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Controllo di volo in tempo reale: calibrazione del sensore incorporato e acquisizione dati

Panoramica

Fonte: Ella M. Atkins, Dipartimento di Ingegneria Aerospaziale, Università del Michigan, Ann Arbor, MI

Panoramica

Il pilota automatico consente di stabilizzare l'aeromobile utilizzando i dati raccolti dai sensori di bordo che misurano l'orientamento, la velocità angolare e la velocità dell'aeromobile. Queste quantità possono essere regolate dal pilota automatico in modo che l'aeromobile segua automaticamente un piano di volo dal lancio (decollo) fino al recupero (atterraggio). Dati di sensori simili vengono raccolti per controllare tutti i tipi di aeromobili, dai grandi aerei da trasporto commerciale ad ala fissa agli elicotteri a rotore multiplo su piccola scala, come il quadricottero con quattro unità di spinta.

Con la posizione inerziale e la velocità catturate da un sensore come il Global Positioning System (GPS), il sistema di controllo del volo in tempo reale con pilota automatico consente a un velivolo multicottero o ad ala fissa di stabilizzare il suo assetto e la velocità dell'aria per seguire una traiettoria prescritta. L'integrazione dei sensori, la calibrazione, l'acquisizione dei dati e il filtraggio del segnale sono prerequisiti per gli esperimenti nel controllo del volo.

Qui descriviamo una suite di sensori che fornisce i dati necessari per il controllo del volo. Vengono descritte le interfacce di segnale e l'acquisizione dei dati su due diverse piattaforme di computer embedded e viene riepilogata la calibrazione del sensore. La media mobile a canale singolo e i filtri mediani vengono applicati a ciascun canale dati per ridurre il rumore del segnale ad alta frequenza ed eliminare i valori anomali.

In questo esperimento, viene dimostrata l'acquisizione dei dati e la calibrazione del sensore per il controllo del volo in tempo reale. Diversi articoli pubblicati hanno descritto i principi della raccolta e del controllo dei dati dei sensori e si sono recentemente concentrati sui sensori per piccoli veicoli aerei senza equipaggio (UAV) [1-3].

Procedura

Questa procedura illustrerà la calibrazione e l'integrazione dei sensori IMU e ADS con i computer di volo e dimostrerà l'uso dell'acquisizione e dell'elaborazione dei dati INS e ADS integrati in una struttura di volo all'aperto. Viene dimostrato il controllo di volo end-to-end per un quadrotor che opera nella struttura di test di volo con reti M-Air dell'Università del Michigan.

1. Calibrazione del sensore: unità di misura inerziale (IMU)

La calibrazi

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Risultati

Calibrazione del sensore

Un esempio di grafico di calibrazione giroscopica della velocità è mostrato nella Figura 8. In questo caso, il giroscopio di velocità emette una lettura nominale (velocità zero) di 2,38 V. I dati di tensione giroscopica di velocità sono stati raccolti per sei diverse velocità di rotazione misurate in gradi al secondo e una curva lineare è stata adattata a questi dati. Come mostrato, l'adattamento lineare fornisce un'ottima approssimazio...

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Riferimenti
  1. Langelaan, J.W., Alley, N., and Neidhoefer, J., 2011. Wind field estimation for small unmanned aerial vehicles. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 34(4), pp.1016-1030.
  2. Hallberg, E., Kaminer, I., and Pascoal, A., 1999. Development of a flight test system for unmanned air vehicles. IEEE Control Systems, 19(1), pp.55-65.
  3. Kim, J.H., Sukkarieh, S., and Wishart, S., 2003. July. Real-time Navigation, Guidance, and Control of a UAV using Low-cost Sensors. In Field and Service Robotics, Springer, pp. 299-309.
  4. Gracey, W., 1956. Wind-tunnel investigation of a number of total-pressure tubes at high angles of attack-subsonic, transonic, and supersonic speeds (No. NACA-TN-3641). National Aeronautics and Space Administration (NASA) Langley Research Center, Hampton, VA. (http://www.dtic.mil/get-tr-doc/pdf?AD=ADA377664)
  5. Morrison, G.L., Schobeiri, M.T., and Pappu, K.R., 1998. Five-hole pressure probe analysis technique. Flow Measurement and Instrumentation, 9(3), pp.153-158.
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  9. Rufa, J.R., and Atkins, E.M., 2016. Unmanned aircraft system navigation in the urban environment: A systems analysis. Journal of Aerospace Information Systems, 13(4), pp.143-160.
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  17. Degani, A. and Wiener, E.L., 1993. Cockpit checklists: Concepts, design, and use. Human Factors, 35(2), pp.345-359.
  18. Yeo, D., Henderson, J., and Atkins, E., 2009, August. An aerodynamic data system for small hovering fixed-wing UAS. In AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference.
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Calibration of IMU

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