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

Este procedimiento ilustrará la calibración y la integración de sensores IMU y ADS con computadoras de vuelo y demostrará el uso de la adquisición y procesamiento de datos INS y ADS integrada sin usar en una instalación de vuelo al aire libre. Se demuestra el control de vuelo de extremo a extremo para un quadrotor que opera en la instalación de prueba de vuelo con red M-Air de la Universidad de Michigan.
1. Calibración del sensor: Unidad de medición inercial (IMU)
La calibración del sensor es más eficaz cuando se realiza con el apoyo de equipos de prueba de alta calidad. Para la IMU de 3 ejes, calibrar el giroscopio de velocidad y el acelerómetro para cada eje por separado utilizando una tabla de velocidad de precisión(Figura 6). La tabla de velocidades gira con precisión a una velocidad angular definida por el usuario. El usuario emite una serie de comandos de velocidad, durante los cuales la IMU recopila los datos necesarios para la calibración del sensor. Por lo tanto, el experimento de calibración de un solo eje descrito a continuación se repite tres veces, una vez para cada eje del sensor IMU (x, y, z).
<ol><li>Monte la IMU en la tabla de velocidades de modo que el eje del sensor que se está calibrando se dirija radialmente hacia adentro o hacia afuera.</li>
	<li>Mida la distancia desde el centro de la tabla hasta el centro del centro de IMU. Este es el radio de referencia para el movimiento circular.</li>
	<li>Monte el ordenador DAQ, la IMU y la batería directamente en la tabla de tarifas y conecte todos los componentes directamente.</li>
	<li>Configure software para recopilar datos de velocidad y aceleración de IMU.</li>
	<li>Mientras que la tabla de velocidad es inmóvil, giroscopio de tasa de registro, y valores de sesgo acelerómetro.</li>
	<li>Realice una serie de experimentos con diferentes tasas de rotación de tablas de tasa constante positivas y negativas. Se espera que las calibraciones del sensor sean lineales. Adquiera datos a velocidades de 0 (línea de base), 15, 30 y 60 grados/segundo. La tabla puede girar a velocidades más rápidas, pero los valores seleccionados son suficientes para cubrir las señales esperadas en las operaciones de vuelo típicas de UAV.</li>
	<li>Recopile datos del giroscopio de velocidad y el acelerómetro que se calibran para cada valor de velocidad angular mencionado anteriormente. Cada tasa de rotación debe establecerse antes de que se recopilen los datos para garantizar que se mantenga una velocidad constante. Recopile datos de más de 10 a 15 s, suponiendo una velocidad de recopilación de datos de al menos 30 - 100 Hz, para garantizar que las perturbaciones se puedan filtrar de los valores de calibración finales.</li>
	<li>Desconecte y retire la IMU de la tabla de velocidades y orientarla de tal modo que el acelerómetro que se está calibrando apunte hacia abajo.</li>
	<li>Recopilar +1g datos a través del sistema informático.</li>
	<li>Voltear la IMU de tal forma que el acelerómetro que se está calibrando apunta hacia arriba y recoger -1g datos a través del sistema informático. Estos puntos de datos adicionales son fáciles de obtener y se pueden utilizar para validar cada curva de calibración lineal obtenida a partir de datos de tabla de velocidades a 1 g.  El valor 1g es particularmente importante para calibrar con precisión porque los datos del acelerómetro lineal se utilizan para determinar la dirección "abajo" en relación con el cuerpo del quadcopter.</li>
	<li>Procesar los datos. Desarrolle curvas lineales para puntos de datos de giroscopio y acelerómetro, que relaciona n.o de tensiones adquiridas con velocidades de rotación de unidadES MKS (giroscopio) y aceleraciones lineales (acelerómetro). Confirme que el error de calibración es lo suficientemente bajo. Tenga en cuenta que la tabla de velocidades proporciona un control directo de la velocidad angular para la calibración del giroscopio. La aceleración correspondiente, a, inducida por la fuerza centrípeta del movimiento circular, se puede calcular a partir de la velocidad angular especificada y el radio r de la IMU desde el centro de la tabla de velocidades: <img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg">(9)</li>
</ol>2. Experimentos de vuelo de Quadrotor
