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

この手順では、IMU および ADS センサーのキャリブレーションとフライト コンピュータとの統合について説明し、屋外飛行施設での統合された INS および ADS データの取得と処理の使用方法を示します。ミシガン大学のM-Airネット飛行試験施設で動作するクワドローターのエンドツーエンドの飛行制御が実証されています。
1. センサーキャリブレーション:慣性測定ユニット(IMU)
センサーの口径測定は、高品質の試験装置からのサポートを使用して実行する場合に最も効果的です。3 軸 IMU の場合は、精度レート テーブルを使用して、各軸のレート ジャイロと加速度計を個別に調整します (図 6)。レートテーブルは、ユーザー定義の角速度で正確に回転します。ユーザーは一連のレート コマンドを発行し、その間に IMU はセンサーのキャリブレーションに必要なデータを収集します。したがって、以下に説明する単軸キャリブレーション実験は、IMUセンサ軸(x、y、z)ごとに1回、3回繰り返される。
<ol><li>キャリブレーションされるセンサー軸が放射状に内側または外側に向けられるようなレートテーブルに IMU をマウントします。</li>
	<li>テーブルの中心から IMU 中心の中心までの距離を測定します。これは、円運動の基準半径です。</li>
	<li>DAQ コンピュータ、IMU、およびバッテリをレート テーブルに直接取り付け、すべてのコンポーネントを直接接続します。</li>
	<li>IMU レートとアクセラレーション データを収集するソフトウェアをセットアップします。</li>
	<li>レートテーブルは動きのない、レコードレートジャイロ、加速度計バイアス値です。</li>
	<li>異なる正と負の定数率テーブル回転率を持つ一連の実験を行います。センサーのキャリブレーションは直線的であることが予想されます。0(ベースライン)、±15、±30、および±60度/秒の速度でデータを取得します。テーブルはより速い速度で回転することができますが、選択された値は典型的なUAV飛行操作で期待される信号をカバーするのに十分です。</li>
	<li>上記の角速度値ごとにキャリブレーションされているレートジャイロと加速度計からデータを収集します。一定のレートを維持するために、データを収集する前に各回転率を設定する必要があります。10 ~ 15 s を超えるデータを収集し、データ収集率が少なくとも 30 ~ 100 Hz であると仮定して、障害が最終的な校正値から除外されるようにします。</li>
	<li>レートテーブルからIMUを取り外し、加速度計がポイントダウンする方を向きます。</li>
	<li>コンピュータシステムを介して+1gのデータを収集します。</li>
	<li>IMUを反転して、キャリブレーションされる加速度計がポイントアップし、コンピュータシステムを介して-1gデータを収集します。これらの余分なデータポイントは簡単に取得でき、±1gのレートテーブルデータから得られる各線形キャリブレーション曲線を検証するために使用できます。 1g値は、クワッドコプター本体に対する方向「下降」を決定するために線形加速度計データを使用するため、正確にキャリブレーションするために特に重要です。</li>
	<li>データを処理します。取得した電圧を MKS 単位回転率 (ジャイロ) と線形加速度 (加速度計) に関連付けるジャイロおよび加速度計データ ポイントの線形曲線適合を開発します。キャリブレーションエラーが十分に低いことを確認します。レートテーブルはジャイロキャリブレーションのための角速度の直接制御を提供することをなおくね。対応する加速度は、円運動の感心力によって誘導され、レートテーブルの中心から指定された角速度ωとIMUの半径rから計算することができる。 <img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg">(9)</li>
</ol>2. クワドローター飛行実験
