui să se apropie de zero, ceea ce se și întâmplă pentru datele filtrate.
Figura 3.17 Roti re progresivă în jurul axei Y
În cazul figurii 3.17 este reprezentată o situație asemănătoare cu cea a rotirii în jurul
axei X.
O observație de luat în seamă este faptul că rotiri le în jurul axelor X și Y au fost
realizate fără un suport precis al axei de referință (așa cum este cazul lui Z), astfel putând fi
introduse erori considerabile de poziționare a senzorului. Din această cauză, valorile de la nici
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
54
una dintre axe nu pot fi considerate zero (normal ar fi ca celelalte două axe care nu sunt
implicate î n rotație să aibă valori ≈ 0 grade/s).
3.3 Scenariu de test
Pentru a valida soluția de implementare propusă, se consideră un scenariu de test ce
are drept scop studierea și validarea funcționalitățiilor sistemului.
Cazul particular al scenariului de test a fost ales deoarece montajul prezintă anumite
limitări mecanice și spațiale care nu permit deplasarea acestuia în siguranță. Aceste
contrângeri țin de cadrul fizic al montajului căruia nu -i pot fi impuse orice tipuri de mișcări,
camera video care are și ea niște parametrii pe care trebuie să -i ia în considerare, precum și
servomotoarele care nu sunt capabile să acopere o rotație de 3 60ș pe toate cele trei axe X, Y
și Z.
Astfel, important pentru acest scenariu ales este stabilirea ipotezelor de lucru care
duc la validarea sistemului implementat. Pentru aceasta, trebuie luate în seamă câteva aspecte
ce țin de integrarea acestui subsistem în sistemul final al vehiculului.
Dat fiind faptul că este vorba de o dronă ce se deplaseză în mediul aerian, vizarea pe
care o presupune camera video aflată în cadrul acesteia, unghiul pe care trebuie să -l mențină
camera față de un anumit punct de referință este invers proporțional cu distanța dronei față de
Pământ. Mai precis, s -a ales studiu l mișcării la variații mici tocmai în prespectiva faptului că
unghiurile pe care va trebui să le comprenseze regulatorul vor avea valori din ce în ce mai
mici. Desigur, va necesita testare și la implemetarea finală, dar aceasta nu face studiul lucrării
de față.
Scenariul de test pr esupune limitarea mișcărilor pe care le poate efectua montajul
astfel încât să se rezume la un perimet ru precis. Perimetrul în care s -a decis validarea
impleme ntării este reprezentat de un spațiu pătrat de 10 x 10 cm, pe direcția orizontală. Acest
perimetr u se consideră zona activă în care regulatorul își poate atinge performanțele maxime.
Figura 3 .18 Zona activă de test
În cele ce urmează, sunt prezentate rezultatele obținute în urma testelor aplicate
servomotoarelor. Aceste rezultate urmăresc verificarea funcționalității elemetelor de execuție,
dar și a răspunsului corect al sistemului funcție de modificarea valorilor accelero metrului și
giroscopului.
În figura următoare este pr ezentată maniera în care se modifică comanda sistemului
pe toate cele 3 servomotoare. Se observă că aceasta crește sau scade cu un factor de 10 cm 10 cm
Punct vizat (referința
sistemului)
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
55
proporționaliate foarte mic. În p lus, pe acest grafic, se observă o urmărire parțială a referinței
impuse și anume poziția mediană a tutoror servomotoarelor tradusă prin:
yaw = 90ș;
pitch = 90ș;
roll = 90ș.
Figura 3 .19 Evoluția comenziilor celor 3 motoare funcție de timp
S-au mai considerat încă d ouă situații posibile având acei ași parametrii. Astfel,
aceste sunt ilustrate mai jos:
Figura 3 .20 Evoluție pe perioadă dublă de timp
În figura 3.20, ca și în 3 .19 se observă o saturare a comenzii servomotorului direcției
“yaw”. Acest lucru este o consecință a faptului că accelerometrului nu -i pot fi eliminate toate
erorile și se întâmplă ca în unele situații acesta să ajungă să indice același semn pentru 2
accelerații de sensuri diferite.
Irina Diana Vidra șcu CAPITOLUL III – REZULTATE
56
Figura 3 .21 Evoluție funcție de timp (urmărire “yaw” )
Principiul schemei de conducere este redat prin intermediul reprezentării realizate
în figura următoare . S-au folosit element e tip accelerom etru și giroscop cu 3 axe, filtrul
Kalman predefinit, precum și restul componentelor pentru închiderea buclei de reglare.
