Birleşik Filtre Algoritmasını Kullanarak İHA Yön Ölçüm Sistemi Araştırması
Wang Yongjun 1, 2, Li Zhi 1, 2, Li Xiang 2
(1. İnsansız Telemetri Anahtar Laboratuvarı, Guilin Havacılık ve Uzay Endüstrisi Enstitüsü, Guilin 541004, Guangxi;
2. Elektronik Mühendisliği ve Otomasyon Okulu, Guilin Elektronik Teknolojisi Üniversitesi, Guilin 541004, Guangxi)
Düşük maliyetli küçük İHA yönü ve tutumunun hassas ölçüm problemini çözmek için MARG sensörüne dayalı bir rota ölçüm sistemi tasarlandı. Sistem MEMS IMU, elektronik pusula ve STM32F407 mikroişlemciden oluşur.Elektronik pusulayı ve IMU'yu tamamlayıcı özelliklere sahip filtrelemek için daha küçük bir hesaplama yüküne sahip bir gradyan iniş algoritması ve geliştirilmiş bir ikinci dereceden tamamlayıcı filtreleme algoritması kullanır. Dört elemente dayanır. Verilerle koordinat dönüşümü gerçekleştirin ve uçak yönü bilgisini hesaplayın. Rota ölçüm sisteminin deneysel testi ve rotorlu araç üzerindeki doğrulaması ve analizi sayesinde, sonuçlar sistemin gürültü paraziti ve rota ölçümü sorunlarını harici bilgi yardımı olmadan daha iyi çözebileceğini ve insansız küçük rotorun ihtiyaçlarını karşılayabileceğini göstermektedir. Uçağın yön bilgisi gereksinimleri.
Çin Kütüphanesi Sınıflandırma Numarası: V249
Belge tanımlama kodu: Bir
DOI: 10.16157 / j.issn.0258-7998.173121
Çince alıntı biçimi: Wang Yongjun, Li Zhi, Li Xiang.Birleşik filtreleme algoritması kullanarak İHA yön ölçüm sistemi üzerine araştırma.Elektronik Teknolojinin Uygulanması, 2018, 44 (2): 39-43.
İngilizce alıntı biçimi: Wang Yongjun, Li Zhi, Li Xiang.Birleşik filtreye dayalı İHA için yön ölçüm sistemi araştırması.Elektronik Tekniğin Uygulanması, 2018, 44 (2): 39-43.
0 Önsöz
Yön, insansız hava araçlarının önemli bir uçuş parametresidir.Uçuş sırasında uçağın rota bilgisinin gerçek zamanlı ve doğru bir şekilde alınması, uçağın güvenilirliğini ve dengesini belirler. Günümüzde mikroelektronik teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, küçük düşük maliyetli döner kanatlı insansız hava araçları, yönü ölçmek için genellikle MEMS tabanlı üç eksenli jiroskoplar, üç eksenli ivmeölçerler ve üç eksenli manyetometreler kullanıyor. MEMS sensörünün kendisinin ortogonal olmayan hatası, veri entegrasyonunun neden olduğu sapma hatası ve harici parazitin neden olduğu rastgele hata nedeniyle, birden fazla sensör üzerinde hata işlemeyi gerçekleştirmek ve doğru yön bilgisi elde etmek için en iyi veri birleştirme algoritmasını aramak gerekir.
Şu anda, jiroskoplar ve manyetometrelerden oluşan çoğu yön ölçüm sistemi, yön bilgisini hesaplamak için esas olarak pusula düzeltme yöntemi ve Kalman filtre algoritması kullanmaktadır. Manyetometre düzeltme yöntemi, belirli bir doğruluğu artırabilmesine rağmen, manyetometreyi kalibre etmek için kullanılır, ancak yalnızca manyetik sensör kalibrasyonu, uzun süreli düşük frekanslı parazitlere maruz kaldığında sistemin yön doğruluğunu hala iyileştiremez; Kalman ve genişletilmiş algoritması düzeltebilirken Manyetometre ile jiroskop arasındaki bilgi füzyonu eğriyi etkili bir şekilde düzeltebilir ve yüksek frekans hatasını bastırabilir, ancak manyetometre tarafından alınan yumuşak ve sert manyetik girişim hatasını ortadan kaldıramaz ve uygulama için güvenilir ve kararlı bir durum denklemi oluşturmak gerekir. Uygun ölçüm gürültüsü ve işlem gürültüsü kovaryans matrisi, büyük zaman ek yükü gerektirir.