Para nuestra serie final de experimentos, montamos el sistema IMU y pitot en un quadrotor (mostrado en la Figura 7)y volamos en las instalaciones de vuelo con red M-Air de la Universidad de Michigan. El vehículo se estabiliza a través de un puerto del paquete de piloto automático de código abierto Ardupilot al Beaglebone Blue (sin microprocesador utilizado) y configurado antes del vuelo a través del software de la estación terrestre Mission Planner. Una interfaz transmisor/receptor de radiocontrol permite al piloto proporcionar comandos de "bucle exterior" para la altitud del rotor cuádruple, movimiento de lado a lado y dirigirse a la ley de control de vuelo "bucle interno" de Ardupilot que regula el ángulo de giro del rotor cuádruple, ángulo de inclinación, ángulo de guia ( y la altitud. [14]
Debido a que un quadrotor no requiere retroalimentación de velocidad de aire para estabilizarse, Ardupilot sólo se basa en datos IMU más un sensor de presión para la altitud, que se calibra durante la inicialización del programa en relación con la presión de altitud de despegue, para estabilizar el vuelo dado entradas piloto. Una extensión totalmente autónoma de Ardupilot requiere datos de posición inercial del GPS u otro sistema de detección (por ejemplo, captura de movimiento de alta velocidad). Debido a que nuestros experimentos se realizaron con quadrotors en entornos restringidos, el sistema de datos de aire pitot no es necesario.  Sin embargo, los sistemas pitot son esenciales para aviones de ala fija y multicóptero que intentan rutas de vuelo precisas siguiendo entornos ventosos inciertos. [15, 16] El procedimiento de prueba de vuelo se divide en tres fases: pre-vuelo, prueba de vuelo y post-vuelo. Esta subdivisión es similar a los procedimientos seguidos por los pilotos de aeronaves tripuladas mediante el uso de listas de verificación de cabina bien establecidas. [17]
Pre-vuelo
<ol><li>Cargue las baterías y pruébelas antes de la instalación.</li>
	<li>Establecer un entorno de prueba claro (interior o exterior) y marcar el área para asegurar que las personas no involucradas permanezcan claras.</li>
	<li>Asegúrese de que el equipo de pruebas de vuelo esté informado y calificado (entrenado) para realizar la prueba planificada.</li>
	<li>Si vuela al aire libre, asegúrese de que la aeronave y el piloto estén registrados y certificados según las regulaciones de la FAA. Se requiere un mínimo de tres personas para una prueba al aire libre: un piloto al mando (PIC), un observador visual (VO) y un operador de estación de tierra. Para nuestras pruebas, el quadrotor volará en una instalación con redes al aire libre. Dos operadores de atela se asegurarán de que el vehículo no pueda volar para las pruebas en interiores. Tenga en cuenta que no se aplican regulaciones específicas de la FAA a las pruebas de vuelo con red, ya que el UAV no ocupa un espacio abierto al aire libre.</li>
	<li>Encienda el ordenador de vuelo y el ordenador portátil de la estación de tierra.</li>
	<li>Recopile datos preliminares para asegurarse de que los sensores funcionan correctamente. El piloto y el equipo de soporte deben garantizar una comprensión clara del plan de vuelo y que los procedimientos de anulación/recuperación estén en su lugar.</li>
</ol>Prueba de vuelo
<ol start="6"><li>Inicie la adquisición de datos en la estación terrestre.</li>
	<li>Confirme que el área de vuelo está despejada/segura.</li>
	<li>Propulsores/motores de brazo.</li>
	<li>Inicie la secuencia de prueba de vuelo.</li>
	<li>Realizar la prueba de vuelo, con el piloto llamando a cada paso, incluyendo como mínimo: despegue (lanzamiento), cambios en el modo de vuelo, objetivos o maniobras conocidos de waypoint, y aterrizaje.  Asegúrese de que todo el personal esté en la tarea y ejecute los procedimientos de emergencia (terminación de vuelo) según sea necesario. Los waypoints y trayectorias son específicos de cada vuelo. Para el experimento de rotor, seguimos patrones cruzados y rectangulares moderadamente agresivos a una altitud y rumbo constantes, seguidos de una subida/descenso y luego una secuencia de guiñada. Las velocidades angulares y las aceleraciones lineales en este vuelo se identifican fácilmente en los datos, y confirman que la IMU y el controlador de vuelo funcionan correctamente.</li>
</ol>Post-vuelo
<ol start="11"><li>Desarma los motores para asegurar que no se encenderán accidentalmente.</li>
	<li>Guarde y descargue los datos de vuelo en el almacenamiento de archivos.</li>
	<li>Registre el vuelo en palabras por la retroalimentación del piloto, el VO y el operador de la estación terrestre.</li>
	<li>Compruebe las baterías y cártelas según sea necesario.</li>
	<li>Recuperar el equipo y limpiar el área para el siguiente ocupante.</li>
</ol>

