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Università degli Studi di Trieste
Dipartimento di Ingegneria e Architettura
Corso di Studi in Ingegneria dell’Informazione
Costruzione e Sviluppo in ambiente
STNucleo di un Quadricottero con
Stabilizzazione dell’Assetto
Candidato:
Simone Fini
Relatore:
Prof. Ing. Stefano Marsi
Correlatore:
Prof. Ing. Sergio Carrato
Obiettivo della Tesi:
Progettazione, Implementazione e
Assemblaggio del Drone
Lavoro svolto da 2 persone;
Descritto da 2 Tesi di Laurea differenti;
DESCRIVERO’ GLI ASPETTI
CHE MI HANNO COINVOLTO IN
PRIMA PERSONA.
Dispositivi Hardware Utilizzati
 Microcontrollore ST-Nucleo
STM32L053R8
 4 Motori Brushless
 4 E.S.C. (Electronic Speed
Controllers)
 MPU6050
 Sensore Infrarosso
3 PROBLEMI
FONDAMENTALI
Programmazione degli E.S.C.
 Interfacciamento verso il mondo esterno attraverso suoni emessi
dai motori
 Ad ogni suono corrisponde una funzione
 La programmazione avviene alternando il throttle del pwm da
massimo a minimo
SVILUPPO DI UN SEMPLICE METODO
SOFTWARE INTERFACCIATO ATTRAVERSO LO
USER_BUTTON DELLA SCHEDA
Determinazione della Posizione
Spaziale
 Tutti i dispositivi della famiglia MPU60xx sono dotati di
DMP (Digital Motion Processor)
• Approssimazione perfetta tramite uso di algoritmi di elaborazione
avanzati
• Prevenzione del problema di Gimbal Lock
 Implementazione segreta da parte di InvenSense
UTILIZZO DI FILTRI NOTI
Filtro Complementare e Filtro di
Kalman
 Complementare:
• Dati accelerometro attraverso Passa Basso
• Dati giroscopio attraverso Passa Alto
 Kalman: procedura matematica ricorsiva
• Stima iniziale angolo (Giroscopio)
• Errore stimato
• Campioni misurati (Accelerometro)
…quale scegliere?
-200
-150
-100
-50
0
50
100
0.0 1.2 2.4 3.6 4.8 6.0 7.1 8.3 9.5 10.7 11.9 13.1 14.3 15.5 16.7 17.9 19.0
First Kalman vs Complementary Filters Simulation
Acc_raw Gyro_raw Complementary Kalman Real value
…quale scegliere?
…quale scegliere?
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120
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Confronto Complementare vs Kalman
Valori compresi tra +-6° Valori non compresi tra +-6°
Controllo Drone Remoto
 Controllo da distanza < 2 o 3 metri
 Bassa probabilità errore dovuto ad interferenze
UTILIZZO TRASMISSIONE INFRAROSSA
SVILUPPANDO UN’APPLICAZIONE
ANDROID
Conclusione
 Utilizzate le componenti Hardware riportate precedentemente
 Programmato gli e.s.c. in maniera conforme alle richieste
 Utilizzato Filtro di Kalman per ottenere una misura migliore
degli angoli spaziali
 Sviluppato Applicazione Android in alternativa ad un semplice
Telecomando
…TUTTO CIÒ PER…
Grazie per l’attenzione

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Costruzione e Sviluppo in ambiente STNucleo di un Quadricottero con Stabilizzazione dell’Assetto

  • 1. Università degli Studi di Trieste Dipartimento di Ingegneria e Architettura Corso di Studi in Ingegneria dell’Informazione Costruzione e Sviluppo in ambiente STNucleo di un Quadricottero con Stabilizzazione dell’Assetto Candidato: Simone Fini Relatore: Prof. Ing. Stefano Marsi Correlatore: Prof. Ing. Sergio Carrato
  • 2. Obiettivo della Tesi: Progettazione, Implementazione e Assemblaggio del Drone Lavoro svolto da 2 persone; Descritto da 2 Tesi di Laurea differenti; DESCRIVERO’ GLI ASPETTI CHE MI HANNO COINVOLTO IN PRIMA PERSONA.
  • 3. Dispositivi Hardware Utilizzati  Microcontrollore ST-Nucleo STM32L053R8  4 Motori Brushless  4 E.S.C. (Electronic Speed Controllers)  MPU6050  Sensore Infrarosso 3 PROBLEMI FONDAMENTALI
  • 4. Programmazione degli E.S.C.  Interfacciamento verso il mondo esterno attraverso suoni emessi dai motori  Ad ogni suono corrisponde una funzione  La programmazione avviene alternando il throttle del pwm da massimo a minimo SVILUPPO DI UN SEMPLICE METODO SOFTWARE INTERFACCIATO ATTRAVERSO LO USER_BUTTON DELLA SCHEDA
  • 5. Determinazione della Posizione Spaziale  Tutti i dispositivi della famiglia MPU60xx sono dotati di DMP (Digital Motion Processor) • Approssimazione perfetta tramite uso di algoritmi di elaborazione avanzati • Prevenzione del problema di Gimbal Lock  Implementazione segreta da parte di InvenSense UTILIZZO DI FILTRI NOTI
  • 6. Filtro Complementare e Filtro di Kalman  Complementare: • Dati accelerometro attraverso Passa Basso • Dati giroscopio attraverso Passa Alto  Kalman: procedura matematica ricorsiva • Stima iniziale angolo (Giroscopio) • Errore stimato • Campioni misurati (Accelerometro)
  • 7. …quale scegliere? -200 -150 -100 -50 0 50 100 0.0 1.2 2.4 3.6 4.8 6.0 7.1 8.3 9.5 10.7 11.9 13.1 14.3 15.5 16.7 17.9 19.0 First Kalman vs Complementary Filters Simulation Acc_raw Gyro_raw Complementary Kalman Real value
  • 9. …quale scegliere? 68 99 40 9 0 20 40 60 80 100 120 1 2 Confronto Complementare vs Kalman Valori compresi tra +-6° Valori non compresi tra +-6°
  • 10. Controllo Drone Remoto  Controllo da distanza < 2 o 3 metri  Bassa probabilità errore dovuto ad interferenze UTILIZZO TRASMISSIONE INFRAROSSA SVILUPPANDO UN’APPLICAZIONE ANDROID
  • 11.
  • 12. Conclusione  Utilizzate le componenti Hardware riportate precedentemente  Programmato gli e.s.c. in maniera conforme alle richieste  Utilizzato Filtro di Kalman per ottenere una misura migliore degli angoli spaziali  Sviluppato Applicazione Android in alternativa ad un semplice Telecomando …TUTTO CIÒ PER…