Figura 3.22 Schem ă bloc de reglare
Având drept scop reglare pe direcția orizontală, parametrii cu care se lucrează sunt
axele X și Y ale accelerometrului și axa Z a giroscopului. Astfel, aceștia reprezintă mărimile
funcție de care se stabilește o eroare și se calculează noua comandă pentru fiecare servomotor
în parte.
Se constată, în urma testelor, că există situații în car e comanda a cel puțin unui motor
se poate satura din cauza măsurătorilor eronate ale senzorilor, dar și a simplității regulatorului
care acumulează erori, astfel încât eroare staționară crește progrseiv.
Referin ță poziție
servomotoare Achiziție și
calculul erorii Filtru
Kalman Proporțional
(P) Model
Sistem +
–
Irina Diana Vidrașcu CAP ITOLUL IV – CONCLUZII
57
CAPITOLUL IV
CONCLUZII
4.1 Concluzii
Lucrarea de față urmărește stabilizarea unei platforme de fotografiere aeriană în
cazul aparițiilor unor perturbații, ținându -se cont că aceasta va fi montată pe un vehicul aerian
tip dronă.
Scopul lucrării este de a menține direcția de vizarea reprezentate de un punct fixat,
problemă esențială în cadrul oricărui sistem de zbor autonom tip UAV.
Pentru realizarea unui proiect trebuie fixate obiectivele și metodologia de
implementare . Obiectivele planificate nu sunt totdeauna ușor de realizat și pot fi întâlnite
multe obstacole, unele previzibile, altele nu. Practica a dovedit că fără o planificare riguroasă
proiectele complexe nu pot fi realizate, implementarea lor necesitând o bună pregatire încă de
la început.
Existența multiplelor tipuri de UAV face ca p erforma nțele dorite să difere în funcție
de aplicație, de mediul în care sunt folosite, precum și de componentele utilizate. Însă, toate
au un numitor comun și anume siguranța și securiatate sistemului de zbor construit .
Componentele electronice folosite în industria aviatică trebuie să atingă un anumit grad de
siguranță întrucât orice funcționare anormală a unei dintre acestea poate duce la catastrofe ce
pot implica sau nu pagube.
Pentru realizarea lucrării au fost consultate multiple surse al literaturii de specialitate
(articole, studii de caz, cărți) pentru a -mi putea crea o imagine de ansamblu asupra problemei
urmărite și a une i posibile rezolvări. Astfel, s -au analizat diferite variante de implementare
pentru sistemul propus, alegân d în final una în c oncordanță cu obiectivele, echipamentelor,
timpul și costurile implicate.
Elaborarea proiectului a necesitat mai multe etape:
analiz a variantelor de implementare și a echipamentelor necesare;
dezvoltarea mecanică a sistemului în colaborare cu ITA ;
realizar ea achiziției de date;
implementarea algoritmului de reglare;
testarea și validarea implementării.
În vederea implementării practice, au fost alese echipamentele potrivite pentru timpul
de aplicație ținând cont de raportul cost -performanță.
Sistemul realizat este constituit dintr -o platformă demonstrativă pe care sunt atașate
urmă toarele subsisteme : subsistemul de achiziț ie a datelor, de procesare a datelor și
subsistemul de execuț ie.
Alegerea senzorilor a reprezentat un punct esențial deoar ece ei sunt cei care oferă un
feedback în cadrul sistemului . S-a optat pentru un accelerometru și un giroscop ce oferă ieșiri
pe toate cele 3 axe (ADXL 345 Breakout și ITG -3200 Breakout). Pe lângă aceștia, modelul
microcontroler -ului ales trebuie să ofere suportul de procesare necesar unui astfel de sistem.
În acest caz, s -a optat pentru Arduino Duemilanove, acesta fiind un microcontroler compatibil
cu senzorii aleși și având o manieră de programare facilă prin software -ul oferit, Arduino
IDE.
Irina Diana Vidra șcu CAP ITOLUL IV – CONCLUZII
58
Un alt aspec t a fost alegerea elementelor de execuție, a servomotoarelor. Acestea
sunt 3 servomotoare analogice ce îndeplinesc bine cerințele montajului realizat. Pentru
proiectarea montajului a fost necesară modificarea modalității de conectarea a unora dintre
servomotoare.
Soluția de conectarea a tuturor echipamentelor utilizate a vizat funcționalitatea,
precum și acuratețea datelor achiziționate astfel încât atât microcontroler -ul, cât și senzorii
împreună cu breadboard -ul suport au fost montați la unison pe cadrul metalic.
