Name: autopilot sensors for uav flight control
Uploaded: 2023-04-30T07:05:02.000Z
Duration: 8 min 36 s
Channel: JoVE

Dieses Verfahren veranschaulicht die ImU- und ADS-Sensorkalibrierung und -integration mit Flugcomputern und demonstriert den Einsatz integrierter INS- und ADS-Datenerfassung und -verarbeitung in einer Außenfluganlage. Die End-to-End-Flugsteuerung für einen Quadrotor, der in der M-Air-Netztestanlage der University of Michigan betrieben wird, wird demonstriert.
1. Sensorkalibrierung: Trägidenmesseinheit (IMU)
Die Sensorkalibrierung ist am effektivsten, wenn sie mit Unterstützung von hochwertigen Prüfgeräten durchgeführt wird. Kalibrieren Sie für den 3-Achsen-IMU den Kurskreisel und den Beschleunigungsmesser für jede Achse separat mithilfe einer Genauigkeitstabelle(Abbildung 6). Die Rate-Tabelle dreht sich präzise mit einer benutzerdefinierten Winkelgeschwindigkeit. Der Benutzer gibt eine Reihe von Rate-Befehlen aus, bei denen die IMU die für die Sensorkalibrierung erforderlichen Daten sammelt. Das unten beschriebene Einachskalibrierungsexperiment wird daher dreimal wiederholt, einmal für jede IMU-Sensorachse (x, y, z).
<ol><li>Montieren Sie die IMU so auf dem Rate-Tisch, dass die zu kalibrierende Sensorachse radial nach innen oder außen gerichtet ist.</li>
	<li>Messen Sie den Abstand vom Tabellenmittelpunkt zum Mittelpunkt des IMU-Centers. Dies ist der Referenzradius für kreisförmige Bewegungen.</li>
	<li>Montieren Sie den Datenerfassungscomputer, die IMU und den Akku direkt an der Tariftabelle, und verbinden Sie alle Komponenten direkt.</li>
	<li>Richten Sie eine Software ein, um IMU-Rate- und Beschleunigungsdaten zu erfassen.</li>
	<li>Während die Rate-Tabelle bewegungslos ist, zeichnen sich die Werte für die Aufzeichnungsrate und die Beschleunigungsrate-Bias-Werte aus.</li>
	<li>Führen Sie eine Reihe von Experimenten mit unterschiedlichen positiven und negativen konstanten Raten-Tabellenrotationsraten durch. Es wird erwartet, dass die Sensorkalibrierungen linear sind. Erfassen Sie Daten mit Raten von 0 (Baseline), 15, 30 und 60 Grad/Sekunde. Die Tabelle kann schneller drehen, aber die ausgewählten Werte reichen aus, um Signale abzudecken, die im typischen UAV-Flugbetrieb erwartet werden.</li>
	<li>Sammeln Sie Daten aus dem Rategyro und Beschleunigungsmesser, der für jeden oben aufgeführten Winkelgeschwindigkeitswert kalibriert wird. Jede Rotationsrate sollte festgelegt werden, bevor Daten erhoben werden, um sicherzustellen, dass eine konstante Rate beibehalten wird. Sammeln Sie Daten über 10 - 15 s, wobei eine Datenerfassungsrate von mindestens 30 - 100 Hz angenommen wird, um sicherzustellen, dass Störungen aus den endgültigen Kalibrierwerten herausgefiltert werden können.</li>
	<li>Trennen Sie die IMU aus der Rate-Tabelle, und entfernen Sie sie so, dass der kalibrierte Beschleunigungsmesser nach unten zeigt.</li>
	<li>Sammeln Sie +1g Daten über das Computersystem.</li>
	<li>Drehen Sie die IMU so, dass der akkumulierte Beschleunigungsmesser nach oben zeigt und -1g Daten über das Computersystem sammelt. Diese zusätzlichen Datenpunkte sind einfach zu erhalten und können verwendet werden, um jede lineare Kalibrierkurve zu validieren, die aus Ratentabellendaten von 1 g erhalten wird.  Der 1g-Wert ist besonders wichtig, um genau zu kalibrieren, da lineare Beschleunigungsmesserdaten verwendet werden, um die Richtung "nach unten" relativ zum Quadcopter-Körper zu bestimmen.</li>
	<li>Verarbeiten Sie die Daten. Entwickeln Sie lineare Kurvenanpassungen für Gyro- und Beschleunigungsmesser-Datenpunkte, die erfasste Spannungen mit MKS-Einheitenrotationsraten (Gyro) und linearen Beschleunigungen (Beschleunigungsmesser) in Beziehung stehen. Vergewissern Sie sich, dass der Kalibrierungsfehler ausreichend niedrig ist. Beachten Sie, dass die Rate-Tabelle eine direkte Steuerung der Winkelgeschwindigkeit für die Kreiselkalibrierung bietet. Die entsprechende Beschleunigung, a, induziert durch die Zentripetalkraft der kreisförmigen Bewegung, kann aus der angegebenen Winkelgeschwindigkeit und dem Radius r des IMU aus dem Ratentabellenzentrum berechnet werden: <img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg">(9)</li>
</ol>2. Quadrotor-Flugexperimente
