Автопилот для RC модели на AT91SAM7
Ну Аксель… - ну
Ясен пень! Неэстетишно!
А уж как плохо звучит “гиро”😢
Тем более когда знаешь, что применяемые в автопилотах “гироскопы”- таковыми ни разу не являются, а вовсе они- датчики угловых скоростей, то есть ДУС:)
Пожалуй, согласен! 😃
Вот такая платка автопилота получилась, 90х60:
Но не уверен, что стоит ее изготавливать, поскольку уж больно дорогие и редкие датчики я применил. Кажется, надо перейти на L3GD20 и LSM303DLM. Они в 5 раз хуже по характеристикам, но зато в 10 раз дешевле и доступны даже в чип-дипе.
Автору темы спасибо, интересная тема. Я также занимаюсь с самодельными “полетниками” на базе Arduino DUE, но для квадриков.
Я пошел по жесткому и самостоятельному пути “изобретения велосипеда”, не обращая внимания на готовые примеры и варианты, только свои идеи и задумки.
Естественно в результате недостаточного опыта в разработке полетной автоматики имеется большое количество вопросов.
В чужих примерах видел что для получения обратной связи по тангажу и крену с гироскопа используется функция включающая коэффициент полученный в результате расчета векторной суммы трех величин ускорений (тангаж+рыск+крен) для чего это нужно понять не могу. А также для расчета ОС по крену и тангажу от сигналов гироскопа применяется функция arcsin - также не могу понять для чего (явно для линеаризации, но только как это положительно влияет?).
Я использую самодельный ПИД для стабилизации в контурах тангажа и крена где в ОС фильтрованные простым рекуррентным фильтром сигналы гироскопа, в качестве аргумента для диф. составляющей я не стал высчитывать производные от гироскопа, просто взял сигналы от акселерометра (ускорение это и есть производная от сигнала гироскопа 😃). Интегральная часть классическая, но с примочкой: гашу интегратор в ноль при малых углах рассогласования (менее 0.5 град. ошибки) и при больших углах рассогласования более 20град. отработка гашений инерциальных движений только по производным - хрен его знает на сколько это правильно, сделал так на всякий случай.
горизонт держит на удивление великолепно и не трясется.
Есть еще проблема с некоторыми датчиками: не могу прочитать их на DUE, по этой причине не могу пробовать свои идеи дальше 😃
Но не уверен, что стоит ее изготавливать, поскольку уж больно дорогие и редкие датчики я применил. Кажется, надо перейти на L3GD20 и LSM303DLM. Они в 5 раз хуже по характеристикам, но зато в 10 раз дешевле и доступны даже в чип-дипе.
не стоит? я всегда был за, но время и китайцы диктуют свои правила, одно скажу - никаких ЛСМ - намучаетесь с акселем, возьмите MPU9250 (3 в 1), далее вам решать и барометр возьмите ms5611 - пригодится…
а по сути, если вы делаете чисто для себя и датчики у вас куплены - не меняйте…
В чужих примерах видел что для получения обратной связи по тангажу и крену… …применяется функция arcsin - также не могу понять для чего…
Привет! У квадриков думаю все не так, как в самолетах, не знаю даже сможет ли мой автопилот при изменении софта обслужить квадрокоптер. Как мне представляется, данные от гироскопов нужно интегрировать для получения угла разворота, а arcsin используется для вычисления угла крена и тангажа по данным акселерометра. Правда при развороте с креном скорее всего так же как в самолетах определить крен только с помощью акселерометра нельзя. Я вычисляю крен по данным датчика угловой скорости и линейной скорости, получаемой от GPS или датчика воздушной скорости.
Я использую самодельный ПИД для стабилизации в контурах тангажа и крена…
- Я делаю примерно так же) Ну т.е. делаю ОС простыми средствами. С датчиками я не помогу, поскольку не работал с Ардуино. Однако софт у меня в блоге выложен, если датчики похожие и Ардуино не на Linux, то может чем-то и поможет. У меня сложности были в основном с I2C - заработало не сразу. А вот опробовать minIMU-9 уже удалось подключить на раз, поскольку I2C был уже настроен.
…не стоит? я всегда был за, но время и китайцы диктуют свои правила…
Привет! Да, вот уже закажу завтра, действительно лучше сделать на имеющихся датчиках, а потом если захочется сравнить - тогда и для других сделать. Вот на рисунке поведение minIMU9 при помещении его в морозилку.
Параметры и правда в 5 раз хуже чем у дорогих датчиков, кроме компаса - у меня пока 2- осевой. Из графиков видно, что компас вообще мороз почти не чувствует.