最後の一連の実験では、IMUとピトーシステムをクワッドローター(図7参照)に取り付け、ミシガン大学のM-Airネット飛行施設で飛行します。車両は、Ardupilotオープンソースオートパイロットパッケージのポートを介してビーグルボーンブルー(マイクロプロセッサを使用しない)に安定させ、ミッションプランナー地上局ソフトウェアを介して飛行する前に設定されます。無線制御送信機/受信機インターフェイスを使用すると、パイロットはクアドロター高度、左右の動き、およびクアドロターロール角度、ピッチ角度、ヨー角度を規制するArdupilotの「インナーループ」飛行制御法に向かう「外側ループ」コマンドを提供することができます(見出し)、および高度。[14]
クワッドロータは安定させるために対気速度フィードバックを必要としないため、ArdupilotはIMUデータと、離陸高度圧力に対するプログラム初期化時に校正される高度の圧力センサのみを使用して、与えられた飛行を安定させます。パイロット入力。Ardupilotの完全に自律的な拡張は、GPSまたは他のセンシングシステムからの慣性位置データ(例えば、高速モーションキャプチャ)を必要とします。我々の実験は制約された環境で四回転子で行われたので、ピトー空気データシステムは必要ない。 しかし、ピトーシステムは、不確実な風の環境に続いて正確な飛行経路を試みる固定翼機やマルチコプターにとって不可欠です。[15, 16]飛行試験手順は、飛行前試験、飛行試験、飛行後の3つのフェーズに分かれています。この区分は、確立されたコックピットチェックリストを使用して有人航空機のパイロットが続く手順に似ています。[17]
飛行前
<ol><li>電池を充電し、インストールする前にそれらをテストします。</li>
	<li>明確なテスト環境(屋内または屋外)を確立し、無関係な人々が明確なままであることを保証するために領域をマークします。</li>
	<li>フライト テスト チームが、計画されたテストを実行するためのブリーフィングと修飾 (トレーニング済み) であることを確認します。</li>
	<li>屋外で飛行する場合は、航空機とパイロットがFAA規則に従って登録され、認定されていることを確認してください。野外試験には、コマンドのパイロット(PIC)、視覚観察者(VO)、地上局のオペレータの3人以上が必要です。私たちのテストのために、クワッドローターは屋外の網張りの施設で飛びます。2つのテザーオペレータは、車両が屋内テストのために離れて飛ぶことができないことを保証します。UAVはオープンな屋外スペースを占有していないため、特定のFAA規制はネット飛行試験には適用されません。</li>
	<li>フライト コンピュータと地上局のラップトップの電源を入れます。</li>
	<li>予備データを収集して、センサーが正しく機能していることを確認します。パイロットチームとサポートチームは、フライトプランを明確に理解し、中止/復旧手順が整っていることを確認する必要があります。</li>
</ol>フライトテスト
<ol start="6"><li>地上局でデータ取得を開始します。</li>
	<li>飛行エリアがクリア/セーフであることを確認します。</li>
	<li>アームスラスター/モーター。</li>
	<li>フライト テスト シーケンスを開始します。</li>
	<li>パイロットは、最小限を含む各ステップを呼び出して、飛行テストを実施します。 離陸(打ち上げ)、飛行モードの変更、既知のウェイポイント目標または操縦、および着陸。 すべての人員がタスクに従事していることを確認し、必要に応じて緊急手順 (フライト終了) を実行します。ウェイポイントと軌道は、各フライトに固有です。クワドローター実験では、一定の高度と針路で適度に攻撃的な十字と長方形のパターンに従い、その後に上昇/降下、ヨーシーケンスを行います。このフライトの角度速度と線形加速度はデータで簡単に識別でき、IMU とフライト コントローラーが正しく機能していることを確認します。</li>
</ol>ポストフライト
<ol start="11"><li>誤ってオンにならないようにモーターを解除します。</li>
	<li>フライトデータを保存してアーカイブストレージにダウンロードします。</li>
	<li>パイロット、VO、および地上局のオペレータのフィードバックごとに単語でフライトをログに記録します。</li>
	<li>バッテリーを確認し、必要に応じて充電します。</li>
	<li>機器を回収し、次の乗員のための領域をきれいにします。</li>
</ol>

