Diseño e implementación de un sistema embebido de...

Diseño e implementación de un sistema embebido decontrol de actitud para aeronaves no tripuladas

Alan KharsanskyDirector: Dr. Ing. Ariel Lutenberg

Facultad de IngenieríaUniversidad de Buenos Aires

Junio 2013

Alan Kharsansky Facultad de Ingeniería Universidad de Buenos Aires

Contenido

1 Introducción

2 Modelado de la planta

3 Controlador PID

4 Diseño de la computadora de vuelo

5 Implementación del piloto automático

6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Sistema de control completo


Introducción

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Introducción El quadrotor

Pasado

De Bothezat, 1923



Actualidad

2013



Diagrama en bloques

CPU

ESC Motor Hélice

ESC Motor Hélice

ESC Motor Hélice

ESC Motor Hélice

IMU ysensores de Navegación

Radio


Introducción Principio de funcionamiento

Grados de libertad

Control de altura (colectivo) Control de ”pitch” (cabeceo)

Control de ”roll” (alabeo) Control de ”yaw” (guiñada)


Introducción Estado del arte

Clasificación

Quadrotores Recreativos Juguetes

Hobby

ProfesionalesMilitar /Policial

Fotografíaaérea

Busqueday rescate

Investigación

Indoor,controlexterno

Outdoor,autónomos



Quadrotores recreativos

Parrot Ar Drone Phantom

Fáciles de usar

Plataformas cerradas, no modificables

Bajo costo (USD 300-800)



Quadrotores recreativosAficionados

Basados en plataformas open source como Arduino

Sencillos de utilizar como jugueteDifícil de modificar el software de vuelo

Capacidad de procesamiento limitada (micros de 8 bits, poca memoria)No se basan en RTOSArquitectura de software pobre



Quadrotores profesionales

Quadrotor policial Fotografía aérea

Diseño orientado a la carga útil (Payload)

Alta confiabilidad

Alto costo (USD 5000 - 20000)

Soluciones completamente cerradas en cuanto a software



Quadrotores de investigación

Aerospace control laboratory, MIT GRASP Laboratory, UPenn

Diseñados a medida para cada experimento

Diseños y hardware no abiertos (ni disponibles)

Muchos se basan en sistema de visión externos


Introducción Navegación, control y guiado

Navegación, control y guiado

Guiado Control

Navegación

Actuadores

Sensores

Planta



Navegación, control y guiado

ref. error acción

perturb.

salida

-



Objetivos del trabajo

Estudiar la aeronave y determinar el modelo matemático de hovering.

Diseñar un controlador digital PID.

Diseñar una estrategia de control para hovering.

Diseñar e implementar una computadora de vuelo capaz de implementarel control

Validar el trabajo en vuelo.


Introducción Estructura

Estructura mecánica y actuadores

Modelo F450Peso de la estructura 282grDiagonal mayor 450mmPeso de despegue 800gr - 1600grHélices recomendada 8"x4.5”Batería recomendada 3S, 11.1vMotor recomendado 22x12mmCorriente ESC 30A


Modelado de la planta

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Modelado de la planta Simulador

Simulador 3D


Modelado de la planta Introducción

Modelo de caja negra MIMO

Quadrotor

Posición xb,yb,zb

Actitudφ ,θ ,ψ

Zc

φc

θc

ψc


Modelado de la planta Introducción


Dinámica delquadrotor

+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX

Fuerzas ae-rodinámicas


Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb

Actitud φ ,θ ,ψp,q, r

∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q


Modelado de la planta Dinámica del quadrotor

Dinámica del quadrotor


+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX



Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb


∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q



Dinámica del quadrotor

Hipótesis:

La estructura es perfectamente rígida

La estructura es perferctamente simétrica

No se consideran efectos giroscópicos de las hélices ni motores.

ConclusiónEs posible utilizar las ecuaciones de Newton para determinarla evolución del vehículo conociendo las fuerzas y momentosaplicados en el centro de masa.