Для определения статических углов крена и тангажа великолепно справляется MPU6050, оно выдает 3 сигнала угловых ускорений и 3 сигнала (2 настоящих! по Х и Y) статические углы наклона! никакие интеграторы там уже не нужны, уже все готово,нормируем и пользуемся! только по оси Z - вертикальная ось оно выдает сигнал “статической гравитации” его я использовал только для компенсации вертикальных ускорений (при резком провале высоты автоматически подгазовывает и при подпрыгивании сбрасывает газ). Идеи с интегратором угловых ускорений , особенно для получения некоторой стабилизации по рыску полностью провалились, - работает очень плохо, низкая точность и зашумленность сигналов акселерометра, работает очень грубо и я от этого отказался.
Разбираюсь с 3х осевым магнетометром, задача оказалась не из легких: 3 сигнала магнетометра Y,X,Z оказались эфимерными величинами, никак не связанными с физикой зх мерного пространства 😃
все жестко завязано на физику магнитного потока проходящего через магнетометр в различных направлениях. Эти сигналы - 3 синусойды зависимости от поворота корпуса относительно направления
магнитного потока, в сыром виде их можно использовать при гарантии отсутствия даже микроскопических кренов корпуса магнетометра относительно горизонта. Для квадрокоптера это невозможно
и по этой причине определение курса-направления рыска использование магнетометра возможно ТОЛЬКО СОВМЕСТНО!! с гироскопом:
Сигналы магнетометра Y, X, Z + используя статические углы от гироскопа по тангажу и крену перевожу в горизонтальную плоскость (Xh, Yh),
где
Xh = X*cos(тангаж) + Y*sin(крен)*sin(тангаж) - Z*cos(крен)*sin(тангаж)
Yh = Y*cos(крен) + Z*sin(крен)
Далее пределяю грубый курс, разбив круг курса на 6 секторов
Направление для (Xh <0) = 180 - arcTan(Yh/Xh)
Направление для (Xh >0, Yh <0) = - arcTan(Yh/Xh)
Направление для (Xh >0, Yh >0) = 360 - arcTan(Yh/Xh)
Направление для (Xh =0, Yh <0) = 90
Направление для (Xh =0, Yh >0) = 270
далее используя синусойды с сигналов X и Y математикой подгоняю более менее грубо угол рыска внутри секторов курса-направления.
На практике пока работает хреново, кое как вписывается в сектор ошибок в 45 градусов окружности (почти как у Pixhawk px4, может даже лучше чем у пикса 😃).
стараюсь улучшить работу, надеюсь на победу.
У кого есть какие идеи или замечания по этой теме напишите пожалуйста, у меня очень слабая теоретическая подготовка, нужны советы.
великолепно справляется MPU6050
Добрый день!
Нет ли у Вас случайно измеренных данных по нему, меня больше всего интересует шумовая дорожка (для minIMU -9 в моем графике размах порядка 1 град/сек,) и температурный дрейф. Дело в том что даташите на него написано ±20 град/сек во всем диапазоне. При моем способе стабилизации крена 1 град/сек при скорости 36 км/ч приводит к ошибке удержания крена в 1 градус. 20 град. в секунду в таком случае не подходит совсем. Скорость моего ЛА порядка до 100 км/ч, поэтому приемлемый дрейф ну не во всем диапазоне, ну хотя бы реалистичном ± 10 градусов не должен превышать несколько единиц град/с…
Конкретно измерениями уровня шумов и получением графиков, я не занимался. У меня все достаточно кустарно.
Для фильтрации сигналов угловых ускорений от акселерометра и статических углов крена и тангажа от гироскопа я применяю примитивный рекуррентный фильтр:
сигнал_тмп: = (вход - выход)*коэфициент фильтрации;
выход:= выход + сигнал_тмп;
коэфициент фильтрации подбираю экспериментально практическим путем - чтобы быстродействие фильтра было удовлетворительным,
было на порядок меньше времени инерциальной реакции квадрокоптера на крены,
и качество отфильтрованного сигнала тоже было удовлетворительным, чтобы сигнал не прыгал и не дергался от помех и шумов
качество фильтрации и быстродействие фильтра это вещи взаимо противоположные.
Тут сильно помогает малое время цикла ПЛК, когда контроллер шустрый и много мегагерц - это хорошо!
Такого фильтра для черепашьего квадрика более чем достаточно, для самолета… я не знаю 😃
Дреифа у MPU6050 я сильно не заметил. Несколько месяцев назад подогнал и отнормировал сигналы под горизонт на экспериментальной платке
На прошлой неделе достал, сдул пыль, включил, все работает как часы, ничего никуда не ушло, горизонт “держит” ка прибитый
Дрейф и ошибки показаний от вибраций, я у себя не заметил, видимо другие условия, более легкие, меньше влияний
20 градусов в секунду, это ужасно… тут где то происходит накопление… Что то неправильно видимо в коде программы или еще где… или адские вибрации
В своей практике от применения интеграторов в математике стабилизации горизонта я отказался, все стараюсь снизить порядок функций применяя больше обратных связей
Вот еще, если кому будет интересно, упрощенный вид фильтра кальмана:
// перменные для кальмана
float varSignal = 0.25; // среднее отклонение (ищем в excel) определяем из ряда разных выборок сигнала датчика
float varProcess = 0.025; // скорость реакции на изменение (подбирается вручную)
float Pc = 0.0;
float G = 0.0;
float P = 1.0;
float Xp = 0.0;
float Zp = 0.0;
float Input; //переменна вход фильтра кальмана
float Output = 0.0; //переменная выход фильтра кальмана
void setup() {
// open a serial connection to display values
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
// фильтр кальмана
Pc = P + varProcess;
G = Pc/(Pc + varSignal); // коэфициент усиления кальмана
P = (1-G)*Pc;
Xp = Output;
Zp = Xp;
Output = G*(Input-Zp)+Xp; // выход фильтра кальмана
Serial.print(Input,5);
Serial.print(“,”);
Serial.print(Output,5);
Serial.println();
}
Добрый день!