ここでは、固定翼および回転翼航空機のリアルタイム飛行制御を可能にするために必要なセンサーシステム、データ集録、および信号フィルタリングプロセスについて説明しました。このデータパイプラインは、すべての有人および無人航空機の自動操縦システムの不可欠な要素です。マルチコプターは、安定させるためにオートパイロットを必要とし、すべてのタイプの航空機は、空中データを含むミッションを行うますます自律的な航空機システムに向かうにつれて、すべての操作のためのリアルタイムのデータ取得と飛行制御に非常に依存していますコレクションおよびペイロードトランスポート。市販のセンサーパッケージは統合できますが、さまざまな環境でセンサーの機能と制限を理解するには信頼性が重要です。たとえば、降水量が多い場合や氷がピトー管を塞ぐ可能性があり、都市の渓谷構造物はGPS信号を遮断できます。
さらに、異常な態度は、オイラー・アングルの姿勢表現に依存する状態推定計算の拡張を必要とする場合があります。余分なセンサーの統合によって得られる弾力性と、冗長センサーをサポートするために必要な余分なコストと重量の間には、固有のトレードオフ...

リアルタイムフライトコントロール:埋め込みセンサーキャリブレーションとデータ取得

ソース:エラ・M・アトキンス、ミシガン大学航空宇宙工学科、アン・アーバー、ミシガン州
概要
オートパイロットを使用すると、航空機の向き、角速度、対気速度を測定する機内センサーから収集されたデータを使用して、航空機を安定化できます。これらの量は、航空機が自動的に打ち上げ(離陸)から回復(着陸)までの飛行計画に従うように、自動操縦によって調整することができます。同様のセンサーデータは、大型の固定翼商用輸送機から、4つのスラスターユニットを備えたクワッドコプターなどの小規模なマルチローターヘリコプターまで、あらゆるタイプの航空機を制御するために収集されます。
全地球測位システム(GPS)などのセンサーによって捕捉された慣性位置と速度により、自動操縦リアルタイム飛行制御システムは、マルチコプターまたは固定翼航空機が所定の姿勢と対気速度を安定させるためのもの軌道。センサーの統合、キャリブレーション、データ取得、および信号フィルタリングは、飛行制御の実験の前提条件です。
ここでは、飛行制御に必要なデータを提供するセンサー スイートについて説明します。2つの異なる組み込みコンピュータプラットフォーム上の信号インターフェースとデータ取得について説明し、センサーキャリブレーションを要約します。単一チャネル移動平均フィルタと中央値フィルタは、各データチャンネルに適用され、高周波信号ノイズを低減し、外れ値を排除します。
この実験では、リアルタイム飛行制御のためのデータ取得とセンサーキャリブレーションを行います。いくつかの公表された論文は、センサーデータの収集と制御の原則を説明しており、最近では小型無人航空機(UAV)用のセンサーに焦点を当てています[1-3]。

センサーキャリブレーション
レートジャイロキャリブレーションプロットの例を図8に示します。この場合、レートジャイロは2.38Vの公称(ゼロ速度)読み取り値を毎秒6つの異なる回転速度で収集し、線形曲線がこのデータに適合した。図に示すように、線形フィットは、収集されたすべてのデータ ポイントの非常に良好な近似を提供します。
飛行試験結果
図 9は、屋内環境で飛行するクワドロータの 30 s 横加速度データセットの生データとフィルター処理されたデータを示しています。フィルタ値dとnは比較的大きいため、フィルタリング プロセスの影響を明確に示します。図に示すように、生データノイズは減衰されます。ただし、フィルタされたデータには顕著な時間遅延が存在し、例えば、t=5 s の直前の(減衰された)正の加速トレンドに存在します。 こ...