Simplificación

Hipótesis:

El tensor de inercia es diagonal

El quadrotor se encuentra en hovering

Las desviaciones del punto de hovering son muy pequeñas

Las velocidades angulares son muy pequeñas

ConclusiónSe puede demostrar que los ejes estan desacoplados. Es decirque un torque sobre un eje solo produce rotación sobre este.

Ahora hay que determinar cuáles son esas fuerzas y momentos. . .



Actuadores


+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX



Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb


∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q



Componentes del actuador

ESC Motor BLDC Hélice



Banco de pruebas de motores

L/2 L/2

W

T

T

Prueba de empuje

L/2 L/2

WF=M.L

M

Prueba de torque



Banco de pruebas de motores



ResultadosEmpuje estático

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

1

2

3

4

5

6

7

Empu

je [N

]

Entrada [%]

Actuador AActuador BActuador CActuador D



ResultadosTorque estático

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100−0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4To

rque

[Nm

]

Input [%]




Linealización en 55%

∆Ti(yi) = KTω ∆yi

∆Mi(yi) = KMω ∆yi

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

1

2

3

4

5

6

7

Empu

je [N

]

Entrada [%]


Empuje

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100−1

−0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Torq

ue [N

m]

Input [%]


Torque


Modelado de la planta Fuerzas y momentos - diagrama de cuerpo libre

M̄1, matriz de fuerzas y momentos


+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX



Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb


∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q


Modelado de la planta Fuerzas y momentos - diagrama de cuerpo libre

Diagrama de cuerpo libre


Modelado de la planta Matriz de mezcla

M̄MIX , matriz de mezclas


+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX



Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb


∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q


Modelado de la planta Parametros constantes de las ecs.

Tensor de inercia y masa

!"#

I =

Ixx Ixy Ixz

Iyx Iyy Iyz

Izx Izy Izz

=

9400 0 00 10000 00 0 18700

·10−6 ·Kg ·m2

masa=1037gr


Modelado de la planta Ecuación de transferencia por eje


A partir de este estudio, se determina que es posible separar al quadrotor en 3plantas separadas que se controlaran independientemente.


+

+

M̄1

Actuador 1

Actuador 2

Actuador 3

Actuador 4

M̄MIX



Posición xb,yb,zb

vxb ,vyb ,vzb

Actitud φ , θ , ψ

p, q, r

∑F

∑M

Fact

Mact

Faero

Maero

M1,T1

M2,T2

M3,T3

M4,T4

y1

y2

y3

y4

Zc

φc

θc

ψc

M̄Q


Controlador PID

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Controlador PID Introducción

PID

Textbook PID

u(s) = K

[[e(s) +

1sTi

e(s) + sTd ∗e(s)

]

K 1S.Ti

s.Td

Hp(s)e(s)

++

+

u(s)sp(s) + +

d(s)

+ y(s)

−


Controlador PID Introducción

PID

Mejoras:AntiWindup.Derivative Kick (derivada de la P.V.).Transición Bumpless manual-automático.

Implementación digital del PID.

Validación del modelo y comparación con el PID de Matlab.


Diseño de la computadora de vuelo

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Diseño de la computadora de vuelo Computadora de vuelo

Arquitectura

LPC1769 uC32 Bit ARM Cortex-‐M3

DC-‐DC Voltage regulator

USB

JTAG

LED_5 LED_6

UART_1

UART_2

I2C_0

SPI_0Battery Input

ESC 1

RadioXbee

uSD CardLed driver

EEPROM8KB

Gyro & AccelMPU6050

MagnetometerHMC5883L

ADC

Temp. sensorLM60

BarometerBMP085

JTAG

I2C slave

I2C BusUSB

LED1 LED2 LED3 LED4

SPIADC UART

GPIO

GPIO

SPI

UART

UART

I2CESC 2 ESC 3 ESC 4 ESC 5 ESC 6

PWM OUTPUT + GPIO/ADC/TIMER INPUT

Status LED



Versión final



Segmento de tierra


Implementación del piloto automático

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Implementación del piloto automático

Diseño en cascada

φspCAS

pspSAS

Transf.

del eje

φc 1s

p φ

--

SAS: Stability augmentation systemCAS: Control augmentation system


Implementación del piloto automático SAS

Diseño en cascada¿Por qué un SAS?