Achiziția senzorilor este aspectul primor dial atins. Accelerometrul și giroscopul
recepționează date care ulterior au fost preluat e și scalat e pentru a le da o semnificație fizică și
a le putea folosi în procesul de reglare a poziției camer ei. Pentru a obține date cât mai corecte,
s-a urmărit implemetarea un ui filtru. Într -o primă etapă s -a utilizat un filtru complementar,
mai simplu, dar cu o performanță scăzută din punct de vedere al filtrarii. Astfel, în final s -a
pentru implementarea unui filtru Kalman pentru fiecare dintre valorile achiziționate de la
senzori.
În urma testelor efect uate folosind servomotoarele, s -au impus limite le maxim e
adimisibile pentru aceste elemente în scopul protejării integrității acestora și a montajului.
Pentru efectuarea reglării în scopul menținerii unei referințe de poziție impusă s-a
folosit un algoritm de reglare bazat pe calculul erori i poziției ca variantă inițială. Întrucât acest
regulator introducea erori necontrolabile s -a apelat la implementarea unui regulator tip
porporțional bazat pe calcul diferenței dintre valorile senzorilor. Pragurile pentru care este
aplicată amplificarea au fost determinat experimental.
Implementarea a fost realizată în Arduino IDE, incluzând în program achiziția
datelor, scalarea, afișarea lor, filtrarea, conexiunea cu servomotoarele, calculul și transmiterea
comenzilor elementelor de execuție. Au fost realizate funcții specializate pentru fiecare dintre
aceste funcționalități.
De asemenea, pentru ilustrarea rezultatelor și pentru analiza lor au fost preluat e
datele citite prin intermediul portului serial și au fost prelucrat e folosind Matlab. Astfel, se pot
realiza comparații și studii pe diverse tipuri de date.
Validarea și testarea funcționalității sistemului s -a efe ctuat utilizând un scenariu de
test, într -un perimetru delimitat, considerând diferite tipuri de mișcări tip perturbație ce
acționează asupra sistemului. S -a constat că sistemul răspunde corect, dar introduce erori
staționare.
4.2 Considerații și perspective
Aplicațiile ce folosesc sisteme UAV trebuie să asigure un grad ridicat de siguranță și
performanță astfel încât criteriile de calitate specifice vehiculelor aeriene ce dispun de un
operator uman au fost extinse și pentru cele fără pilot.
Utilitatea acestor sisteme este indiscutabilă, dar trebuie avute în vedere atingerea
unor parametrii calitativi care să permită folosirea lor în medii în care există activitate umană
fără a o pune în pericol. Astfel, trebuie considerate toate aspectele ce ar putea duce la
îmbunătățirea performanțelor și calitații.
Pentru proiectul de față se pot avea în vedere câteva direcții de perfecționare și
anume folosirea unor senzori cu un grad mai mare de acuratețe a datelor, modificarea
parametriilor filtrului, înlo cuirea microcontroler -ului cu unul cu putere mai mare de procesare,
precum și utilizarea unor motoare de putere mai ridicată.
Sistemul pot fi îmbunătățit prin introducerea unui controller pentru servomotoare în
scopul primirii de feedback din partea acesto ra. Totodată se pot obține performanțe ridicate în
cazul implementarii unui regulator de tip PID sau fuzzy.
Irina Diana Vidra șcu CAP ITOLUL IV – CONCLUZII
59
Este posibilă și folosirea unui magnetometru și a unui barometru în scopul validării
gradului de acuratețe al accelerometrului și giroscopului. Un aspect inclus în ansamblul final
al proiectului este utilizarea camerei foto/video pentru procesarea de imagini și în scopul
recunoașterii unor ținte fixate.
Toate îmbunătățirile care se poate aduce acestui sistem trebuie să vizeze scopul final
ce presupune montarea cadrului pe un vehicul tip dronă. Așa cum în prezenta lucrare a fost
consider at un scenariu de test, acesta trebuie extins către cazul general pornind de la
principiile enunțate și demonstrate .
Complexitatea și posibilitatea dezvoltării ulterioare a proiectului au constituit
principala motivație a alegerii temei. Această lucrare reprezintă doar un prim pas în ansamblul
final al proiectului, aprofundarea fiind necesară pentru dezvoltările ulterioa re.