Für unsere letzte Versuchsreihe montieren wir das IMU- und Pitot-System auf einem Quadrotor (siehe Abbildung 7) und fliegen in der M-Air-Netzfluganlage der University of Michigan. Das Fahrzeug wird durch einen Port des Ardupilot Open Source Autopilot-Pakets zum Beaglebone Blue (kein Mikroprozessor verwendet) stabilisiert und vor dem Flug durch die Mission Planner Bodenstationssoftware konfiguriert. Eine Funksteuerungs-Sender/Empfänger-Schnittstelle ermöglicht es dem Piloten, "äußere Schleife"-Befehle für Quadrotor-Höhe, Seiten-zu-Seite-Bewegung und Überschrift zu Ardupilots "innere Schleife" Flugsteuerungsgesetz zur Regelung quadrotor Rollwinkel, Steigungswinkel, Gähnwinkel ( Überschrift) und Höhe. [14]
Da ein Quadrotor keine Fluggeschwindigkeitsrückmeldung benötigt, um sich zu stabilisieren, stützt sich Ardupilot nur auf IMU-Daten sowie einen Drucksensor für die Höhe, der während der Programminitialisierung relativ zum Starthöhendruck kalibriert wird, um den Flug zu stabilisieren, der gegeben ist. Piloteingänge. Eine vollständig autonome Erweiterung von Ardupilot erfordert Trägzpositionsdaten von GPS oder einem anderen Sensorsystem (z. B. Hochgeschwindigkeits-Bewegungserfassung). Da unsere Experimente mit Quadrotoren in eingeschränkten Umgebungen durchgeführt wurden, ist das Pitot-Luftdatensystem nicht notwendig.  Pitot-Systeme sind jedoch unerlässlich für Festflügelflugzeuge und Multikopter, die nach unsicheren windigen Umgebungen präzise Flugrouten versuchen. [15, 16] Das Flugtestverfahren gliedert sich in drei Phasen: Pre-Flight, Flight Test und Post-Flight. Diese Unterteilung ähnelt den Verfahren, die von Piloten bemannter Flugzeuge durch die Verwendung gut etablierter Cockpit-Checklisten befolgt werden. [17]
Pre-Flight
<ol><li>Laden Sie Batterien auf und testen Sie sie vor der Installation.</li>
	<li>Richten Sie eine klare Testumgebung (innen oder außen) ein und markieren Sie den Bereich, um sicherzustellen, dass unbeteiligte Personen frei bleiben.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass das Flugtestteam für die Durchführung des geplanten Tests informiert und qualifiziert (trainiert) ist.</li>
	<li>Wenn Sie im Freien fliegen, stellen Sie sicher, dass das Flugzeug und der Pilot gemäß den FAA-Vorschriften registriert und zertifiziert sind. Für einen Open-Air-Test sind mindestens drei Personen erforderlich: Ein Pilot im Kommando (PIC), ein visueller Beobachter (VO) und ein Bodenstationsbetreiber. Für unsere Tests fliegt der Quadrotor in einer Netzanlage im Freien. Zwei Tether-Betreiber werden sicherstellen, dass das Fahrzeug nicht für Innentests wegfliegen kann. Beachten Sie, dass für Netzflugtests keine spezifischen FAA-Vorschriften gelten, da das UAV keinen offenen Außenbereich belegt.</li>
	<li>Schalten Sie flugcomputer und Laptop der Bodenstation ein.</li>
	<li>Sammeln Sie vorläufige Daten, um sicherzustellen, dass die Sensoren ordnungsgemäß funktionieren. Das Piloten- und Supportteam muss für ein klares Verständnis des Flugplans sorgen und sicherstellen, dass Abbruch-/Wiederherstellungsverfahren vorhanden sind.</li>
</ol>Flugtest
<ol start="6"><li>Starten Sie die Datenerfassung auf der Bodenstation.</li>
	<li>Bestätigen Sie, dass der Flugbereich klar/sicher ist.</li>
	<li>Armstrahlruder/Motoren.</li>
	<li>Initiieren Sie die Flugtestsequenz.</li>
	<li>Führen Sie den Flugtest durch, wobei der Pilot jeden Schritt ausruft, einschließlich als Minimum: Start (Start), Flugmodusänderungen, bekannte Wegpunktziele oder Manöver und Landung.  Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter im Einsatz sind und Notfallverfahren (Flugbeendigung) nach Bedarf ausführen. Wegpunkte und Flugbahnen sind für jeden Flug spezifisch. Für das Quadrotor-Experiment folgen wir mäßig aggressiven Kreuz- und rechteckigen Mustern in konstanter Höhe und Richtung, gefolgt von einem Aufstieg/Abstieg, dann einer Gähnsequenz. Die Winkelraten und linearen Beschleunigungen in diesem Flug sind in den Daten leicht zu erkennen und bestätigen, dass IMU und Flugcontroller ordnungsgemäß funktionieren.</li>
</ol>Nach dem Flug
<ol start="11"><li>Entwaffnen Sie Motoren, um sicherzustellen, dass sie nicht versehentlich einschalten.</li>
	<li>Speichern und herunterladen Sie Flugdaten in die Archivierung.</li>
	<li>Protokollieren Sie den Flug in Worten nach rückmeldungm Piloten, VO und Bodenstationsbetreiber.</li>
	<li>Überprüfen Sie die Batterien und laden Sie nach Bedarf auf.</li>
	<li>Stellen Sie Ausrüstung wieder her, und reinigen Sie den Bereich für den nächsten Insassen.</li>
</ol>