Aquí describimos los sistemas de sensores, la adquisición de datos y el proceso de filtrado de señales necesarios para permitir el control de vuelo en tiempo real de aeronaves de ala fija y rotativa. Esta canalización de datos es un elemento esencial de todos los sistemas de piloto automático de aeronaves tripuladas y no tripuladas. Los multicóptero requieren que los pilotos automáticos se estabilicen, y los aviones de todo tipo dependen críticamente de la adquisición de datos en tiempo real y el control de vuelo para to...

control de vuelo en tiempo real: calibración de sensores integrados y adquisición de datos

Fuente: Ella M. Atkins, Departamento de Ingeniería Aeroespacial, Universidad de Michigan, Ann Arbor, MI
Visión general
El piloto automático permite estabilizar las aeronaves utilizando los datos recopilados de los sensores a bordo que miden la orientación, la velocidad angular y la velocidad del aire de la aeronave. Estas cantidades pueden ser ajustadas por el piloto automático para que la aeronave siga automáticamente un plan de vuelo desde el lanzamiento (despegue) hasta la recuperación (aterrizaje). Se recopilan datos de sensores similares para controlar todo tipo de aeronaves, desde grandes aviones de transporte comercial de ala fija hasta helicópteros de múltiples rotores a pequeña escala, como el quadcopter con cuatro unidades de propulsión.
Con la posición inercial y la velocidad capturada por un sensor como el Sistema de Posicionamiento Global (GPS), el sistema de control de vuelo en tiempo real del piloto automático permite a un multicóptero o avión de ala fija estabilizar su actitud y velocidad de aire para seguir un Trayectoria. La integración de sensores, la calibración, la adquisición de datos y el filtrado de señales son requisitos previos para los experimentos de control de vuelo.
Aquí describimos un conjunto de sensores que proporciona los datos necesarios para el control de vuelo. Se describen las interfaces de señal y la adquisición de datos en dos plataformas informáticas integradas diferentes, y se resume la calibración del sensor. Los filtros de media móvil y mediana de un solo canal se aplican a cada canal de datos para reducir el ruido de la señal de alta frecuencia y eliminar los valores atípicos.
En este experimento, se demuestra la adquisición de datos y la calibración del sensor para el control de vuelo en tiempo real. Varios artículos publicados han descrito los principios de la recopilación y el control de datos de sensores, y recientemente se han centrado en sensores para pequeños vehículos aéreos no tripulados (UAV) [1-3].

Calibración del sensor
En la Figura 8se muestra un ejemplo de una gráfica de calibración de giroscopio de velocidad. En este caso, el giroscopio de velocidad emite una lectura nominal (velocidad cero) de 2,38 V. Se recopilaron datos de voltaje giroscopio de velocidad para seis velocidades de rotación diferentes medidas en grados por segundo, y se ajustaba una curva lineal a estos datos. Como se muestra, el ajuste lineal proporciona una muy buena aproximación de todos ...