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

固定翼機は、空力揚力、空力抗力、推進システムの推力、重量の4つの力のバランスをとることで、安定した飛行を実現します。安定した飛行を実現するためには、ロール軸、ピッチ軸、ヨー軸の3軸すべてのモーメントのバランスをとる必要があります。すべての回転は、ロール軸の変化が左右の動きを引き起こし、ピッチ軸の変化が前後の傾斜運動を引き起こし、ヨー軸の変化がヘディングの変化を引き起こすこれらの軸を中心とした角度として定義されます。突風などの急激な変化に対して航空機を安定させるために、飛行制御システムはモーターと制御面のコマンドを発行し、リアルタイムで更新する必要があります。したがって、制御システムはさまざまなセンサーを使用して、現在の高度、つまりロール角、ピッチ角、ヨー角、および対気速度の正確な測定を維持します。センサーからデータが取得されると、信号はフィルタリングされ、ノイズや外れ値が処理されたデータ品質に与える影響が軽減されます。その後、データは航空機の状態の完全な推定値に集約され、飛行制御に使用されます。固定翼機とマルチコプターの両方が、航空機の高度を監視および制御するためにこの制御システムに依存しています。どちらも、慣性測定ユニットまたはIMUとして知られるセンサースイープも利用しています。IMUは通常、線形加速度を測定する加速度計、角速度を測定するレートジャイロスコープ、局所磁場の方向と強度を測定する磁場センサーの3つのセンサータイプで構成されています。IMUは、多くの場合、GPSシステムと組み合わされ、センサーの軸が機体の軸に揃った状態で航空機の重心近くに取り付けられます。このラボでは、高精度レートテーブルを使用した単純なIMUのキャリブレーションを示します。次に、キャリブレーションされたIMUをマルチコプターに取り付け、飛行テストを実行してリアルタイムを表示し、データをフィルタリングします。実験の最初の部分では、各軸のレートジャイロと加速度計を含むIMUを、精密レートテーブルを使用してキャリブレーションします。レート テーブルは、一連のレート コマンドに従って、ユーザー定義の速度で正確に回転します。これにより、電圧の読み出しと速度の関係を判断できます。まず、IMUをネジでレートテーブルに取り付け、キャリブレーションされるセンサー軸(この場合はX軸)が直接半径方向の内側または外側になるように向きを変えます。テーブルの中心からIMUの中心までの距離を測定し、この測定値を円運動の基準半径として使用します。IMUはデータ収集ボードに取り付けられています。コンポーネントを直接接続します。次に、IMUレートと加速度データを収集するようにソフトウェアを設定します。ベースライン測定値としてゼロを使用した、異なる正と負の定率テーブルの回転率で一連の実験を行います。レート テーブルが動かない状態で、レート ジャイロと加速度計を S 値で記録します。次に、テストを開始し、データを収集します。その向きのすべての角速度をテストしたら、IMU を取り外し、加速度計が上向きになるように再配置します。再度アタッチしてから、テストを開始して -1 G データを収集します。その後、加速度計が下向きになるようにIMUを反転させ、+1Gのデータを収集します。X軸のキャリブレーションが完了したら、Z軸センサーが放射状に外側になるようにIMUを再配置し、すべてのテストを繰り返します。IMUを上下に配置して加速度計をキャリブレーションすることを忘れないでください。Y軸センサーについても同じ手順を実行します。実験の次の部分では、IMUをクワッドローターに取り付け、ネット状の飛行施設内で飛行させます。ラジアルコントロールトランスミッターレシーバーインターフェースにより、パイロットは高度、針路、ロール角、ピッチ角、ヨー角のコマンドを提供できます。開始する前に、クワッドローターに取り付ける前に、すべてのバッテリーを充電し、コンポーネントをテストしてください。次に、少なくとも3人、機長、目視観測者、地上局のオペレーター全員が飛行計画について説明を受けていることを確認するように、飛行を準備します。クワッドローターをネット付き飛行施設に持ち込み、平らな着陸ボードに置きます。飛行試験は、起点から高度1.5mまで上昇して離陸することから始まります。次に、基準速度0.5m/sで2メートル四方の飛行パターンを実行します。クワッドローターは、位置が変わるたびに一時停止します。次に、0.5 m/s m/s 、1 m/s 、1.5 m/s の高速トラバーサルのセグメントを実行して、速度がオーバーシュートにどのように影響するかを示します。飛行試験を開始するには、地上局でデータ取得を開始します。飛行エリアが空いていることを確認したら、モーターをアームします。次に、パイロットが各ステップを呼び出しながら飛行試験シーケンスを開始し、離陸から開始します。すべてのフライトモードの変更、既知のウェイポイントターゲット、またはマニューバを必ずアナウンスしてください。フライト プランが実行されたら、クワッドコプターの最終的な降下と着陸について、フライト チームの他のメンバーに警告します。次に、クワッドコプターのモーターを解除します。すべてのフライトデータを保存およびダウンロードし、フライトをフライトログブックに記録します。最後に、すべての機器を回復し、次のユーザーのためにエリアをクリアします。では、結果を解釈してみましょう。IMUのキャリブレーションデータから始めて、まずレートテーブルの回転速度とジャイロ電圧のプロットを示します。レート テーブルは、ジャイロ キャリブレーションの角速度を直接制御することに注意してください。データにリニアフィットすることで、ジャイロ電圧から速度を計算できます。この場合、レート ジャイロは 2.38 ボルトの公称ゼロ速度の読み取り値を放出します。最後に、フライトデータを見てみましょう。ここでは、キャリブレーションされたIMUを使用したクワッドローターの30秒間の横加速度データセットを示しています。このプロットは、IMUからの生の加速度測定値とフィルタリングされた加速度測定値と時間の関係を示しています。データは、測定からノイズを除去するためにフィルタリングされました。生のノイズデータが減衰していることがわかります。ただし、フィルタリングされたデータには時間遅延が存在します。以上をまとめると、航空機の制御システムがさまざまなセンサーを使用して、飛行中の現在の高度と対気速度を測定する方法を学びました。次に、レートジャイロと加速度計を較正し、クワッドローターに取り付けてから飛行実験を行いました。

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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

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Wind Tunnel Testing of a DC-6B Model

A low-speed wind tunnel can be used to study the aerodynamics of a DC-6B model aircraft. It helps measure how the airplane performs and how stable it is in flight. This type of testing is useful for understanding aircraft behavior under controlled airflow. The model used here has a removable tail and a 6-component external aerodynamic force balance. That setup lets researchers measure lift coefficient (CL), drag coefficient (CD), pitching moment coefficient (CM), and yaw moment coefficient...

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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airfoil behavior: pressure distribution over a clark y-14 wing

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Measuring Lift with a Clark Y-14 Airfoil

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clark y-14 wing performance: deployment of high-lift devices (flaps and slats)

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aeronautical engineering

このコレクションでは、航空工学の基本概念について、空気力学的性能を評価する方法、亜音速および超音速のフローパターンを視覚化する技術、およびリアルタイム飛行制御用の測定システムを較正する手順に焦点を当てて紹介します。

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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