Irina Diana Vidrașcu BIBLIOGRAFIE
60
BIBLIOGRAFIE
[1] Woodman J. Oliver. August 2007. An introduction to inertial navigation . Tehnical
Report nr.696, p. 5 -21. University of Cambridge
[2] Basic principles of inertial navigation. Seminar on inertial navigation . Tampere
University of Technology. Disponibil pe :
http://aerostudents.com/files/avionics/InertialNavigationSystems.pdf , accesat la
15.05.2013
[3] Inertial Navigation . Courses ELEC 4600, Departament of electronics, Carleton
University. Disponibil pe:
http://www.doe.carleton.ca/courses/ELEC4600/Nav_Inertial_Navigation_bw.ppt
accesat la data 01.05.2013
[4] Groves D. Paul. 2008. Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated
navigation systems. p. 3-159. Artech House
[5] Dumitrache I. 2005. Ingineria reglării automate . Editura Politehnica Press
[6] Pătrașcu M, Hanchevici A.B. 2011. Sisteme avansate de conducere. Îndrumar de
laborator. Editura Politehnica Press
[7] Varesano F. Aprilie 2011. Using Adruino for tangible human computer interaction.
Departement of informatics, Univerity of Torino
[8] Atif M, Serdaroglu S. 2011 . A measurement system for human movement analysis.
Chalmers University of Technology, Sweden
[9] ADXL345Breakout Tutorial. Dispon ibil pe: https://www.sparkfun.com/tutorials/240
[10] PID Control: A brief introduction and guide using Arduino. Septembrie 2011. Jacobs
School of Engineering. Disponibil pe
http://www.maelabs.ucsd.edu/mae156alib/control/PID -Control -Ardunio.pdf
[11] ITG-3200Breakout Tutorial. Disponibil pe: https://www.sparkfun.com/tutorials/265
[12] Baker W. Ianuarie 2013. Kalman sense. Digital processing of gyroscope and
accelereometer measurements
[13] Wimmer C. Aprilie 2006. Position measurement in inertial systems. p. 4-12
[14] Colton S. Iunie 2007. The balance filter. A simple solution for integrating
accelerometer and gyroscope measurements for a balancing platform. Disponibil pe:
http://web.mit.edu/scolton/www/filter.pdf
[15] ADXL345 Breakout Datasheet. Disponibil pe:
https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Accelerometer/ADXL345.pdf
Irina Diana Vidra șcu BIBLIOGRAFIE
61
[16] ITG -3200 Breakout Datasheet. Disponibil pe:
https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Gyro/PS -ITG-3200 -00-01.4.pdf
[17] Ettinger S., Nechybal P., Ifju G., Waszak M. Vision -Guided Flight Stability and
Control for Micro Air Vehicles. Departament of electrical and computer engineering,
Departament of aerospace engineering, mechanics and engineering, University of
Florida. Dynamics and control branch, NASA Langley Research Center
[18] Kim J.H., Wishart S., Sukkar ieh S. 2006. Real-time navigation, guidance and control
of a UAV using low -cost sensors. Australian Centre for Field Robotics, University of
Sydney
[19] Nasiri S. A critical review of MEMS gyroscopes technology and commercialization
status. InvenSense. California
[20] Specificații și cerințe – temă proiect licență date de ITA (Institutul de Tehnologii
Avansate)
[21] MEMSIC Inc. Inertial Technology and Product. 2012.
Memsic Inertial Products and Tech
[22] What is MEMS Technology? Disponibil pe : https://www.memsnet.org/about/what –
is.html accesat la data 25.05.2013
[23] Servomotor Disponibil pe : http://en.wikipedia.org/wiki/Servomotor accesat la data
20.05.2013
[24] Strickland J. What is a gimbal – and what does it have to do with NASA? Disponibil
pe: http://science.howstuffworks.com/gimbal1.htm accesat la data 20.05.2013
[25] Basta O.P. Mai 2012. Quad Copter Flight . California State University, Northridge
[26] Laborator microcontrolere. Platform ă cursuri. Disponibil pe:
http:// andrei .clubcisco .ro/cursuri /3pm/lab1.pdf accesat la data 10.06.2013
[27] Budiu M. Decembrie 2000. Discuri micro -electro -mecanice
[28] Manole C., Ionescu D. Micromotoare realizate în tehnologie MEMS
[29] Kada B., Ghazzawi Y. 2011. Robust PID Controller Design for an UAV. World
Congress on Engineering and Computer Science, Vol II, San Francisco, USA
[30] Power HD High -Torque Servo 1501MG Specifications. Disponibil pe:
http://www.pololu.com/catalog/product/1057 accesat la data 01.05.2013
Irina Diana Vidrașcu ANEXĂ
62
ANEX Ă
În cele ce urmeză este listat scriptul codul ui folosit pentru relizarea pro iectului ,
program elaborat în Arduino IDE.
Introducerea codului are alăturată și comentarii făcute la momentul întocmării pentru
a facilita ulteriorele revizuiri ale acestuia și a face înțelegerea lui mai ușoară.