Control de vuelo en tiempo real: calibración de sensores integrados y adquisición de datos

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

Un avión de ala fija logra un vuelo estable equilibrando cuatro fuerzas: sustentación aerodinámica, resistencia aerodinámica, empuje del sistema de propulsión y peso. Para lograr un vuelo estable, también debe equilibrar los momentos alrededor de los tres ejes, el eje de balanceo, cabeceo y guiñada. Todas las rotaciones se definen como ángulos alrededor de estos ejes con cambios en el eje de balanceo que causan movimiento de lado a lado, cambios en el eje de inclinación que causan movimiento de inclinación hacia adelante y hacia atrás y cambios en el eje de guiñada que causan cambios de rumbo. Con el fin de estabilizar la aeronave a cualquier cambio repentino como ráfagas de viento, un sistema de control de vuelo emite comandos de motor y superficie de control que deben actualizarse en tiempo real. Por lo tanto, el sistema de control utiliza varios sensores para mantener una medición precisa de la altitud actual, es decir, los ángulos de balanceo, cabeceo y guiñada, así como la velocidad del aire. Una vez que se adquieren los datos de los sensores, las señales se filtran para reducir el impacto del ruido y los valores atípicos en la calidad de los datos procesados. A continuación, los datos se agregan en una estimación completa del estado de la aeronave y se utilizan para el control de vuelo. Tanto las aeronaves de ala fija como los multicópteros confían en este sistema de control para monitorear y controlar la altitud de la aeronave. Ambos también utilizan un barrido de sensor conocido como unidad de medición inercial o IMU. Una IMU suele constar de tres tipos de sensores: acelerómetros para medir la aceleración lineal, giroscopios de velocidad para medir la velocidad angular y sensores de campo magnético para medir la dirección y la fuerza del campo magnético local. Una IMU a menudo se acopla con un sistema GPS y se monta cerca del centro de gravedad de la aeronave con el eje del sensor alineado con el eje del cuerpo de la aeronave. En este laboratorio, demostraremos la calibración de una IMU simple utilizando una tabla de tasas de precisión. A continuación, montaremos la IMU calibrada en un multicóptero y realizaremos una prueba de vuelo para ver los datos en tiempo real y filtrarlos. En la primera parte del experimento, calibraremos la IMU que contiene un giroscopio de velocidad y un acelerómetro para cada eje utilizando una tabla de tasas de precisión. La tabla de tasas gira con precisión a una velocidad definida por el usuario siguiendo una serie de comandos de velocidad. Esto nos permite determinar la relación entre la lectura de voltaje y la velocidad. Para comenzar, monte la IMU en la tabla de tasas con tornillos y oriéntela de tal manera que el eje del sensor que se está calibrando, en este caso el eje X, esté directamente radialmente hacia adentro o hacia afuera. Mida la distancia desde el centro de la mesa hasta el centro de la IMU y utilice esta medición como radio de referencia para el movimiento circular. La IMU está montada en una placa de adquisición de datos. Conecte los componentes directamente. Ahora, configure el software para recopilar la tasa de IMU y los datos de aceleración. Realice una serie de experimentos con diferentes tasas de rotación de la tabla de tasa constante positiva y negativa, utilizando el cero como medida de referencia. Mientras la tabla de tasas está inmóvil, registre el giroscopio de velocidad y el acelerómetro por valores S. Luego, inicie la prueba y recopile los datos. Una vez que se hayan probado todas las velocidades angulares para esa orientación, desconecte la IMU y vuelva a colocarla de modo que el acelerómetro se oriente hacia arriba. Vuelva a colocarlo y, a continuación, inicie la prueba para recopilar datos de -1 G. Después de eso, voltee la IMU para que el acelerómetro se oriente hacia abajo y recopile datos de +1 G. Cuando haya completado la calibración del eje x, vuelva a colocar la IMU de modo que el sensor del eje z quede radialmente hacia afuera y repita todas las pruebas, recordando colocar la IMU hacia arriba y hacia abajo para calibrar el acelerómetro. Realice el mismo procedimiento para el sensor del eje Y. En la siguiente parte del experimento, montaremos