Hier beschrieben wir die Sensorsysteme, die Datenerfassung und den Signalfilterprozess, die erforderlich sind, um die Echtzeit- flugsteuerung von Fest- und Drehflügelflugzeugen zu ermöglichen. Diese Datenpipeline ist ein wesentliches Element aller bemannten und unbemannten Flugzeug-Autopilotsysteme. Multicopter erfordern eine Stabilisierung von Autopiloten, und Flugzeuge aller Art verlassen sich bei allen Operationen kritisch auf Diek- und Flugsteuerung in Echtzeit, während wir uns auf immer autonomere Flugzeugsysteme zu...

echtzeit-flugsteuerung: eingebettete sensorkalibrierung und datenerfassung

Quelle: Ella M. Atkins, Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI
überblick
Der Autopilot ermöglicht die Stabilisierung von Flugzeugen mithilfe von Daten, die von Bordsensoren gesammelt werden, die die Ausrichtung, Winkelgeschwindigkeit und Fluggeschwindigkeit des Flugzeugs messen. Diese Mengen können vom Autopiloten so eingestellt werden, dass das Flugzeug automatisch einem Flugplan vom Start (Start) durch Bergung (Landung) folgt. Ähnliche Sensordaten werden gesammelt, um alle Flugzeugtypen zu steuern, von großen stationären Verkehrsflugzeugen bis hin zu kleinen Mehrrotor-Hubschraubern wie dem Quadrocopter mit vier Schubtriebwerken.
Mit Trägheitsposition und Geschwindigkeit, die von einem Sensor wie dem Global Positioning System (GPS) erfasst wird, ermöglicht das Autopilot-Echtzeit-Flugsteuerungssystem einem Multicopter oder einem Festflügelflugzeug, seine Haltung und Fluggeschwindigkeit zu stabilisieren, um einer vorgeschriebenen Flugbahn. Sensorintegration, Kalibrierung, Datenerfassung und Signalfilterung sind Voraussetzungen für Experimente in der Flugsteuerung.
Hier beschreiben wir eine Sensor-Suite, die die notwendigen Daten für die Flugsteuerung liefert. Signalschnittstellen und Datenerfassung auf zwei verschiedenen eingebetteten Computerplattformen werden beschrieben und die Sensorkalibrierung wird zusammengefasst. Einkanalige Gleitende Mittelwerte und Medianfilter werden auf jeden Datenkanal angewendet, um hochfrequentes Signalrauschen zu reduzieren und Ausreißer zu eliminieren.
In diesem Experiment wird die Datenerfassung und Sensorkalibrierung für die Echtzeit-Flugsteuerung demonstriert. Mehrere veröffentlichte Papiere haben die Prinzipien der Erfassung und Steuerung von Sensordaten beschrieben, und sie haben sich in letzter Zeit auf Sensoren für kleine unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) [1-3] konzentriert.