El SAS se utiliza para estabilizar sistemas no estables:

Estabilidad BIBO: Una entrada de control acotada no produce una salidaacotada ni de velocidad angular ni mucho menos de ángulo.

Objetivos:

Estabilizar el eje

Seguir referencias de velocidad angular

Tolerancia a perturbaciones.


Implementación del piloto automático SAS

Control Augmentation System

La planta que debe controlar el CAS resulta (para el eje de yaw por ejemplo):

φspCAS

pspSAS

Transf.

del eje

φc 1s

p φ

--

Objetivos:

Seguir referencias de angulo

Tolerancia a perturbaciones.


Implementación del piloto automático Modos de vuelo

Modo de vuelo “acrobático”

Piloto osistema

de guiado

SAS

SAS

SAS

MMIX

psp

qsp

rsp

φc

θc

ψc

Diagrama en bloques del sitema de control para el modo de vuelo acrobático



Modo de vuelo “estabilizado”

Piloto osistema

de guiado

CAS

CAS

SAS

SAS

SAS

MMIX

φsp

θsp

psp

qsp

rsp

φc

θc

ψc

Diagrama en bloques del sitema de control para el modo de vuelo “stabilized”



Modo de vuelo “actitud”

Piloto osistema

de guiado

CAS

CAS

CAS

SAS

SAS

SAS

MMIX

φsp

θsp

ψsp

psp

qsp

rsp

φc

θc

ψc

Diagrama en bloques del sitema de control para el modo de vuelo “atti”.


Resultados

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Resultados

Comparación de modos

Experimento: Despegue, hovering y aterrizajeControl: todas las referencias en 0

5 10 15−10

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

t[s]

[deg

]

Angulo yaw sin control

5 10 15−10

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

t[s]

[deg

]

Angulo yaw con SAS

5 10 15 20 25 30 35−10

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

t[s]

[deg

]

Angulo yaw con SAS+CAS

Comparación de los diferentes modos de control en una maniobra de despegue,hovering y aterrizaje con todas las referencias en 0◦


Resultados



Resultados

Modo “acrobático”

20 22 24 26 28 30 32 34 36

−150

−100

−50

0

50

100

150

Pitch

t[s]

[deg/s

ec]

Vel. angular

Referencia

20 22 24 26 28 30 32 34 36

−150

−100

−50

0

50

100

150

Roll

t[s]

[deg/s

ec]

Vel. angular

Referencia

20 22 24 26 28 30 32 34 36

−150

−100

−50

0

50

100

150

Yaw

t[s]

[deg/s

ec]

Vel. angular

Referencia

Telemetría de un vuelo en modo acrobático que muestra las velocidades angulares ylas referencias introducidas por el piloto.


Resultados

Modo “estabilizado”

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 265

0

5

10

15

20Actitud

[deg

]

RollPitchYaw

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 260

20

40

60

80Señal de control actuadores Yi

[%]

Motor 1Motor 2Motor 3Motor 4

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26200

100

0

100

200Velocidad angular

[deg

/sec

]

pqr

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 260

0.5

1

1.5Altura aproximada

[m]

t[s]


Resultados

Modo “actitud”

20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42−50

−40

−30

−20

−10

0

10

20

30

t[s]

[deg]

Actitud en yaw

Actitud

Referencia

Telemetría de un vuelo en hovering con referencias controladas por joystick.Alan Kharsansky Facultad de Ingeniería Universidad de Buenos Aires

Resultados

Modo “actitud”Referencia en pitch


Resultados



Resultados

Hovering con perturbacionesModo “estabilizado”

43 44 45 46 47 48 49 50 51 525

0

5

10

15

20

25Actitud

[deg

]

RollPitchYaw

43 44 45 46 47 48 49 50 51 521

0.5

0

0.5

1

[Uni

d. a

rbitr

.]

