ZIM-KF MultiVideoKopter - asctec.de · Geometrie von Kamerasensor und –Optik für die Definition...
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Regelungsentwurf (Lehrstuhl für Regelungstechnik, Technische Universität München)
SystemanalyseA priori Abschätzung von Systemleistung und Eigenschaften eines Multirotorsystems
SimulationNumerische Simulationsumgebung für Software-in-the-Loop Tests und Systemanalyse
ParameteridentifikationErmittlung der realen Modellparameter mit geeigneten Flugversuchen und Messreihen
ModellbildungStruktur des nichtlinearen Zustandsraummodells für neuartige Multirotorkonfigurationen
Regelungsentwurf
ZIM-KF MultiVideoKopterThomas Raffler, Florian Holzapfel
FlugversuchFlugversuche zur Validierung der Flugregelung am realen System
Validierung Metriken zur Leistungsbewertung sowie Erfassung der realen Systemleistungen
A priori Abschätzung von Systemleistung und Eigenschaften eines Multirotorsystems
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-4
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40.220.420.60.740.84
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Pole-Zero Map
Real Axis (seconds-1)
Imag
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Kräfte, Momente und induzierte Geschwindig-keit des analytischen Propellermodells
• Nichtlineare Starrkörperdynamik• Umgebungsmodell mit Atmosphäre, Bodenkontakt,
Schwerkraft und Erdmagnetfeld• Antriebssystem mit Akkumodell, BLDC-Motor,
elektronischer Leistungsstufe und Drehzahl-regelung• Aerodynamik und Propeller mit transientem Verhalten
und Vibrationsmodell• Sensormodelle (Gyros, Accelerometer, Magnetometer,
Barometer, GPS-Receiver, RPM)
Das Modell dient als Basis für die Parameteridentifikation, die Leistungs- und Eigenschaftsuntersuchungen sowie die Auslegung des Regelungssystems.
Systemidentifikation im FrequenzbereichZur Bestimmung der Frequenzgänge und Korrelationen werdenclosed-loop Flugversuche mit künstlicher Systemanregung imbetrachteten Frequenzbereich durchgeführt und ausgewertet.Mittels Optimierung einer Kostenfunktion werden danach para-metrische Modelle der open-loop Multikopterdynamik bestimmt. Übertragungsfunktionen und Zustandsraummodelle
Parameteridentifikation im ZeitbereichDie Erweiterung der identifizierten Parameter von gut messbar-en Trimmzuständen auf den gesamten möglichen Flugbereicherfolgt unter Verwendung des nichtlinearen Systemmodells. Diedafür durchgeführten Flugversuche haben eine größtmöglicheAbdeckung des Flugbereichs zum Ziel und werden mit nichtline-aren Optimierungsverfahren und geeigneten Gütekriterien aus-gewertet. Parametersatz für das nichtlineare Systemmodell
LaborversucheDie Parameter unabhängiger Subsysteme wie Antriebsdynamik und Trägheitsmomente werden durch Laborversuche bestimmt.
Frequenzgang der Nickrate q als Antwort auf ein Nickkommando im Schwebeflug
Validierung der Systemantwort für die Nick-achse durch ein unabhängiges Experiment
Die aufgezeichneten Flugdaten der realen oder simuliertenVersuche werden mit Hilfe von quantitativen Metriken be-wertet. Diese orientieren sich an den Einflussfaktoren fürdie Güte des aufgenommenen Bildmaterials:
Translatorische FehlerDie Abweichung des Flugsystems von der festgelegtenPosition bzw. Sollbahn führt insbesondere bei einem klei-nen Aufnahmebereich zu sichtbaren Bildbewegungen. ImZusammenhang mit Hindernissen ist diese Fehlergrößeaußerdem sicherheitsrelevant.
Rotatorische FehlerAufgrund der typischerweise großen Gegenstandsweitehaben rotatorische Fehler einen hohen Einfluss. Sie las-sen sich in drei Frequenzbereiche unterteilen:
Durch eine fehlerbehaftete Lage und Relativposition kann eine Abweichung der optischen Achse vom gewünschten Point-of-Interest entstehen
Störungen mittlerer Frequenz entstehen meist durch Turbulenzen und Überschwinger in der Regelung.
Hochfrequente Vibrationen werden durch die Antriebe erzeugt und führen zu Rolling-Shutter Effekten.
Spektrale Leistungsdichte der gemessenen Drehrateeines AscTec Hummingbird. Deutlich sichtbar sind die Vibrationen der Antriebe und die Harmonische Schwingung
Geometrie von Kamerasensor und –Optik für die Definition der Kostenfunktion für rotatorische undtranslatorische Fehler
FlugregelungscomputerHochfrequente Regelung und Datenaufzeichnung durch externen FCCHochfrequente Regelung und Datenaufzeichnung durch externen FCC
Gumstix Flugregelungscomputer
• Hochladen der Algorithmen• Download von Flugdaten
Datenfusion &Regelungs-algorithmen
Logdaten
Aktuatoren
UARTUART
AscTec Autopilot
Pilot
PC mit WLAN
GPS
Bodenstation(Notebook mit Xbee)
High-Level MCU
Low-Level MCU + IMU
Magnetometer
UARTUART
Lehrstuhl fürFlugsystemdynamik
AscTec Falcon 8
AscTec Hummingbird
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3D Visualisierung der Simulation des AscTec Falcon 8
Struktur der Matlab/Simulink Testumgebung für die Regleralgorithmen
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Echtzeit-Datenvisualisierung
Modellbasierte Ent-wicklung mit Matlab/Simulink
Einfacher Austausch von Algorithmen und Flugdaten über WLAN
Onboard-Kompilierung des autogenerierten C-Codes
Regelung und Daten-aufzeichnung mit 1000 Hz
Speicherung der voll-ständigen Flugdaten auf µSD-Karte
1 Hz
50 Hz
Vorhersage von ModellparameternFür den Einsatz der Systemanalyse in der Entwurfsphase müssen Mo-dellparameter bestimmt werden, ohne dass Versuche am realen Systemdurchgeführt werden. Dazu wurden u.a. Werkzeuge entwickelt, die Pro-peller-, Antriebs- und Massekennwerte mit ausreichend hoher Genauig-keit abschätzen können.
Trimmung & LinearisierungDer mögliche Flugbereich des Multirotorsystems (z.B. Geschwindigkeitund Höhe) kann durch die numerische Berechnung stationärer Trimm-punkte aus dem Simulationsmodell ermittelt werden. Durch eine Lineari-sierung in den Trimmpunkten, können außerdem Aussagen zur Stabilitätund Regelungsgüte in bestimmten Flugphasen getroffen werden.
Ableitung von DesignkriterienMit teilweise bekannten Systemparametern können außerdem quantita-tive Anforderungen für das zu entwickelnde System bestimmt werden. Solassen sich aus der Sensorgröße und der Objektivbrennweite einer vor-gegebenen Kamera bereits Anforderungen an die zulässige Schwing-ungsamplitude ableiten, bei der noch keine Rolling-Shutter Effekte auf-treten. Durch Linearisierung be-
stimmte Pole und Nullstel-len im Schwebeflug
Vergleich von Propeller-koeffizienten aus einer a priori Abschätzung mit tatsächlichen Messwerten