Bu amaçla, bu makale MEMS atalet ölçüm birimi (IMU) ve elektronik pusulaya dayalı bir yön ölçüm sistemi tasarlar.Manyetometre ve jiroskopun hatalarını düzeltmek için gradyan iniş algoritması kullanır ve yalnızca çarpma ve Ekleme işlemi için sıradan mikrodenetleyiciler algoritma gereksinimlerini karşılayabilir. Ek olarak, hassas bir başlık çıktısı elde etmek için veri füzyonu için ikinci dereceden tamamlayıcı filtreleme algoritması ile birlikte MAHONY R tarafından önerilen dengeleme filtresi temelinde optimize edilir ve geliştirilir.
1 İHA yön açısı açıklaması ve sistem şeması tasarımı
1.1 Koordinat sistemi tanımı ve tutum matrisi
İHA'nın yön ve tutum bilgisi esas olarak rota açısını (sapma açısı da denir), eğim açısını ve yuvarlanma açısını içerir. Coğrafi koordinat sistemi olarak "Kuzeydoğu Gökyüzü" nü (ENU sistemi olarak gösterilir) ve vücut koordinat sistemi olarak "sağ ön üst" i seçin (NED sistemi olarak gösterilir), çünkü hem NED hem de ENU sistemleri dikdörtgen koordinat sistemleridir ve her eksen her zaman korunur Dikey, bu nedenle, NED sistemi ile ENU sistemi arasındaki uzamsal konumsal ilişki, sert bir gövdenin sabit nokta dönüşü olarak anlaşılabilir. Coğrafi koordinat sistemi ile vücut koordinat sistemi arasındaki açı dönüşüm ilişkisi Şekil 1'de gösterilmektedir.
1.2 Sistem şeması tasarımı
Rota ölçüm sistemi donanımı, Şekil 2'de gösterildiği gibi esas olarak MEMS-IMU, MEMS elektronik pusulası ve ana denetleyiciden oluşur. MEMS-IMU, InvenSense'in üç eksenli bir jiroskop ve üç eksenli bir ivmeölçerden oluşan MPU-6500'ünü kullanır. Eğim açısını ve dönüşü hesaplamak için uçağın açısal hızını, ivmesini ve diğer tutum bilgilerini SPI portu üzerinden verebilir Açı; Kullanılan MEMS elektronik pusulası, ST'nin (STMicroelectronics) LSM303D'sidir.Dahili üç eksenli manyetometresi, ölçülen manyetik alan verilerini SPI veriyolu portu üzerinden verebilir.Ayrıca, dahili üç eksenli ivmesi ölçüm yapmak için kullanılabilir. Yerçekimi vektörü, taşıyıcının eğim bilgisini alın ve hesaplama yoluyla rota bilgisinin çıktısını telafi edin. Ana kontrolör, ST'nin CM4 çekirdeğinin 32-bit ARM mikrodenetleyicisi STM32F407'yi benimser; bu, esas olarak uçak istikametinin hassas ölçümünü tamamlamak için MEMS sensörünün çıkış verilerini elde ederek tutumu hesaplar.
IMU'da bulunan elektronik pusulada bulunan jiroskop, ivmeölçer ve ivme sensörü ivme bilgisini ölçebildiği için sistemin sensör konfigürasyonu da belirli bir yedeklilik derecesine sahiptir Ana kontrolörün bir diğer görevi de her sensörün verilerinden yararlanmaktır. Veri füzyonu, tutum hesaplamasının doğruluğunu artırır. Ana kontrolör, sensör tarafından toplanan orijinal verileri okur, elektronik pusuladaki ivmeölçer ve manyetometrenin çıktı verilerini optimize etmek için gradyan iniş yöntemini kullanır ve statik bir kuaterniyon elde eder ve ardından gelişmiş bir tamamlayıcı filtre kullanır. IMU tarafından elde edilen daha dinamik tutum bilgisi ile birleştirilir ve filtrelenir ve son olarak rota açısı kuaterniyon koordinat dönüşümü ile hesaplanır.