Sensorkalibrierung
Ein Beispiel für ein Rate-Gyro-Kalibrierungsdiagramm ist in Abbildung 8dargestellt. In diesem Fall emittiert der Kurskreisel einen nominalen (Null-Geschwindigkeit) Messwert von 2,38 V. Rate Gyro Spannungsdaten wurden für sechs verschiedene Drehzahlen in Grad pro Sekunde gemessen gesammelt, und eine lineare Kurve wurde zu diesen Daten passte. Wie gezeigt, bietet die lineare Passung eine sehr gute Annäherung aller gesammelten Datenpunkte.
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Echtzeit-Flugsteuerung: Eingebettete Sensorkalibrierung und Datenerfassung

Source: Ella M. Atkins, Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI
Overview
Autopilot allows aircraft to be stabilized ...

Ein Starrflügler erreicht einen gleichmäßigen Flug, indem es vier Kräfte ausbalanciert: aerodynamischen Auftrieb, Luftwiderstand, Schub und Gewicht des Antriebssystems. Um einen stabilen Flug zu erreichen, muss er auch die Momente um alle drei Achsen, die Roll-, Nick- und Gierachse, ausbalancieren. Alle Drehungen sind definiert als Winkel um diese Achse, wobei Änderungen in der Rollachse zu einer Seitwärtsbewegung führen, Änderungen an der Nickachse zu einer Vorwärts- und Rückwärtskippbewegung führen und Änderungen in der Gierachse zu Kursänderungen führen. Um das Flugzeug bei plötzlichen Veränderungen wie Windböen zu stabilisieren, gibt ein Flugsteuerungssystem Motor- und Steuerflächenbefehle aus, die in Echtzeit aktualisiert werden müssen. Daher verwendet das Steuerungssystem verschiedene Sensoren, um eine genaue Messung der aktuellen Höhe, d. h. des Roll-, Nick- und Gierwinkels sowie der Fluggeschwindigkeit, zu gewährleisten. Sobald die Daten von den Sensoren erfasst wurden, werden die Signale gefiltert, um die Auswirkungen von Rauschen und Ausreißern auf die verarbeitete Datenqualität zu reduzieren. Die Daten werden dann zu einer vollständigen Schätzung des Flugzeugzustands aggregiert und für die Flugsteuerung verwendet. Sowohl Starrflügler als auch Multicopter verlassen sich auf dieses Steuerungssystem, um die Flugzeughöhe zu überwachen und zu steuern. Beide verwenden auch einen Sensor-Sweep, der als Inertial Measurement Unit (IMU) bekannt ist. Eine IMU besteht in der Regel aus drei Sensortypen: Beschleunigungssensoren zur Messung der linearen Beschleunigung, Ratengyroskope zur Messung der Winkelgeschwindigkeit und Magnetfeldsensoren zur Messung der Richtung und Stärke des lokalen Magnetfelds. Eine IMU wird oft mit einem GPS-System gekoppelt und in der Nähe des Flugzeugschwerpunkts montiert, wobei die Sensorachse auf die Achse des Flugzeugkörpers ausgerichtet ist. In diesem Labor werden wir die Kalibrierung einer einfachen IMU anhand einer Präzisionsratentabelle demonstrieren. Anschließend montieren wir die kalibrierte IMU an einem Multicopter und führen einen Flugtest durch, um die Daten in Echtzeit anzuzeigen und zu filtern. Im ersten Teil des Experiments werden wir die IMU kalibrieren, die einen Gangkreisel und einen Beschleunigungsmesser für jede Achse enthält, unter Verwendung einer Präzisionsratentabelle. Die Ratentabelle dreht sich präzise mit einer benutzerdefinierten Geschwindigkeit nach einer Reihe von Geschwindigkeitsbefehlen. Damit können wir den Zusammenhang zwischen der Spannungsauslesung und der Geschwindigkeit bestimmen. Montieren Sie zunächst die IMU mit Schrauben auf der Tariftabelle und richten Sie sie so aus, dass die zu kalibrierende Sensorachse, in diesem Fall die X-Achse, direkt radial nach innen oder außen zeigt. Messen Sie den Abstand von der Tischmitte zur IMU-Mitte, und verwenden Sie diese Messung als Referenzradius für die Kreisbewegung. Die IMU ist auf einer Datenerfassungsplatine montiert. Verbinden Sie die Komponenten direkt. Richten Sie nun die Software so ein, dass die IMU-Rate und die Beschleunigungsdaten erfasst werden. Führen Sie eine Reihe von Experimenten mit unterschiedlichen positiven und negativen Rotationsraten der Tabelle mit konstanter Rate durch, wobei Null als Basismessung verwendet wird. Während die Geschwindigkeitstabelle bewegungslos ist, zeichnen Sie den