Нет ли у Вас случайно измеренных данных по нему, меня больше всего интересует шумовая дорожка (для minIMU -9 в моем графике размах порядка 1 град/сек,) и температурный дрейф. Дело в том что даташите на него написано ±20 град/сек во всем диапазоне. При моем способе стабилизации крена 1 град/сек при скорости 36 км/ч приводит к ошибке удержания крена в 1 градус. 20 град. в секунду в таком случае не подходит совсем. Скорость моего ЛА порядка до 100 км/ч, поэтому приемлемый дрейф ну не во всем диапазоне, ну хотя бы реалистичном ± 10 градусов не должен превышать несколько единиц град/с…
Если гира откалибрована, то дрейф довольно низкий. Не скажу точно, но минут порядка 10 удерживает направление с отклонением несколько градусов. При условии отсутствия вибрации. При вибрации несколько хуже, но все равно неплохо. Но дрейф гироскопа имеет свойство меняться по знаку или величине от легких встрясок или еще не пойми от чего.
Напишите конкретные параметры, могу измерить через пару недель, когда вернусь к работе с MPU6050. Могу также вычислить разные статистические характеристики.
Разбираюсь с 3х осевым магнетометром
Все верно, я тоже осознал почти сразу, что наклон меняет показания компаса с точностью до наоборот… Без компенсации со знанием текущего положения платформы- невозможно им пользоваться. Однако я по неопытности сначала купил компас 2 -осевой, и ось Z при расчете компенсации пришлось принять константой, хотя это и не правильно, но как то так немного лучше. Крен у меня вычисляется по Z оси гироскопа и скорости полета, тангаж измеряется акселерометром. Но у меня самолет. Программное обеспечение и полученные результаты можно посмотреть в блоге. Но в полете курс отслеживается по GPS, хотя компас пока скорость 0 показывает курс честно. Еще не забывайте о калибровке компаса. Ее периодически надо делать, иначе намагничиваются различные компоненты и это дает погрешности в измерения. Но когда я смотрю на характеристики компаса и там пишут что точность( в 2-осевом!!!) 0.1 градуса - ну это мне становится смешно. Компас у меня HMC6352.
Напишите конкретные параметры, могу измерить через пару недель, когда вернусь к работе с MPU6050.
Привет!
Меня прежде всего интересует температурный дрейф ( морозилка тест) и шумовая дорожка. Я выше тут привел графики поведения модуля minIMU9. Там шумовая дорожка гироскопа без сглаживания как есть получилась 1 градус в секунду. Многовато для моего способа стабилизации самолета по крену, но терпимо. Но MEV-50A в моей первой версии давал 0.2 градуса в секунду.
К слову. Отличный онлайн-калькулятор фильтров: www-users.cs.york.ac.uk/~fisher/…/trad.html
Вдумчиво задав параметры, можно полчить оптимальную фильтрацию под задачу.
В конце выгоняет код на си, легко адаптируемый под любой ЯП.
Ура! магнетометр HMC5883 побежден! удалось из него и +гироскоп MPU6050 сделать полноценный компас с компенсацией тангажей и кренов. Также удалось (много времени тому) успешно читать дату с ГПС приемника NEO8M. Приступаю к придумыванию программки для удержания позиции и возврата в точку взлета 😃
Поздравляю! Мне тоже следовало заменить датчик HMC6352 на HMC5883. Хотел заказать HMC6352, но предлагают покупать за 4000 р за штуку. Вобщем, мне дешевле переразвести и перезаказать плату, чем покупать за такие деньги. 😦
Ура! магнетометр HMC5883 побежден!
Скажите, а какой модуль у Вас с HMC5883? У Вас настоящий HMC5883 или аналог DA5883? И как странно, они бы(Honeywell) для этого 3x3 мм чипа побольше питаний сделали, а то только 2.5 и 1.8 В… Это же не Zinq Ultrascale… Даешь на каждую ножку по уникальному питанию! Вот думаю заказать и прилепить вместо HMC6352.
HMC6352, но предлагают покупать за 4000 р
Посмотрите тут