#include <Servo.h>
#include <Wire.h>
// Cabling for i2c using Sparkfun breakout with an Arduino Uno /
Duemilanove:
// Arduino < -> ADXL 345 Breakout board
// Gnd – GND
// 3.3v – VCC
// 3.3v – CS
// Analog 4 – SDA
// Analog 5 – SLC
// Arduino < -> ITG-3200 Breakout board
// Gnd – GND
// 3.3v – VCC
// 3.3v – CS
// 20 – SDA
// 21 – SLC
#define Rad2Deg 57.2957795 //1 rad=57.2957795 deg
#define Deg2Rad 0.0174532925 // 1 deg=0.0174532925 rad
//accel
#define DEVICE (0x53) //adresa accel
//gyro
char itgAddress = 0x69;//adresa gyro
byte _buff[6];
char POWER_CTL = 0x2D; //Power Control Register
char DATA_FORMAT = 0x31;
char DATAX0 = 0x32; //X-Axis Data 0
char DATAX1 = 0x33; //X-Axis Data 1
char DATAY0 = 0x34; //Y-Axis Data 0
char DATAY1 = 0x35; //Y-Axis Data 1
char DATAZ0 = 0x36; //Z-Axis Data 0
char DATAZ1 = 0x37; //Z-Axis Data 1
//gyro
char WHO_AM_I = 0x00;
char SMPLRT_DIV= 0x15;
char DLPF_FS = 0x16;
char GYRO_XOUT_H = 0x1D;
char GYRO_XOUT_L = 0x1E;
char GYRO_YOUT_H = 0x1F;
char GYRO_YOUT_L = 0x20;
char GYRO_ZOUT_H = 0x21;
char GYRO_ZOUT_L = 0x2 2;
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
63
char DLPF_CFG_0 = 1<<0;
char DLPF_CFG_1 = 1<<1;
char DLPF_CFG_2 = 1<<2;
char DLPF_FS_SEL_0 = 1<<3;
char DLPF_FS_SEL_1 = 1<<4;
float xa, ya, za; //acce;
float xg, yg, zg;//gyro
Servo servoY;
Servo servoP;
Servo servoR;
float actualY, actualP, actualR; //pozitie actuala servo Y, P, R
float lastY, lastP, lastR; // ultima pozitie a servo
float errorY, errorP, errorR; // diferenta actual -last pozitie servo
float setY, setP, setR; // referinta a celor 3 servo
float integralY, integralP, integralR; //param. PID
float driveY, driveP, driveR;//comanda pe cele 3 servo
float IntThresh; //ce e?
float kP= -0.1591;
float kI= -0.0157;
float kD=0.0029; //de test
//Kp: 19.56 Ki: 0.71 Kd: 134.26
//calcul pozitie
float accel[3]={0,0,0};
float velocity[3]={0,0,0};
float displacement[3]={0,0,0};
float time;
//lucrez doar cu primele doua valori ale vectorilor
float avgAccel[3];
float newAccel[3];
float newSpeed[3];
float avgSpeed[3];
float newDisplacement[3];// iau numai [0]=xa, [1]=ya
float er[3];//[0]=xa, [1]=ya
float newGyro; //zg
float newTime;
float deltaTime;
float alfa=1; //proportinal factor scalare motor Y
float beta=1;
float gama=1;
//filtru accel
double x_acc_f=1; //val filrata
double p_x_acc=1; //eroare estimata
double q_x_acc=0 .4; //zgomot proces
double r_x_acc=0.5; // zgomot senzor
double k_x_acc=1; //castig kalman
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
64
double y_acc_f=1; //val filrata
double p_y_acc=1; //eroare estimata
double q_y_acc=0.4; //zgomot proces
double r_y_acc=0.5; // zgomot senzor
double k_y_acc=1; //cas tig kalman
double z_acc_f=1; //val filrata
double p_z_acc=1; //eroare estimata
double q_z_acc=0.4; //zgomot proces
double r_z_acc=0.5; // zgomot senzor
double k_z_acc=1; //castig kalman
//filtru gyro
double x_gyro_f=1; //val filrata
double p_x_gyro=1; //eroare estimata
double q_x_gyro=0.4; //zgomot proces
double r_x_gyro=0.5; // zgomot senzor
double k_x_gyro=1; //castig kalman
double y_gyro_f=1; //val filrata
double p_y_gyro=1; //eroare estimata
double q_y_gyro=0.4; //zgomot proces
double r_y_gyro=0.5; // zgomot senzor
double k_y_gyro=1; //castig kalman
double z_gyro_f=1; //val filrata
double p_z_gyro=1; //eroare estimata
double q_z_gyro=0.4; //zgomot proces
double r_z_gyro=0.5; // zgomot senzor
double k_z_gyro=1; //castig kalman
float
v[12]={0.05,0.06,0.07,0.10,0.11,0.12,0.13,0.27,0.28,0.29,0.14,0.08};
int i=1;
void setup()
{
Wire.begin();
Serial.begin(115200);
Serial.print("init");
delay(300);//incalzire
//put the ADXL345 into +/ – 4G range by writing the value 0x01 to
the DATA_FORMAT register.