Geschwindigkeitsgyro und den Beschleunigungsmesser mit S-Werten auf. Initiieren Sie dann den Test und sammeln Sie die Daten. Nachdem alle Winkelgeschwindigkeiten auf diese Ausrichtung getestet wurden, nehmen Sie die IMU ab und positionieren Sie sie so, dass der Beschleunigungsmesser nach oben ausgerichtet ist. Fügen Sie es wieder an, und initiieren Sie dann den Test, um -1 G-Daten zu sammeln. Drehen Sie danach die IMU um, so dass der Beschleunigungssensor nach unten ausgerichtet ist, und sammeln Sie +1 G Daten. Wenn Sie die Kalibrierung der x-Achse abgeschlossen haben, positionieren Sie die IMU so, dass der z-Achsen-Sensor orientalisch radial nach außen zeigt, und wiederholen Sie alle Tests, wobei Sie daran denken, die IMU nach oben und unten zu positionieren, um den Beschleunigungsmesser zu kalibrieren. Führen Sie das gleiche Verfahren für den Y-Achsen-Sensor aus. Im nächsten Teil des Experiments werden wir die IMU auf den Quadrotor montieren und sie innerhalb einer Netzfluganlage fliegen. Eine radiale Steuer-Sender-Empfänger-Schnittstelle ermöglicht es dem Piloten, Befehle für Höhe, Kurs, Rollwinkel, Nickwinkel und Gierwinkel zu geben. Laden Sie vor dem Start alle Akkus auf und testen Sie die Komponenten vor dem Einbau in den Quadrotor. Bereiten Sie dann den Flug vor und stellen Sie sicher, dass mindestens drei Personen, der verantwortliche Pilot, der visuelle Beobachter und der Bediener der Bodenstation, über die Flugpläne informiert sind. Bringen Sie den Quadrotor in die Netzfluganlage und setzen Sie ihn auf ein flaches Landebrett. Der Flugtest beginnt mit dem Start vom Ausgangspunkt auf eine Höhe von 1,5 m. Dann führen wir ein zwei Quadratmeter großes Flugmuster mit einer Referenzgeschwindigkeit von 0,5 m/s aus. Der Quadrotor pausiert vor jeder Positionsänderung. Dann führen wir Segmente mit Traversen mit höherer Geschwindigkeit bei 0,5, 1 und 1,5 m/s aus, um zu demonstrieren, wie sich die Geschwindigkeit auf das Überschwingen auswirkt. Um den Flugtest zu starten, starten Sie die Datenerfassung auf der Bodenstation. Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass der Flugbereich frei ist, schalten Sie die Motoren ein. Starten Sie nun die Flugtestsequenz, bei der der Pilot jeden Schritt aufruft, bevor er ihn ab dem Start ausführt. Stellen Sie sicher, dass Sie alle Änderungen des Flugmodus, bekannte Wegpunktziele oder Manöver ankündigen. Nachdem der Flugplan ausgeführt wurde, benachrichtigen Sie den Rest des Flugteams über den endgültigen Sinkflug und die Landung des Quadcopters. Deaktivieren Sie dann die Motoren des Quadcopters. Speichern und laden Sie alle Flugdaten herunter und protokollieren Sie den Flug im Flugbuch. Stellen Sie abschließend alle Geräte wieder her und räumen Sie den Bereich für den nächsten Benutzer frei. Interpretieren wir nun die Ergebnisse. Ausgehend von den Kalibrierungsdaten für die IMU zeigen wir zunächst ein Diagramm der Drehzahl der Tariftabelle in Abhängigkeit von der Kreiselspannung. Beachten Sie, dass die Ratentabelle eine direkte Steuerung der Winkelgeschwindigkeit für die Kreiselkalibrierung ermöglicht. Eine lineare Anpassung an die Daten ermöglicht die Berechnung der Geschwindigkeit aus der Kreiselspannung. In diesem Fall gibt der Gangkreisel einen nominalen Geschwindigkeitsmesswert von 2,38 Volt aus. Schauen wir uns zum Schluss die Flugdaten an. Hier zeigen wir einen 30-Sekunden-Querbeschleunigungsdatensatz für den Quadrotor mit unserer kalibrierten IMU. Dieses Diagramm zeigt rohe und gefilterte Beschleunigungsmessungen von der IMU über die Zeit. Die Daten wurden gefiltert, um Rauschen aus der Messung zu entfernen. Sie können sehen, dass die Rohdaten des Rauschens gedämpft sind. In den gefilterten Daten ist jedoch eine Zeitverzögerung vorhanden. Zusammenfassend haben wir gelernt, wie Flugzeugsteuerungssysteme verschiedene Sensoren verwenden, um die aktuelle Höhe und Fluggeschwindigkeit während des Fluges zu messen. Anschließend kalibrierten wir einen Gangkreisel und einen Beschleunigungsmesser und montierten sie auf einen Quadrotor, bevor wir Flugexperimente durchführten.

