Ich suche schon eine Weile nach einer guten Erklärung wie ein Gyroskop in Zusammenarbeit mit einem Accelerometer in einem Quadrocopter funktioniert. Ziel ist mehr Verständnis um selbst einen Quadrocopter in eine stabile Lage zu bekommen, darum würden mir Praxis orientierte Links/Erklärung zu Gyroskop ICs, Accelerometer ICs, Kalman-Filter und co. helfen, natürlich zusammenhängend mit und nicht einzeln. (Zu den einzelnen Teilen findet man genug, leider nicht eine tiefgründige Erklärung mit Code wie sie zusammen im Quadrocopter funktionieren.)
http://blog.tkjelectronics.dk/2012/09/a-practical-approach-to-kalman-filter-and-how-to-implement-it/
Wirklich? Ich hab auch erst vor kurzem das selbe gesucht, aber bin von Literatur fast erschlagen worden. Sensorwerte bekommen: http://www.pieter-jan.com/node/11 Sensorwerte verarbeiten: http://rn-wissen.de/wiki/index.php/Regelungstechnik#Realisierung_mit_digitalem_Regler Das hat eigentlich gereicht, dass das Ding (zumindest im Arbeitszimmer) die Lage gehalten hat.
Meines Wissens nach ist der KalmanFilter schon mit die Königsklasse und gehört in den Bereich neuronalen Netzwerke/Regelung im Zustandsraum. Davor kommt noch Streckenverständiss, klassische/digitale Regelungstechnik, digitale Signalverarbeitung. Hier http://www.dspguide.com/pdfbook.htm im Kaptel 26 geht es um Neuronale Netzwerke. Obwohl dieser Guide schon weitestgehend qmehr ualitativ als mathematisch gehalten ist, gehts da schon gut zur Sache. Richtig gut finde ich zu dem die Erklärung der Laplace Transformation in Kapitel 32 nach vorigem lesen von Kapitel 8 über die Fourier Transformation. Davor kommt noch Streckenverständiss, klassische/digitale Regelungstechnik, digitale Signalverarbeitung.
Hier wird alles ganz genau erklährt: http://users.informatik.haw-hamburg.de/~kvl/rempel/OlafRempel.pdf
Hi! Im Prinzip sind das zwei Sachen. Erstmal willst du einen Sensor zusammenbauen, der dir deine Orientierung (sprich die Lage im Raum, z.B. in Euler Winkeln, vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/Eulersche_Winkel#.E2.80.9Ez.2C_y.E2.80.B2.2C_x.E2.80.B3-Konvention.E2.80.9C_in_der_Fahrzeugtechnik) und eventuell die Drehraten, also wie schnell du dich um welche Achse drehst ermittelt. Letzteres ist das, was ein Gyroskop idealerweise misst. Aber in Wirklichkeit driftet es verdammt schnell, du hast also einen NICHT konstanten Offset, der dir Fehler verursacht, insbesondere wenn du die Drehraten integrieren willst, um daraus die Orientierung zu erhalten. Deswegen kombiniert man Gyros mit Beschleunigungssensoren und Magnetometern. Diese sind dazu da, zusätzliche Informationen einfließen zu lassen, um im einfachsten Fall die Orientierungsschätzung (denn mehr als eine Schätzung ist es nicht) zu unterstützen. Wenn du die Mathe nicht scheust gibt es eine nahezu perfekte Zusammenstellung hier: http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ . Da wird über Komplementärfilter (einfacher zu implementieren und zu verstehen) bis zum Kalmanfilter alles erklärt. Den möglichst guten kombinierten Sensor benutzt du jetzt zur Regelung deiner Lage des Quadrokopters. Lässt du z.B. den Steuerknüppel los, so möchtest du möglicherweise, dass sich der Kopter nicht dreht und auch nicht schräg steht, sonst würde er sich ja bewegen. Also regelst du die Winkeländerung (also die Drehrate) in der Hochachse gegen 0°/sec und den Nick- sowie Rollwinkel (siehe wiki) auch gegen 0°. Zum Thema Quadrocopter Regelung habe ich gerade nichts passendes hier, google hat aber ne Menge. Möglicherweise musst du Lage und Winkelgeschwindigkeit regeln, das weiß ich nicht genau. https://www.google.de/#q=quadrocopter+regelung http://www.technik-consulting.eu/index.php?cat=Optimierung&page=Quadrocopter_PID-Regelung Zum Einstellen des Reglers, Schöne Grüße, Jan
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Bearbeitet durch User
Vielen Dank, genau solche Anhaltspunkte hab ich gebraucht
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