writeTo(DATA_FORMAT, 0x00);
//put the ADXL345 into Measurement Mode by writing 0x08 to the
POWER_CTL register.
writeTo(POWER_CTL, 0x08);
char id=0;
id = itgRead(itgAddress, 0x00);
Serial.print("ID: ");
Serial.println(id, HEX);
servoY.attach(9);
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
65
servoP.attach(10);
servoR.attach(11);
servoY.write(90);
servoP.write(90);
servoR.write(90);
time = millis();
}
void loop()
{
readAccel();
readGyro();
if((i!=1)&&(i!=2)&&(i!=3)){
readAccel();
readGyro();
//printValoriAccGyro();
//printUtil();
//calcul comanda dpls stg -dr
//boolean ok=true;
//for(int i=0;i<12;i++){
// if(v[i]==y_acc_f) ok=false;
//}
if((alfa>=0)&&(alfa<=2)){
if(y_acc_f<0.0){ alfa -=0.3;
}else if((y_acc_f>0.04)){
alfa+=0.3;
}
servoY.write(alfa*90);
}
if((beta>=0.6)&&(beta<=2)){
if(x_acc_f<0.0){
beta+=0.1;
}else if(x_acc_f>0.06){
if(beta>=0.7)beta -=0.1;//limitare motor P
}
servoP.write(beta*90);
}
if((gama>=0)&&(gama<=2)){
if(z_gyro_f<0.0){
gama-=0.3;
}else if(z_gyro_f>11.0){
gama+=0.3;
}
servoR.write(gama*90);
}
Serial.print(y_acc_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(alfa);
Serial.print(' \t');
Serial.print(alfa*90);
Serial.print(' \t');
Serial.print(x_acc_f);
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
66
Serial.print(' \t');
Serial.print(beta);
Serial.print(' \t');
Serial.print(beta*90);
Serial.print(' \t');
Serial.print(z_gyro_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(gama);
Serial.print(' \t');
Serial.print(gama*90);
Serial.println(' \t');
}
i=i+1;
//Serial.println(i);
delay(100);
}
void printUtil(void){
Serial.print(x_acc_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(y_acc_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(z_gyro_f);
Serial.println(' \t');
}
void printEr(void){
for(int i=0;i<2;i++){
// Serial.print("viteza ");
// Serial.print(newSpeed[i]);
// Serial.print(' \t');
//
Serial.print("poz: ");
Serial.print(newDisplacement[i]);
Serial.print(' \t');
Serial.print("Er: ");
Serial.print(er[i]);
Serial.print(' \t');
}
Serial.println("");
//Serial.print("v_u ");
//Serial.print();
}
void readAccel() {//g
uint8_t howManyBytesToRead = 6;
readFrom( DATAX0, howManyBytesToRead , _buff); //read the
acceleration data from the ADXL345
// each axis reading comes in 10 bit resolution, ie 2 bytes.
Least Significat Byte first!!
// thus we are converting both bytes in to one int
int x = (((int)_buff[1]) << 8) | _buff[0]; //shift
int y = (((int)_buff[3]) << 8) | _buff[2];
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
67
int z = (((int)_buff[5]) << 8) | _buff[4];
xa = x * 0.0039f;
ya = y * 0.0039f;
za = z * 0.0039f;
p_x_acc = p_x_acc + q_x_acc;
k_x_acc = p_x_acc / (p_x_acc + r_x_acc);
x_acc_f = x_acc_f + k_x_acc * (xa – x_acc_f);
p_x_acc = (1 – k_x_acc) * p_x_acc;
p_y_acc = p_y_acc + q_y_acc;
k_y_acc = p_y_acc / (p_y_acc + r_y_acc);
y_acc_f = y_acc_f + k_y_acc * (ya – y_acc_f);
p_y_acc = (1 – k_y_acc) * p_y_acc;
p_z_acc = p_z_acc + q_z_acc;
k_z_acc = p_z_acc / (p_z_acc + r_z_acc);
z_acc_f = z_acc_f + k_z_acc * (za – z_acc_f);
p_z_acc = (1 – k_z_acc) * p_z_acc;
//float x_angle = asin(xg) * 57.2957795;
// daca vreau sa transform din G in grade
delay(100);
}
void writeTo(byte address, byte val) {
Wire.beginTransmission(DEVICE);
Wire.write(address); // send register address
Wire.write(val); // send value to write
Wire.endTransmission();
}
// Reads num bytes starting from address register on device in to
_buff array
void readFrom(byte address, int num, byte _buff[]) {
Wire.beginTransmission(DEVICE);
Wire.write(address); // sends address to read from
Wire.endTransmission();
Wire.beginTransmission(DEVICE);
Wire.requestFrom(DEVICE, num); // request 6 bytes from device
int i = 0;
while(Wire.available()) // device may send less than
requested (abnormal)
{
_buff[i] = Wire.read(); // receive a byte
i++;
}
Wire.endTransmission();
}
void itgWrite(char address, char registerAddress, char dat a)
{
Wire.beginTransmission(address);
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
68
Wire.write(registerAddress);//tell the I2C address which
register we are writing to
Wire.write(data); //Send the value to write to the specified
register
Wire.endTransmission();
}
unsigned char itgRead(char address, char registerAddress)
{
//this variable will hold the contents read from the i2c device.