Salida del SAS

c

c

c

43 44 45 46 47 48 49 50 51 5215

10

5

0

5

t[s]

[deg

/sec

]

Salida del CAS

RollPitchYaw


Resultados



Resultados

Hovering con perturbacionesEn modo “estabilizado” - Vuelo en altura


Resultados Desempeño de la computadora de vuelo

Tareas concurrentes

Seis lazos de control PID a 200 Hz cada uno (3 CAS + 3 SAS, todos enpunto flotante).

Adquisición de parametros de navegación a 200 Hz.

Recepción de setpoints vía radio a 50 Hz.

Descarga de telemetría vía radio a 20 Hz.



Controlador PID

Tamaño de compilación del algoritmo: 984 Bytes de flash

Tamaño del objeto controlador por cada instancia: 56 Bytes de RAM

Tiempo de ejecución de cada instancia: aproximadamente 24 µS



Utilización de CPU

Uso de la cpu durante un vuelo



Comparación

Arducopter ARDrone Phantom Este trabajoProcesador ATMega 2560 TMS320DMC64

Cortex-A8N/D LPC1769

Cortex-M3Ancho de palabra 8 bits 32 bits N/D 32 bitsMIPS 16 MIP-

S/16MHz4000 MIP-S/500MHz

N/D 150 MPIS/120MHz

Memoria 256 KB Flash,8KB RAM

288KB RAM N/D 512 KB Flash,64 KB RAM

Radio 2.4 Ghz XBee WiFi 2.4 GHz 2.4 GHz XBeeIMU DOFs 9 + Alt 9 + Alt 9 + Alt 9 + AltTelemetría si si no siCódigo abierto si no no siSistema operativo No Linux N/D FreeRTOSGPS/waypoints Si No Si No (es posible)Precio [USD] 765 299 699 376


Conclusiones

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Conclusiones

Conclusiones

El diseño elegido y la estrategia de control hacen posible que la aeronavevuele en hovering, inclusive ante la presencia de perturbaciones.

Es posible utilizar la técnica de separación por ejes para desacoplar elproblema.

El control clásico y el controlador PID demostraron ser útiles pararesolver el problema.

La computadora de vuelo diseñada pudo alojar correctamente elalgoritmo de control dejando lugar suficiente para aplicaciones futuras demás alto nivel.


Trabajo futuro

1 Introducción


3 Controlador PID



6 Resultados

7 Conclusiones

8 Trabajo futuro


Trabajo futuro

Trabajo futuroMejoras directas de este trabajo

Sistema de control:

Compensar la acción colectiva, ZC , en función del ángulo de pitch y roll.

Analizar una matriz de mezcla Mmix que permita saturación en losactuadores.

Computadora de vuelo:

Reducir tamaño y costo.

Evaluar la integración de un “transceiver” de radio.

Estudiar un procesador más potente, o un sistema de doble nucleo

Incorporar un receptor de GPS.


Trabajo futuro

Trabajo futuroNavegación

Algoritmo de fusión de datos con magnetómetro para referencia de norte.

Sistema de navegación inercial que permita determinar la posición de laaeronave en el espacio.

Implementar un sistema de estimación de altura, usando sensoresbarométricos y/o sonar.


Trabajo futuro

Trabajo futuroModelado

Modelo para ángulos grandes o velocidades grandes con efectosaerodinámicos y “blade flapping”.

Estudiar el “efecto suelo” para aplicaciones de despegue y aterrizajeautónomo.

Diseñar un sistema de identificación paramétrica en vuelo del sistema.


Trabajo futuro

Trabajo futuroControl

Sistema de control de altitud (con compensacion por ángulo)

Control adaptativo

Control no lineal - implementación según estado

Control óptimo para minimizar la utilización de energía.

Sistema de control de velocidad de traslación.

Ensayar algoritmos de control moderno, como LQR, DMC, LPV, etc.


Trabajo futuro

Trabajo futuroGuiado

Sistema de guiado que permita mantener estable la posición de laaeronave.

Control de trayectorias y guiado por “waypoints”.


Trabajo futuro

Primeras pruebas


Trabajo futuro

Muchas Gracias


Diseño e implementación de un sistema embebido de...

Documents

Transcript of Diseño e implementación de un sistema embebido de...