2 Başlık verileri için birleşik filtreleme algoritmasının tasarımı
2.1 Gradyan iniş yöntemi
Gradyan iniş algoritması, uç değeri bulmak için yinelemeli bir algoritmadır Spesifik uygulama süreci, amaç fonksiyonunun eğiminin negatif yönüne göre en iyiyi aramaktır. Elektronik pusuladaki ivmeölçer ve manyetometre iyi statik özelliklere sahiptir.Uzun süreli kullanım integral hatalara neden olmaz.Ancak ivmeölçer, taşıyıcının titreşim ve hareketinden büyük ölçüde etkilenir.Dinamik bir ortamda anlık hata büyüktür ve manyetometre kolaydır Çevreleyen ortamdaki yumuşak ve sert manyetik girişimden etkilenen bu makale, önce iyi statik özelliklere sahip bir tutum kuaterniyonu elde etmek için hızölçer ve manyetometrenin çıktı verilerini optimize etmek için gradyan iniş algoritmasını kullanır ve ardından rota hesaplamasının bir sonraki adımına geçilir.
Açıkça f (q) 0 ve sonra tutum kuaterniyonunun optimizasyonu f (q) minimum değerine dönüştürülebilir.
Gradyan iniş yöntemi, tutum hesaplama sürecinde yalnızca basit toplama ve çarpma işlemlerine sahiptir. Şu anda, kuaterniyon güncelleme denklemi şu şekilde değiştirilebilir:
2.2 Geliştirilmiş tamamlayıcı filtreleme algoritması
Elektronik pusulada üç eksenli manyetometre ve ivmeölçer ile ölçülen veriler kullanılarak, duruş kuaterniyonu gradyan iniş yöntemi ile düzeltilir ve dönüştürülür ve duruş değeri olarak kaydedilir. İvmeölçerlerin ve manyetometrelerin özelliklerine göre kümülatif hatalar ortaya çıkmayacak, ancak dinamik durumlarda büyük anlık hatalar ortaya çıkacak. Aksine, IMU'daki jiroskop, tutum verilerini yüksek anlık doğrulukla ölçebilir, ancak biriken hatalar vardır. Jiroskop ve ivmeölçerin IMU'ya doğrudan entegrasyonu ile hesaplanan tutum değerini ayarlayın.Frekans alanındaki jiroskop ve ivmeölçerin tamamlayıcı özelliklerine göre, düşük frekans aynı anda ortadan kaldırılabilse de geleneksel tamamlayıcı filtreleme yöntemi ile ikisini birleştirerek yeni bir tutum değeri elde edilebilir. Ve tutum verilerinin birleştirilmesini sağlamak için yüksek frekanslı girişim, ancak tamamlayıcı filtrenin düşük geçişli durdurma bandı yavaşça azalır ve hata büyük olduğunda titreşim büyüktür ve filtreleme etkisi zayıftır. Bu nedenle, Şekil 3'te gösterildiği gibi, geliştirilmiş bir ikinci derece tamamlayıcı filtre oluşturmak için geleneksel tamamlayıcı filtreye bir PI (Orantılı İntegral) bağlantısı eklenir.