unsigned char data=0;
Wire.beginTransmission(address); //send the register address to
be read.
Wire.write(registerAddress);/ /send the Register Address
Wire.endTransmission();
//ask the I2C device for data
Wire.beginTransmission(address);
Wire.requestFrom(address, 1);
if(Wire.available()){ //wait for a response from the I2C device
data = Wire .read(); //save the data sent from the I2C
device
}
Wire.endTransmission();
return data; //return the data read during the operation
}
int readX(void)
{
int data=0;
data = itgRead(itgAddress, GYRO_XOUT_H)<<8;
data |= itgRead(itgAddress, GYRO_XOUT_L);
return data;
}
int readY(void)
{
int data=0;
data = itgRead(itgAddress, GYRO_YOUT_H)<<8;
data |= itgRead(itgAddress, GYRO_YOUT_L);
return data;
}
int readZ(void)
{
int data=0;
data = itgRead(itgAddress, GYRO_ZOUT_H)<<8;
data |= itgRead(itgAddress, GYRO_ZOUT_L);
return data;
}
void readGyro(){//grade/secunda
int xRate, yRate, zRate;
xRate=readX();
yRate=readY();
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
69
zRate=readZ();
xg=xRate/14.375f;
yg=yRate/14.375f;
zg=zRate/14.375f;
p_x_gyro = p_x_gyro + q_x_gyro;
k_x_gyro = p_x_gyro / (p_x_gyro + r_x_gyro);
x_gyro_f = x_gyro_f + k_x_gyro * (xg – x_gyro_f);
p_x_gyro = (1 – k_x_gyro) * p_x_gyro;
p_y_gyro = p_y_gyro + q_y_gyro;
k_y_gyro = p_y_gyro / (p_y_gyro + r_y_gyro);
y_gyro_f = y_gyro_f + k_y_gyro * (yg – y_gyro_f);
p_y_gyro = (1 – k_y_gyro) * p_y_gyro;
p_z_gyro = p_z_gyro + q_z_gyro;
k_z_gyro = p_z_gyro / (p_z_gyro + r_z_gyro);
z_gyro_f = z_gyro_f + k_z_gyro * (zg – z_gyro_f);
p_z_gyro = (1 – k_z_gyro) * p_z_gyro;
delay(100);
}
void alg_PID(void){
actualY = analogRead(9);
actualP = analogRead(10);
actualR = analogRead(11);
errorY=setY -actualY;
errorP=setP -actualP;
errorR=setR -actualR;
//?????
if (abs(errorY) < IntThresh){ // prevent integral 'windup'
integralY = integralY + errorY; // accumulate the error
integral
}
else {
integralY=0; // zero it if out of bounds
}
if (abs(errorP) < IntThresh){
integralP = integralP + errorP;
}
else {
integralP=0;
}
if (abs(errorR) < IntThresh){
integralR = integralR + errorR;
}
else {
integralR=0;
}
driveY=errorY*kP+integralY*kI+(lastY -actualY)*kD;
driveP=errorP*kP+integralP*kI+(lastP -actualP)*kD;
driveR=errorR*kP+integralR*kI+(lastR -actualR)*kD;
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
70
//Drive = Drive*ScaleFactor; // scale Drive to be in the range
0-255
//cine e scale?
// if (Drive < 0){ // Check which direction to go.