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Real-time Flight Control: Embedded Sensor Calibration and Data Acquisition

autopilot sensors for uav flight control

Autopilot flight control depends on onboard sensors that measure an aircraft’s orientation, angular velocity, and airspeed. These measurements let the system stabilize the aircraft and help it follow a flight plan from takeoff through landing.

The same kind of sensor data is used in many aircraft, including large fixed-wing transport planes and small multirotor helicopters such as quadcopters with four thruster units. When inertial position and velocity are captured with a sensor such as the Global Positioning System (GPS), the autopilot can help a multicopter or fixed-wing aircraft hold its attitude and airspeed while following a set trajectory.

Accurate flight control experiments also require sensor integration, calibration, data acquisition, and signal filtering. The sensor suite in this work provides the data needed for flight control, and the signal interfaces and data acquisition methods are shown on two different embedded computer platforms.

Sensor calibration is summarized as part of the setup. To clean the data, single-channel moving average and median filters are applied to each channel. These filters reduce high-frequency noise and remove outliers, which helps prepare the measurements for real-time flight control.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

aerodynamic performance of a model aircraft: the dc-6b

aerodynamic-performance-of-a-model-aircraft-the-dc-6b

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propeller characterization: variations in pitch, diameter, and blade number on performance

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Propeller Slip and Blade Design Effects

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Nozzle Flow Regimes in Converging Nozzles

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A turbulent boundary layer forms near a solid surface when fluid flow becomes irregular and mixed. In this region, viscous effects and viscous shear stress dominate because friction between the fluid and the surface slows the flow. Outside the boundary layer, the flow is inviscid, which means friction, thermal conduction, and mass diffusion do not create dissipative effects. The boundary layer idea, first introduced by Ludwig Prandtl in 1904, helps simplify the Navier-Stokes equation for flow...

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Pitot-Static Pressure Measurement Calibration

Pitot-static pressure measurement calibration uses a wind tunnel, a manometer, and a pressure transducer to link flow pressure to an electrical signal. Fluid pressure is an important flow property for understanding the aerodynamics of a system. In this setup, a pitot-static probe measures stagnation and static pressure during subsonic flow. A U-tube manometer is one of the oldest pressure measurement systems still used today. It is a U-shaped glass tube partly filled with liquid. Because it...

real-time flight control: embedded sensor calibration and data acquisition

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Hexacopter Thrust Testing in a Wind Tunnel

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aeronautical engineering

Diese Sammlung stellt grundlegende Konzepte in der Luftfahrttechnik vor, mit dem Schwerpunkt auf Methoden zur Bewertung der aerodynamischen Leistung, Techniken zur Visualisierung von Unterschall- und Überschallströmungsmustern und Verfahren zur Kalibrierung von Messsystemen für Echtzeit-Flugsteuerung.

See how onboard sensors, GPS, calibration, and filtering support autopilot flight control for fixed-wing aircraft and quadcopters in real time.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

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