Şekil 3'ten görülebilir:
2.3 Rota açısı kombinasyonunun hesaplanması
Sistem, kuaterniyon tabanlı tutum hesaplamasına dayanmaktadır, yani, denklem (1) 'deki tutum kuaterniyon diferansiyel denklemini çözmektedir.Dördüncül diferansiyel denklemleri çözmek için yaygın olarak kullanılan yöntemler şunlardır: basit örnek döndürme yöntemi, çok örnekli döndürme vektör yöntemi , Runge Kuta yöntemi ve Taylor açılım yöntemi. Dönme vektörü yöntemi çoğunlukla çıkışı açısal artış olan jiroskoplar için kullanılırken, MEMS jiroskoplarının çıktı formu açısal hızdır. Hesaplamanın doğruluğunu ve hızını hesaba katan bu sistem, diferansiyel denklemi çözmek için dördüncü dereceden Runge-Kutta yöntemini kullanır:
Formülde h, tutum verisi örnekleme periyodu, yani kuaterniyon güncelleme periyodu; b (t), b (t + h), cayronun h güncelleme periyodu içindeki örnekleme değerleridir. Her bir örnekleme periyodunda jiroskop verilerini çıkarın ve kuaterniyonun gerçek zamanlı güncellemesini gerçekleştirmek için denklem (10) üzerinde yinelemeli işlemler gerçekleştirin, böylece yön açısını elde edin.
3 Deneysel doğrulama analizi
Tasarlanan rota ölçüm sistemini elektronik döner tabla üzerine kurun.Ferromanyetik paraziti önlemek için 60 cm yüksekliğinde bir ahşap çerçeve sabit bir destek olarak işlenir ve sıfır konumu düzeltilir ve şekilde gösterildiği gibi sensör veri toplama için seri port üzerinden ana bilgisayara bağlanır. 4 gösterilmektedir.
Elektronik döner tablanın yatay dönüşü sayesinde, sıfır konumuna her döndüğünde, elektronik manyetik pusulanın verilerini ve gradyan iniş ve tamamlayıcı filtreleme algoritmalarının birleşmesinden sonra verileri toplamak için üst bilgisayar kullanılır. Karşılaştırmalı analiz yoluyla, filtreleme algoritması olmadan manyetometre tarafından ölçülen sapma açısının sıfır konumuna göre nispeten büyük bir hataya sahip olduğu, yaklaşık ± 3 ° 'ye ulaştığı ve manyetometrenin dış dünya tarafından ciddi şekilde engellendiği görülebilir. Birleşik filtreleme işleminden sonra elde edilen sapma açısı, parazit sinyalinin bir kısmını ortadan kaldırır ve hata, ± 1.0 ° içinde kararlı bir şekilde korunabilir.
Elektronik döner platform üzerindeki rotasyon testi, statik bir test olarak kabul edilebilir.Çok rotorlu uçağın gerçek uçuşu sırasında rota ölçüm sisteminin performansını daha da doğrulamak için, sistem PIX4 uçuş kontrol modülü kalkanına sabitlenir ve birlikte altı motora monte edilir. Şasinin alt kısmı, üniversal mafsalın bir ucuna yatay olarak sabitlenir ve üniversal mafsalın diğer ucu, Şekil 5'te gösterildiği gibi yatay bir masa üstüne sabitlenir.
Rotor uçak motorunu çalıştırın, uçağın gaz kelebeği kanalı değerini havada asılı tutun ve yerine döndürmek için uçak dümenini çalıştırın. Daha sonra uçuş kontrol başlık verileri ile manyetometre ve jiroskopun rota ölçüm sisteminden elde edilen ham verileri ve birleştirilen ve çözülen veriler 2.4G seri veri aktarım telsizi aracılığıyla alınır ve veriler Şekil 6'da gösterildiği gibi MATLAB ile analiz edilir.
Şekil 6'da toplanan veriler, uçak yatay olarak süzülürken ve dönerken verilerdir (uçuş kontrolüne bağlı olarak) Elektronik pusula ve IMU çıkış yönü, sırasıyla manyetometrenin ve jiroskop veri işleminin rota açısı hata eğrisini, birleşik filtreleme Çıktı başlığı, gradyan inişi ve ikinci derece tamamlayıcı filtreleme algoritmasının birleşmesinden sonra hesaplanan yön açısı hata eğrisini temsil eder. Pervanenin hareketi sırasında, motorun çalışmasından kaynaklanan şasi titreşimi, taşıyıcının yerçekiminin dengesiz dağılımı ve mekanik bağlantıdaki sönümleme probleminden etkilenir.Yön açısı hatası, döner platform üzerine yatay olarak yerleştirildiğinde statik sıfır hatasından nispeten daha büyük ve dalgalanmaktadır. Nispeten güçlü, kombine filtreleme işleminden sonra, rota açısı hatası ± 1.5 ° içindedir ve bu, küçük rotorlu araçların rota verisi gereksinimlerini karşılayabilir.