la IMU en el cuadrirotor y la volaremos dentro de una instalación de vuelo con red. Una interfaz receptora de transmisor de control radial permite al piloto proporcionar comandos para la altitud, el rumbo, el ángulo de balanceo, el ángulo de cabeceo y el ángulo de guiñada. Antes de comenzar, cargue todas las baterías y pruebe los componentes antes de la instalación en el cuadrirotor. A continuación, prepare el vuelo asegurándose de que al menos tres personas, el piloto al mando, el observador visual y el operador de la estación terrestre estén informados de los planes de vuelo. Lleve el cuadrirotor a la instalación de vuelo con red y colóquelo en una tabla de aterrizaje plana. La prueba de vuelo comienza con el despegue desde el origen ascendiendo a una altitud de 1,5 m. A continuación, ejecutaremos un patrón de vuelo cuadrado de dos metros con una velocidad de referencia de 0,5 m/s. El cuadrirotor se detiene antes de cada cambio de posición. A continuación, ejecutaremos segmentos de recorridos de mayor velocidad a 0,5, 1 y 1,5 m/s para demostrar cómo la velocidad afecta al rebasamiento. Para comenzar la prueba de vuelo, inicie la adquisición de datos en la estación terrestre. Después de confirmar que el área de vuelo está despejada, arme los motores. Ahora, inicie la secuencia de prueba de vuelo con el piloto llamando a cada paso antes de realizarlos comenzando con el despegue. Asegúrese de anunciar todos los cambios en el modo de vuelo, los objetivos de puntos de referencia conocidos o las maniobras. Una vez ejecutado el plan de vuelo, alerte al resto del equipo de vuelo del descenso y aterrizaje final del cuadricóptero. A continuación, desarme los motores del cuadricóptero. Guarde y descargue todos los datos de vuelo y registre el vuelo en el libro de registro de vuelo. Finalmente, recupere todo el equipo y despeje el área para el próximo usuario. Ahora interpretemos los resultados. Comenzando con los datos de calibración de la IMU, primero mostramos un gráfico de la velocidad de rotación de la tabla de tasas frente al voltaje del giroscopio. Tenga en cuenta que la tabla de tasas proporciona un control directo de la velocidad angular para la calibración del giroscopio. Un ajuste lineal a los datos permite el cálculo de la velocidad a partir del voltaje del giroscopio. En este caso, el giroscopio emite una lectura de velocidad cero nominal de 2,38 voltios. Por último, echemos un vistazo a los datos de vuelo. Aquí mostramos un conjunto de datos de aceleración lateral de 30 segundos para el quadrotor utilizando nuestra IMU calibrada. Este gráfico muestra las mediciones de aceleración sin procesar y filtradas de la IMU en función del tiempo. Los datos se filtraron para eliminar el ruido de la medición. Puede ver que los datos de ruido sin procesar se atenúan. Sin embargo, hay un retraso de tiempo en los datos filtrados. En resumen, aprendimos cómo los sistemas de control de aeronaves utilizan varios sensores para medir la altitud actual y la velocidad del aire durante el vuelo. A continuación, calibramos un giroscopio y un acelerómetro y los montamos en un cuadrirotor antes de realizar los experimentos de vuelo.

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Education

Educación

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Engineering

Ingeniería

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Ingeniería Aeronáutica

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

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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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Pitot-Static Pressure Measurement Calibration

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

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...

multicopter aerodynamics: characterizing thrust on a hexacopter

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aeronautical engineering

Esta colección introduce conceptos fundamentales sobre ingeniería aeronáutica con un enfoque en la metodología para evaluar el rendimiento aerodinámico, técnicas para visualizar patrones de flujo subsónicos y supersónicos, y procedimientos para calibrar los sistemas de medición para el control de vuelo en tiempo real.

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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