// digitalWrite (Direction,LOW); // change direction as
needed
// }
// else { // depending on the sign of Error
// digitalWrite (Direction,HIGH);
// }
if ((abs(driveY)>255)) {
driveY=255;
}
if ((abs(driveP)>255)) {
driveP=255;
}
if ((abs(driveR)>255)) {
driveR=255;
}
servoY.write(driveY);
servoP.write(driveP);
servoR.write(driveR);
//analogWrite (Motor,Drive); // send PWM command to motor board
lastY=actualY;
lastP=actualP;
lastR=actualR;
}
void printVal oriAccGyro(void){
//accel
Serial.print("Acc: ");
Serial.print(xa);
Serial.print(' \t');
Serial.print(x_acc_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(ya);
Serial.print(' \t');
Serial.print("yf");
Serial.print(y_acc_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(za);
Serial.print(' \t');
Serial.print(z_acc_f);
Serial.print(' \t');
//gyro
Serial.print("Gyro: ");
Serial.print(xg);
Serial.print(' \t');
Serial.print(x_gyro_f);
Serial.print(' \t');
Serial.print(yg);
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
71
Serial.print(' \t');
Serial.print(y_gyro_f);
Serial.print(' \t');
Serial.println(zg);
Serial.print(' \t');
Serial.print(z_gyro_f);
Serial.println(' \t');
}
void ramasite(void){
newTime = millis();
deltaTime = newTime – time;
//studiu de caz al miscarii functie de y_acc_f (orizontal)
//newAccel[0]=x_acc_f; //xa
//newAccel[1]=y_acc_f; //ya
//newGyro=z_gyro_f;
// if(y_acc_f>0.03){
// alfa=alfa -0.3;
// }else if(y_acc_f<0){
// alfa=alfa+0.3;
// }
// servoY.write(alfa*90);
//newAccel[2]=z_a cc_f;
//calcul pozitie pe y
//calcul pozitie, varianta initiala
// for(int i=0; i<2; i++){
//
// newSpeed[i] =(newAccel[i] * deltaTime);
// newDisplacement[i] = newSpeed[i] * deltaTime;
// er[i]=newDisplacement[i] -displacement[i];
//
// displacement[i] = newDisplacement[i];
//
// time = newTime;
//
//
//
// }
// printEr();
//if(zg<0) servo
//alg_PID();
//sensurile nu sunt foarte exacte, nu merge foarte bine
}
void filter(){
gyroRateX= -1.0*dtime*xg;// calcul e(t)=i ntegrala(viteza
unghiulara)
gyroRateY=dtime*yg;
gyroAngleZ_dt=dtime*zg;
//gyroAngleZ += -1.0*gyroAngleZ_dt*(1/(cos(Deg2Rad*Roll)))
// if(GyroAngleZ<0) GyroAngleZ+=360;
// if(GyroAngleZ>=360) GyroAngleZ -=360;
Serial.print("GyroRateX: ");
Serial.println(gyroRateX);
Irina Diana Vidra șcu ANEXĂ
72
Serial.print(" GyroRate: ");
Serial.println(gyroRateY);
Serial.print(" Unghi: ");
Serial.println(gyroAngleZ_dt);
}
Cod Matlab :
function afisare_a
fid=fopen('misc_vert.txt','r');
%read data from file
A=textscan(fid,'%f%f%f%f%f%f');
x_a=A{1};
x_a_f=A{2};
y_a=A{3};
y_a_f=A{4};
z_a=A{5};
z_a_f=A{6};
acc=[x_a,x_a_f,y_a,y_a_f,z_a, z_a_f];
fclose(fid);
t=0:1:214;
%t=t(1:116);
figure(1);
title('Accelerometru deplasare spre stanga');
subplot(3,1,1);
plot(t,x_a,'r');
xlabel('timp [s]');
ylabel('Acceleratie_x [g]');
hold on
plot(t,x_a_f,'b');
hold on
legend('x','x(filtrat)','Location','EastOutside');
title('Accelerometru pe x functie de timp');
figure(2);
subplot(3,1,2);
plot(t,y_a,'r');
xlabel('timp [s]');
ylabel('Acceleratie_y [g]');
hold on
plot(t,y_a_f,'b');
hold on
legend('y','y(filtrat)','Location','EastOutside');
title('Accelerometru pe y functie de timp');
figure(3);
subplot(3,1,3);
plot(t,z_a,'r');
xlabel('timp [s]');
ylabel('Acceleratie_z [g]');
hold on
plot(t,z_a_f,'b');
hold on
legend('z','z(filtrat)','Location','EastOutside');
title('Accelerometru pe z functie de timp');
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Sl. d r. ing. Iulia Dumitru [626943] (ID: 626943)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.