4. Sonuç
İnsansız hava aracı navigasyonu ve konumlandırma için önemli bir ölçüm parametresi olan yön bilgisi, yüksek doğruluk gerektirir. Küçük rotorlu insansız hava aracı sisteminde, MEMS IMU ve elektronik manyetik pusulanın avantajları ve tamamlayıcılığı kullanılır ve düşük maliyetli bir yön ölçüm sistemi oluşturmak için ARM ana kontrolörü kullanılır.Üç eksenli jiroskop yapmak için gradyan iniş ve ikinci dereceden tamamlayıcı filtreleme algoritması kullanılır. Veri füzyonundan sonra, cihaz, üç eksenli ivmeölçer ve üç eksenli manyetometre koordinat dönüşümünü ve tutum hesaplamasını tamamlayarak daha yüksek hassasiyetli bir yön açısı verir. Deneysel sonuçlar, rota ölçüm sisteminin gürültü paraziti ve optimal rota tahmini problemlerini daha iyi çözebileceğini ve deneysel platformda doğrulandığını göstermektedir.Yaw açısı hatası, harici bilgi yardımı olmadan ± 1.5 ° içinde tutulur. , Başlık bilgisi için düşük maliyetli rotor dronlarının gereksinimlerini karşılayan doğru tutum verilerini istikrarlı bir şekilde verebilir.
Referanslar
He Chuan, Li Xiang, Wang Yongjun.STM32 tabanlı Quadrotor Tutum Optimal Tahmin Araştırması.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2015, 41 (12): 61-64.
Ren Aiai, Sun Yongrong, Hu Yingdong, ve diğerleri.İHA yön ölçümü için sağlam kompanzasyon filtreleme teknolojisi üzerine araştırma.Sensors and Microsystems, 2009, 28 (5): 34-36.
MADGWICK S O H, HARRISON A J L, VAIDYANATHAN R, ve diğerleri Bir gradyan iniş algoritması kullanarak IMU ve MARG oryantasyonunun tahmini IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, 2011: 1-7.
MAHONY R, HAMEL T, PFLIMLIN J M. Özel ortogonal grupta doğrusal olmayan tamamlayıcı filtreler Otomatik Kontrolde IEEE İşlemleri, 2008, 53 (5): 1203-1218.
Qin Yongyuan. Ataletsel Navigasyon. Beijing: Science Press, 2014.
Zeng Xianyang, Yang Hongli, Yu Hanqi. STM32 tek çipli mikrobilgisayarı temel alan quadrotor uçakların modelleme analizi ve tasarımı. Application of Electronic Technology, 2016, 12 (42): 65-68.
Nie Peng, Li Peihua, Li Zhengqiang, ve diğerleri.Kalman Filtresine Dayalı Küçük İHA'ların Tutum Tahmin Algoritması Üzerine Araştırma.Shenyang University of Aeronautics and Astronautics, 2013, 30 (6): 53-57.
Tan Guangchao. Bir quadrotorun tutum kontrol sisteminin tasarımı ve uygulaması Dalian: Dalian University of Technology, 2013.
Liao Yihua, Zhang Tiemin, Liao Yiyong Bulanık-orantılı integral sapma düzeltmesine dayalı çok rotorlu tutum ölçüm sistemi Çin Ziraat Mühendisliği İşlemleri, 2014, 30 (20): 19-27.
Wang Tong, Ma Jiancang, Qin Tao, et al.Dönen kuaterniyona dayalı tutum hesaplama algoritması. Journal of Projectiles, Rockets and Guidance, 2014, 34 (3): 15-17.
